此篇笔记基于sc7731 - android 5.1，对lcd的framebuffer做一个简明笔记。 一共分为两大部分：第一部分，关于LCD的硬件方面的；第二部分，关于lcd核心处理(framebuffer)部分的。第一部分，LCD硬件相关的一、液晶 液晶是一种高分子有机材料。当给它加上直流电场后，原本有序的分子排列被打乱，一部分液晶变得不透明，颜色加深，便因此显示出字符和图形。 液晶的光电效应
python中使用requests库获取图片，且正则表达式中re.S的用法以及r.text和r.content的区别和搜索关键词这里我获取的是昵图网的图片 代码附上 这里我获取的是2020的图片import re
import requests
url="http://soso.nipic.com/?q=2020"
r=requests.get(url)
html=r.text
#listm=re
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2024-10-12 11:08:20
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# 使用Python实现均方误差（MSE）的科普文章
均方误差（Mean Squared Error，MSE）是统计学中常用的损失函数之一，常用于回归分析中评价模型的性能。MSE衡量的是一个预测数据与真实数据之间的差异，具体来说，就是计算预测值和真实值之间差的平方的平均值。值越小，表示模型的预测越精准。
在本文中，我们将通过Python实现MSE的计算，并探讨其在机器学习领域的重要性。
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# 基于均方误差 (MSE) 的 Python 实现
均方误差 (Mean Squared Error, MSE) 是一种常用的评估模型性能的指标，特别是在回归任务中。它衡量了预测值与真实值之间的差异，越小的 MSE 表示模型的预测能力越好。本文将深入探讨 MSE 的概念，并通过 Python 的简单实现来展示如何计算 MSE。此外，还将展示甘特图和状态图，以便对项目的实现和状态进行更加直观的表
# 使用 Python 实现均方误差（MSE）
在机器学习和统计中，均方误差（Mean Squared Error, MSE）是一种常用的评估预测模型准确性的指标。本文将引导你如何用 Python 实现 MSE，且详细讲解每个步骤。
## 流程概述
下面是实现 MSE 的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
本实验是用的python代码实现图像的二分类问题，我是在eclipse中搭建python环境。一、数据集处理我采用的是甜椒叶数据集（我忘了下载地址在哪里，我只用了一部分数据集），其中健康叶片有375张，病害叶片有313张，分别存放于两个文件夹中。如下图所示：由于代码的原因，需要将文件夹的名称改为0和1,同时之后的处理会更加方便。0表示健康叶片，1表示病害叶片。二、图片预处理 在进行图片预处理时，首
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2023-11-24 13:47:13
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低光性能（低光表现）被定义为相机所抓取的图片仍然能保持可接受的图像质量的最低光照水平。一些使用小型传感器的相机比如手机里的相机，常常会有低光性能问题。过去测量低光性能通常来说有不一致或不合逻辑的测试步骤（比如0 lux的灵敏度）等问题。在2018年的时候，ISO标准19093被发布出来，标准概括了用于测试和分析低光性能的测试方法以及规范。低光
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2023-10-27 00:08:59
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这里既有AI，又有生活大道理，无数渺小的思考填满了一生。目标检测任务的损失函数由两部分构成：Classification Loss和Bounding Box Regeression Loss。Smooth L1 LossL1 Loss（Mean Absolute Error，MAE）平均绝对误差（MAE）是一种用于回归模型的损失函数。MAE 是目标变量和预测变量之间绝对差值之和，因此它衡量的是一组
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2024-05-09 23:48:07
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一、训练/验证/测试集(Train/dev/test sets)一般来说为了充分利用已有数据以及让模型预测的更加一般化，通常将数据划分成训练/验证/测试集，划分比例一般为60%-20%-20%。1.数据划分比例需要注意的问题在大数据时代，我们很容易有上百万甚至上千万的数据，这时假设我们使用训练集模拟出了若干个模型，现在需要比较不同模型的拟合效果，如果仍然将原数据的20%作为验证集，那么这将是一非常
# 如何在Python中实现均方误差（MSE）
均方误差（Mean Squared Error，MSE）是用于评估回归模型表现的重要指标。它通过测量预测值与真实值之间的差异来反映模型的准确性。在这篇文章中，我将教会你如何在Python中实现MSE，并将整个过程分解为几个简单的步骤。
## 流程概述
以下是实现MSE的基本流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-12 06:43:09
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# 用Python实现均方误差(MSE)损失的步骤
在机器学习和深度学习中，均方误差（Mean Squared Error, MSE）是用于评估模型预测与实际观测值之间差异的重要指标。本文将指导你如何用Python实现MSE损失的计算。我们将分步骤进行，每一步都辅以代码示例和相应的注解。
## 实现流程
以下是计算均方误差的步骤概述：
| 步骤 | 描述
Python徒手实现识别手写数字—图像识别算法(K最近邻)写在前面这一段的内容可以说是最难的一部分之一了，因为是识别图像，所以涉及到的算法会相比之前的来说比较困难，所以我尽量会讲得清楚一点。而且因为在编写的过程中，把前面的一些逻辑也修改了一些，将其变得更完善了，所以一切以本篇的为准。当然，如果想要直接看代码，代码全部放在我的GitHub中，所以这篇文章主要负责讲解，如需代码请自行前往GitHub。
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2024-07-31 17:40:28
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图像质量和增强 - Image Quality & Enhancement总览失真(distortion)和质量标准清晰度/锐度 (Sharpness)图片缩放(调整大小)下采样 (sub-sampling)带限滤波器 (Band Limited Filter)滤波器 + 下采样卷积(convolution)和2D低通滤波器颜色混叠 (Colour Aliasing)对焦 (Focusi
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2024-07-12 22:14:35
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背景介绍 在过去的几十年里，由于质量评估(Quality Assessment，QA)在许多领域有其广泛的实用性，比如图像压缩、视频编解码、视频监控等，并且对高效、可靠质量评估的需求日益增加，所以QA成为一个感兴趣的研究领域，每年都涌现出大量的新的QA算法，有些是扩展已有的算法，也有一些是QA算法的应用。质量评估可分为图像质量评估（Image Quality Assessment, IQA）和视频
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2023-11-23 23:23:03
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如今，数据遍布各个角落，图像则是数据的重要组成部分。但图像无论有何用途，都要经过处理。因此，图像处理就是对数字图像进行分析、操作的过程，其主要目的是为改善图像质量或从中提取一些有用信息。图像处理的常见任务包括图像显示、图像基本操作(裁剪、翻转、旋转等)、图像分割、分类及特征提取、图像修复和图像识别。而Python作为一种科学编程语言已在日渐普及，在生态系统库中还免费提供了许多最为先进的图像处理工具
# 图像质量评估 Python 实现指南
## 引言
图像质量评估是计算机视觉领域的重要任务，旨在通过不同的指标来评估图像的质量。作为一个初学者，以下将为你详细讲解如何在 Python 中实现图像质量评估，包括所需的工具、代码实现以及后续的测试等步骤。
## 整体流程
在实现图像质量评估的过程中，我们可以将其分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-19 03:20:47
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图像质量评估指标 SSIM / PSNR / MSEVisibility of Errors计算图像degrade后的质量，最 direct 的思路即比较degrade后的图像与真实图像（distortion-free）之间的差剖面，即可视误差，通过 visibility of errors 评价图像质量。PSNR 和 MSE 就是基于这种简单直接的思路确定的指标，MSE（Mean Squared
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2023-11-20 07:48:54
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由于原博客在word里编辑，插入了很多Mathtype公式，而不支持Mathtype，转换格式出现了很多麻烦和排版混乱，故此博客部分采用截图展示。原理程序及结果Python 程序：（1）LMS算法 （2）求MSE 结果：分析图1.1上图是滤波器输入信号，即滤波前含噪声的接收信号x(n)波形，从图中我们可以看出，输入信号中的噪声引起波形的随机性，对于有效信号s(n)的原波形造成了不同程度的波动，要想
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2023-10-02 06:21:00
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在机器学习和深度学习领域中，均方误差（MSE）是常用的损失函数，广泛用于回归问题的模型评估。PyTorch作为一个深度学习框架，提供了强大的工具来实现和优化MSE。在本文中，我们将详细介绍如何使用PyTorch实现MSE，包括其技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和扩展讨论。
### 背景描述
均方误差（MSE）是模型预测值与真实值之间差异的平方的平均值。MSE越小，表示模型的预测能力越强。
图像质量评价的分类概述1、根据评价指标是否参考原始图像分为：全参考评价指标（MSE,MAE,SNR,PSNR,IFC,VIF,SSIM等）半参考评价指标无参考评价指标（均值，标准差，平均梯度，熵）2、根据评价的标准是依据人的主观观察还是客观标准分为：主观评价指标客观评价指标总的来说，有：IFC > NQM > WPSNR > MSSSIM > SSIM > UIQI
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2024-05-08 13:08:07
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