目录前言一、Psi4是什么?二、安装步骤1.下载及安装2 设置环境变量三、 使用方法总结 前言Psi4是一个量子化学软件包,用于计算分子和固体电子结构。本文提供本地安装及在Python中使用安装。一、Psi4是什么?主页:PSI4: Open-Source Quantum ChemistryPsi4是一个量子化学软件包,用于计算分子和固体电子结构。它是一个开源软件,提供了一系列强大量子化学
###series介绍 #一种类似于以为数组对象,由一组数据和一组与之相关数据标签(索引)组成。 import pandas as pd pd.Series([2,3,4,5]) sr = pd.Series([2,3,4,5],index=['a','b','c','d']) pd.Series(np.arange(5)) sr[0] #索引和标签都可以作为索引 sr+2 sr
记得有一个出租车对于数据分析是很好参考范例。找找转发过来以后参考! 在纽约,出租车分为两类:黄色和绿色。黄色出租(Yellow TAXI)车可以在纽约五大区(布朗克斯区、布鲁克林区、曼哈顿、皇后区、斯塔滕岛)内任何地点搭载乘客。绿色出租车(Green TAXI)则被规定只允许在上曼哈顿、布朗克斯区、皇后区和斯塔滕岛接客,这两类出租车均由私人公司经营并受到纽约市出租车和轿车委员会(NYC
Structure from Motion(SfM)是一个估计相机参数及三维点位置问题。SfM方法可以分为增量式(incremental/sequential),全局式(global),混合式(hybrid),层次式(hierarchical),基于语义SfM(Semantic SfM)。增量式(incremental)Incremental方式SfM方法[1,2,3,4,5,6,7]是目前
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无杂散动态范围SFDR(Spurious Free Dynamic range),已经成为一个重要性能指标,直接影响到通信系统等级水平,尤其是对数字化VHF/UHF宽频段接收机,SFDR这个指标,越来越受到设计者与质量监督人员重视。一、噪声系数-灵敏度  噪声系数和灵敏度是两个通常和接收机检测小信号能力有关参数,接收机电路通常在输入信号上叠加上少量比热效应大噪声,在检测VHF/UHF
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临近各种算法比赛,相信很多人想笔者一样还总是记不住很多函数用法,特此总结一下常用STL标准库以及标准函数,希望能够有所帮助。1. 输入输出输入输出一般用两个标准库:#include<cstdio> #include<iostream>一般笔者更习惯一些iostream库,iostream唯一比较常用但是难记或许就是以下这句。ios::sync_with_stdio(0
可用度计算错误分析:原始计算逻辑:1、获取业务下单主机 已处理告警和未处理告警信息 2、获取已处理告警平均处理时间 alreadyProcessedAVG = (告警处理时间最大值updatetime-告警处理最小时间)/size 已处理告警size=0,则为0 3、获取未处理告警平均时间untreatedAVG = (发生告警最大时间createTime-发生告警最小时间)/siz
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从零开始学习SFR--3.0算法流程Mitre_SFR1. main()2. find_area()3. sfrProc()3.1 locate_centroids()3.2 fit()3.3 bin_to_regular_xgrid()3.4 calculate_derivative()3.5 apply_hamming_window()3.6 ftwos() 前言:因为课题涉及镜头质量检测,
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为了解决在C#下编写OpenCV程序问题,我做过比较深入研究,并且实现了高效可用方法GreenOpenCsharpWrapper(GOCW)。通过这种方法,能够分离界面和算法业务,高效率完成算法调用,而且非常方便进行算法维护。应该说是我在多年项目实践中不断总结提炼出来一点东西。二、GOCW有什么特点分离界面和算法业务图像数据直接通过内存传值,高效率完成算法调用直接编写C++语法程序,方便维
SFDR是信号系统处理中常用一项参数,对于评估系统噪声水平和ADC/DAC性能有一定参考意义。SFDR,英文全称是 Spurious-Free Dynamic range,意为无杂散动态范围。SFDR是指基波强度与最大杂波或谐波强度之比,所以SFDR值越大则说明系统噪声水平越低,灵敏度越高。下面我们用一个示例看下不同量化位数对SFDR影响。matlab代码: close all;cle
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最近这一个月在搞SFR算法--(空间频域响应),终于也算是搞出来了,网上关于SFR计算MTF资料和博客也是比较少,现在就是总结一下,也算是方便后人,篇幅估计会比较长,会分篇慢慢写。 讲到SFR和MTF,刚入门小伙伴,肯定会觉得一脸懵逼,我们先来解释一下这些基础概念成像系统解析力:         摄像头最关键指标之一。所有用户拿到
文章目录structure from motion revisited第一步 对应点搜索特征提取feature extraction匹配matching几何验证geometric verification增量式重建初始化图像配准三角剖分triangulationBA面临挑战贡献场景图增强structure from motion revisitedSfm是对三维重建算法统称,increment
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区别:RAW是未经修正原始数据,JPG是根据厂商风格、拍摄者设置等进行了修饰图片格式。RAW格式文件要比JEPG格式文件大;在画质方面,RAW格式图像要比JEPG格式图像好。本教程操作环境:windows7系统、Dell G3电脑。RAW简介RAW中文解释是“原材料”或“未经处理东西”。RAW文件包含了原图片文件在传感器产生后,进入照相机图像处理器之前一切照片信息。用户可以利用PC
空间频率响应在camera光学性能测试中,SFR是(Spatial Frequency Response)。  SFR(Spatial Frequency Response)是测模组对不同空间频率响应情况,类似于MTF算法,但测试结果同时受镜头和感光器件以及处理程序影响,因此称这种算法叫空间频率响应SFR。  Spatial Frequency Response (SFR) 主要是用于测量随着
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在图像解析力算法—SFR(Spatial Frequency Response)概念理解一文中,我们已经讲解了在阅读SFR源码前必须了解概念,下面我们来讲解一下,SFR算法计算具体流程,然后结合源码进行分析, 获取计算公式。先来看图,直观感受一下吧:可以看到,SFR具体步骤就是上面的九大步骤,箭头中对应是每一步执行前后对应输入和输出。总结如下:0、获取垂直斜边ROI1、进行数据归一化
一、单元测试        (1)单元测试是开发者编写一小段代码,用于检验被测代码一个很小、很明确功能是否正确。        (2)单元测试对象:软件设计最小单位——模块或函数                  &n
文章目录前言1. BF算法2. KMP算法3. KMP算法优化版结束语 前言  本篇章主要介绍串KMP模式匹配算法及其改进,并用Python实现KMP算法。1. BF算法算法,又称暴力匹配算法。其思想就是将主串S第一个字符与模式串T第一个字符进行匹配,若相等,则继续比较S第二个字符和T第二个字符;若不相等,则比较S第二个字符和T第一个字符,依次比较下去,直到得出最后匹配结果。  
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吉司机线段树假设对于要让区间[l,r]对于x做与操作 对于区间[l,r]维护他们区间或(用qh表示) 分三种情况讨论1.当qh|x=qh时,显然这一次修改不会造成影响,直接退出2.当qh|x!=qh 是递归左右子树,直到l=r#include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; const int N=5
# 图像解析力SFRPython实现 在数字图像处理中,图像解析力是一个重要指标,它决定了图像清晰度与细节。在众多评估图像解析力方法中,空间频率响应(SFR)是一种常用方法。本文将介绍SFR基本概念以及如何使用Python实现图像解析力评估。 ## 什么是空间频率响应(SFR)? 空间频率响应(SFR)是用来描述图像系统对不同频率信号响应能力指标。频率越高,意味着图像中包含
原创 7月前
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实例:一个文本文件中小写英文字母转换成大写后再保存到原文件,边转换边保存。#include <stdio.h> void main() { char ch; int i=0; FILE *fp; fp=fopen("d://tc//aaa.txt","r+"); if(!fp
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