一、SSIM算法简介 SSIM(structural similarity index)，结构相似性，是一种衡量两幅图像相似度的指标。该指标首先由德州大学奥斯丁分校的图像和视频工程实验室(Laboratory for Image and Video Engineering)提出。SSIM使用的两张图像中，一张为未经压缩的无失真图像，另一张为失真后的
ptyhon flask SSE 浏览器和服务器实时通信-例子实时推送随机数到前端画echart曲线图注意 SSE 是单向传输通道，只能服务器向浏览器发送。如果浏览器向服务器发送信息，就变成了另一次 HTTP 请求。SSE连接只能由客户端浏览器关闭，后端停止发送数据会触发sse的error 事件。可以在前端设置sse的error事件触发时停止sse连接。适用场景：向服务器请求一些连续数据，而且不用
目录PYC文件反编译SSTIflask模板注入BUUCTF-shrine靶场题目SSTI考点-CMS源码-MACCMS_V8.X(苹果cms)执行PYC文件反编译
介绍：pyc文件是py文件编译后生成的字节码文件(byte code)。pyc文件经过python解释器最终会生成机器码运行。所以pyc文件是可以跨平台部署的，类似Java的.class文件。一般py文件改变后，都会重新生成pyc文件。
# Python实现SSIM代码及其应用
## 简介
结构相似性指数（Structural Similarity Index，SSIM）是一种用于衡量两个图像之间相似程度的指标。SSIM不仅考虑了亮度的差异，还考虑了图像结构和纹理的相似性。它是计算机视觉和图像处理领域中常用的指标之一。
在本文中，我们将介绍SSIM的原理和计算方法，并使用Python编写一个示例代码来计算两个图像之间的SSI
原创
2023-08-31 11:30:09
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看《机器学习（西瓜书）》可以理解SVM的推导过程，重点是看附录理解“对偶问题”，以及核函数的定义。SVM的代码主要是SMO算法的实现，主要参考《统计学习方法》，即如何选择pair进行优化，收敛后即可得到α、w、b代码：# _*_ coding:utf-8 _*_
from numpy import *
def loadDataSet(filename): #读取数据
dataMat=[]
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2023-09-22 12:40:51
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目录前言什么是Flask什么是SSTIFlask基础一个基础的Flask代码jinja2漏洞利用构造payload原理构造payload步骤漏洞复现借助Vulhub复现SSTI漏洞寻找__builtins__得到eval常见SSTI的payload收集官方漏洞利用方法漏洞修复前言之前在做工作室CTF题目时第一次遇到这个漏洞，当时只想着拿flag，现在好好总结下什么是FlaskFlask是一个轻量级
一、模块介绍1.1、模块定义模块就是一组功能的集合体，我们的程序可以导入模块来复用模块里的功能在Python中，一个.py文件就称之为一个模块（Module）一个模块就是一个包含了一组功能的python文件,比如spam.py，模块名为spam，可以通过import spam使用。1.2、模块分类1）python标准库2）第三方模块3）应用程序自定义模块1.3、模块的导入1.3.1、import导
&n
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2023-09-27 23:15:21
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作业：编写一个程序，给文档生成simhash指纹。可以对词使用任意合理的散列函数。使用该程序对计算机上的重复文档进行检测，得出检测的准确率。检测的准确率随着指纹大小的有什么变化？ 目录SimHash基本过程代码Python中文实现Python英文实现Python实现作业参考资料 SimHash基本过程1、文本分词，得到关键词:权重（feature:weight） 对文本进行关键词抽取（分词和计算权
1、什么是SSTI？什么是Flask？ SSTI称为服务端模板注入，主要为Python、Java、PHP的框架在使用渲染函数时，由于代码不规范或者对于用户输入过于信任而导致产生了SSTI。类似于SQL注入，SQL注入通过union联合查询这样或者构造逻辑结构等形式让服务端执行了我们传入的数据，并且返回了相关信息，而这里SSTI是通过用户传入数据，进入模板渲染被执行了，并且返回了相关内容。（到时候
SSIM（structural similarity）结构相似性，也是一种全参考的图像质量评价指标，它分别从亮度、对比度、结构三方面度量两幅图像相似性，其值越大越好，最大为1；作为结构相似性理论的实现，结构相似度指数从图像组成的角度将结构信息定义为独立于亮度、对比度的，反映场景中物体结构的属性，并将失真建模为亮度、对比度和结构三个不同因素的组合；用均值作为亮度的估计，标准差作为对比度的估计，协方差
# SSIM算法在图像质量评估中的应用
## 引言
随着数字图像处理和计算机视觉技术的快速发展，图像质量评估成为一个重要的研究领域。图像质量评估的目标是定量地衡量图像是否能够准确地传达所需的信息，并与人类的主观感知相一致。在图像质量评估的研究中，SSIM（结构相似性）算法被广泛应用。
SSIM算法是一种比较两幅图像的质量评估算法，它通过比较图像的结构信息来确定它们的相似性。SSIM算法不仅能
PSNR(Peak Signal Noise Rate),峰值信噪比peak的中文意思是顶点。而ratio的意思是比率或比列的。整个意思就是到达噪音比率的顶点信号，psnr一般是用于最大值信号和背景噪音之间的一个工程项目。通常在经过影像压缩之后，输出的影像都会在某种程度与原始影像不同。为了衡量经过处理后的影像品质，我们通常会参考PSNR值来衡量某个处理程序能否令人满意。它的单位是dB。 公式自行百
SSIM---结构相似性算法一.SSIM算法原理二.skimage.metrics包下的SSIM算法 一.SSIM算法原理SSIM(structural similarity)，结构相似性，是一种衡量两幅图像相似度的指标。SSIM算法主要用于检测两张相同尺寸的图像的相似度、或者检测图像的失真程度。原论文中，SSIM算法主要通过分别比较两个图像的亮度，对比度，结构，然后对这三个要素加权并用乘积表示
本文主要基于李航《统计学习方法》与周志华《机器学习》完成，加入了若干个人推导与注解，文后附Python3源码。跟我推导完，相信你一定会有收获。目录初识SVM第一重 · 线性硬间隔支持向量机第二重 · 线性软间隔支持向量机第三重 · 非线性支持向量机迈门利器 · 序列最小最优化算法迈门演示 · Python源码参考文献初识SVM支持向量机（Support Vector Machine,SVM）是ML
# 实现 SSIM Python
## 简介
在计算机视觉领域，结构相似性指数（Structural Similarity Index，SSIM）是一种用于衡量图像质量的指标。它能够比较两张图像之间的结构、亮度和对比度等方面的相似性。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 实现 SSIM。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2
原创
2023-07-15 03:20:42
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目前针对有真实参考的图像生成任务，主要有三种评价指标，包括两种简单的人为设计的SSIM和PSNR，也包括深度学习网络抽取到的特征进行对比的LPIPS评价指标（这篇笔记中还写到了MSSIS）一、结构相似性指数（structural similarity index，SSIM）SSIM是一个广泛使用的图像质量评价指标，它是基于人眼观看图像时会提取其中的结构化信息的假设。结构相似性指数（structur
专栏推荐正文我们构造svm模型的时候是有如下的参数可以设置的。SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,
decision_function_shape='
ovr
', degree=3, gamma='auto', kernel='rbf',
max_iter=-1, probability=False, random_st
本文采用smo算法计算svm程序有点问题，开始才用的libsvm的代码，准备将其java代码写成python的，后面发现用libsvm的数据格式老是出问题。就参考了机器学习实战的代码。程序有很多要优化的地方1）核函数要完善，这里只写了线性核函数。但是整个程序中没有用核函数进行计算。2）一些异常状况的处理。整个迭代公式可以参考个人觉得非常棒，就是后面的smo要各种计算，推导。其实最后迭代也是比较简单
写在前沿： 这部分，我自己还没完全弄懂，有些地方还未理解。写下来是因为，放在这上面，我会抽时间回来看看，然后进行补充，放在这里，主要是给自己提个醒，并且之后弄懂了，也会将其一些函数用法，已经其原理进行一一阐述。 尺寸测量1.导入相关库2.读取参照物和待测物3图像处理高斯滤波：边缘检测：膨胀去噪腐蚀去噪4 轮廓检测并初始化变量轮廓检测：5 绘制轮廓并检测真实长度***6 展示检测的图片7 定义闭合轮
