1 案例说明（实现MINE正方法的功能）定义两组具有不同分布的模拟数据，使用神经网络的MINE的方法计算两个数据分布之间的互信息2 代码编写2.1 代码实战：准备样本数据import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
from tqdm import tqdm
import
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2024-05-29 06:28:55
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本节书摘来自华章计算机《从问题到程序：用Python学编程和计算》一书中的第3章，第3.2节,作者：裘宗燕 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。3.2 递归有一种函数定义比较特殊，就是在定义的函数体里调用被定义的函数自身。Python允许这种形式的函数定义，称为递归定义，这样定义出的函数也经常被称为递归函数。但是，这样做带来了一个数学里经常提到的问题：基于自己定义自己，这种形式的
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2024-09-10 11:23:12
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# NIQE图像质量评估简介与Python实现
在图像处理和计算机视觉领域，评估图像的质量是一个重要的任务。NIQE（Naturalness Image Quality Evaluator）是一种无参考图像质量评估指标，这意味着它不需要与原始图像进行比较。NIQE是基于自然图像的统计模型，通过分析图像的自然性来评估其质量。
## NIQE的工作原理
NIQE通过以下几个步骤来评估图像质量：
# NIQE算法在图像质量评价中的应用
## 背景介绍
NIQE（Natural Image Quality Evaluator）是一种用于评价图像质量的算法，它是基于自然图像统计特性与主观评价结果之间的关系而提出的。NIQE算法能够很好地模拟人类对图像质量的主观感受，因此在图像处理和图像质量评价领域得到了广泛的应用。
## NIQE的计算方法
NIQE算法的计算过程主要包括以下几个步骤：
原创
2024-03-19 03:34:22
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作者：裘宗燕 2.12 练习概念和理解复习下面概念：表达式，语句，赋值，控制结构，函数，提示符，值，求值，语法错误，单词，整数，浮点数，运算符，一元运算符，二元运算符，优先级，结合顺序，字面量，语法错误，续行，续行符，尾数，指数，精度，溢出，数值计算，误差，近似计算，对象，类型，整型，浮点型，类型名，数值类型，内置类型（标准类型），类型转换，强制类型转换，内置函数（标准函数），程序包，函
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2024-06-07 12:45:39
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如何实现 "NIQE Python"
**流程概述：**
下面是实现 "NIQE Python" 的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 安装必要的库 |
| 步骤 2 | 下载训练好的模型 |
| 步骤 3 | 加载图像 |
| 步骤 4 | 图像预处理 |
| 步骤 5 | 使用预训练模型计算 NIQE |
| 步骤 6 | 可视化结果 |
**步
原创
2024-01-16 05:22:35
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一、基本灰度变换函数1.常用的基本函数有三类：线性函数，对数函数（对数和反对数）和幂律函数（n次幂和n次根），正如下图所示，下图刚看可能会有点乱，我们来分析一下。首先横纵坐标分别为输入的像素值和输出的像素值。所谓的反转变换便是将图像的灰度值最大和最小值颠倒过来，即[0,255]转化为[255,0]，转化成函数便是斜率为-1的线性函数。恒等变换不必多说，就是什么都不变。对数变换：以L/4
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2023-10-05 18:06:27
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文章目录函数定义注意事项：形参与实参验证参数类型必备参数默认值参数位置参数关键字参数可变长度参数*args的用法**kw的用法参数传递的序列解包return语句变量作用域 函数定义提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： ①、函数是最基本的一种代码抽象的方式，将需要反复执行的代码封装为函数，并在需要该功能的地方进行调用，不仅可以实现代码复用，更重要的是可以保证代码的一致性，只需要修改该函数代码则
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2023-09-28 21:36:33
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在数字图像处理领域，NIQE（No-Reference Image Quality Evaluation）评价指标是一种无参考图像质量评估方法，旨在通过计算图像的自然性指数来判断图像的质量。本文将详细记录如何在Python中实现NIQE评价指标的相关技术过程，并为实际应用提供完整的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施和扩展阅读。
## 备份策略
为了确保NIQE评价指标的相关代码
@目录参考电极简介设置脑电图参考案例-参考电极设置或更改参考通道设定平均参考参考电极简介安置在头皮上的电极为作用电极(active electrode)。放置在身体相对零电位点的电极即为参考电极(reference electrode)，也称为参考电极或标准电极。
记录到的脑电信号即是作用电极与参考电极的差值(电位差)。更多详细的参考电极简介，请查看MNE-Python参考电极设置脑电图参考本教程
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2024-01-16 17:42:30
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简 单 编 程 测 量 方 法1.目的 ：提高检测能力，以满足公司质量控制要求，确保零件的品质。2.范围 ：适用于批量性或工作量大的零件测量。3.支持 ：RationalDMIS 三坐标测量软件， FLY1086 三坐标测量机。4.内容 ：4.1 测量前的准备工作和注意事项：被测零件在放到工作台上检测之前 , 应先清洗去毛刺 , 防止在加工完成后零件表面残留的冷却液及加工残留物影响测量机的测量精度
算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。 渐近时间复杂度简称时间复杂
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2024-04-26 14:14:54
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PyTorch | 自动求导 Autograd一、自动求导要点二、计算图三、标量反向传播四、非标量反向传播1. 定义叶子节点及算子节点2. 手工计算 y 对 x 的梯度3. 调用 backward 来获取 y 对 x 的梯度 在神经网络中，一个重要的内容就是进行参数学习，而参数学习离不开求导，那么 是如何进行求导的呢？ 现在大部分深度学习架构都有自动求导的功能， 也不例外， 中所有神
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2024-02-28 14:25:07
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分享 | 将Pytorch模型部署到Movidius神经计算棒内容提要这篇文章将是从笔者一个小白的视角出发，演示如何将自己训练的网络模型使用OpenVINO的优化器进行优化，并将其部署到神经计算棒进行推理加速的过程。正文部分1.将Pytorch模型转化为ONNX格式我们可以从脚本中保存网络的结构开始看，Pytorch保存模型分为两种：
① 只保留模型参数只保留参数[/align]torch.
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2023-10-17 13:05:23
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相信大家在做一些算法经常会被庞大的数据量所造成的超多计算量需要的时间而折磨的痛苦不已，接下来我们围绕四个方法来帮助大家加快一下Python的计算时间，减少大家在算法上的等待时间1.介绍：在PyTorch模块中，我将展示如何使用torch和检查、初始化GPU设备pycuda，以及如何使算法更快。PyTorch是建立在torch的机器学习库。它得
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2023-12-28 14:11:30
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1.ROC-AUC 和PR-AUC定义 AUC：
随机抽出一对样本（一个正样本，一个负样本），然后用训练得到的分类器来对这两个样本进行预测，预测得到正样本的概率大于负样本概率的概率。 ROC-AUC 指的是 ROC 曲线下的面积，通过在【0，1】范围内设置阈值来计算对应的TPR和FPR，最终将所有的点连起来构成ROC曲线。 PR-AUC 的构造和上述过程基本一致，只是需要再计算
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2023-08-08 14:50:40
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PyTorch: Tensors这次我们使用PyTorch tensors来创建前向神经网络，计算损失，以及反向传播。 一个PyTorch Tensor很像一个numpy的ndarray。但是它和numpy ndarray最大的区别是，PyTorch Tensor可以在CPU或者GPU上运算。如果想要在GPU上运算，就需要把Tensor换成cuda类型。 import tor
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2023-11-20 12:48:46
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目录 说明BatchNorm1d参数num_featuresepsmomentumaffinetrack_running_statsBatchNorm1d训练时前向传播BatchNorm1d评估时前向传播总结说明网络训练时和网络评估时，BatchNorm模块的计算方式不同。如果一个网络里包含了BatchNorm，则在训练时需要先调用train()，使网络里的BatchNorm
参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/376925457四种计算pytorch参数的方式参数计算1. 使用thop计算import torch
from thop import profile
from models.yolo_nano import YOLONano
device = torch.device("cpu")
#input_shape of model,b
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2023-08-17 12:58:40
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一、计算图与动态机制 计算图是一个表示运算的有向无环图。如果学过图论，应该对有向无环图这个概念很熟悉。一个有向无环图包含“结点”和“边”。TensorFlow和PyTorch都用到计算图。Pytorch中结点表示数据，如向量、矩阵、张量等。边表示运算，如加减乘除等。TensorFlow的数据流图中结点表示
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2023-09-25 12:55:28
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