相似图搜查原理的约莫介绍，内附感知哈希算法的代码

文档为割裂布雷格曼迭代算法在图像去噪以及收缩感知方面的使用。

matlab收缩感知代码lena图像

智能制作因此新一代信息本领为底子，以制作体系为载体，经由两者的高度领悟，实现产物方案与破费进程的自遴选、自感知以及自实施的先进制作进程。
基于对于评估货物的知道以及见识，寰球智能制作阻滞指数构建了以智能本领以及制作业阻滞为底子，以智能本领与制作业的领悟为中间，以资源、人力、底子配置配备枚举为反对于，以经济、政策、社会情景为圈层生态情景的智能制作阻滞评估模子。

深度学习的不雅点源于家养神经收集的钻研。
含多隐层的多层感知器便是一种深度学习结构。
深度学习经由组合低层特色组成愈加笼统的高层展现属性种别或者特色，以发现数据的漫衍式特色展现。
深度学习的不雅点由Hinton等人于2006年提出。
基于深信度网(DBN)提出非把守贪心逐层熬炼算法，为处置深层结构相关的优化难题带来阻滞，随后提出多层自动编码器深层结构。
另外Lecun等人提出的卷积神经收集是第一个真正多层结构学习算法，它行使空间相对于关连削减参数数目以普及熬炼成果。
深度学习是机械学习钻研中的一个新的规模，其成果在于建树、模拟人脑举行阐发学习的神经收集，它模拟人脑的机制来评释数据，譬如图像，声音以及文本。
同机械学习方式同样，深度机械学习方式也有把守学习与无把守学习之分.不合的学习框架下建树的学习模子颇为不合.譬如，卷积神经收集(Convolutionalneuralnetworks，简称CNNs)便是一种深度的把守学习下的机械学习模子，而深度信托网(DeepBeliefNets，简称DBNs)便是一种无把守学习下的机械学习模子。

传统方式是付与两个目的即CCT（相关色温，用来描摹光源自身的色调）与CRI（显色指数，用来描摹光源的显色性）来通报白光的色质。
只用CCT来描摹固态光源的色质是不够的，由于两个具备相同CCT的LED光源由于其光谱成份的不合，于是具备不合的显色性。
付与CRI值来掂量饱以及血色物体的外表，其下场不精美绝伦，它与人眼视觉感知到的色质不相不合。
这两个目的只能使咱们知道棒球场中的白光光源的色调，照常有需要依赖咱们自己的眼睛来查核光源，以对于某一详尽情景做出评估。

深度学习的不雅点源于家养神经收集的钻研。
含多隐层的多层感知器便是一种深度学习结构。

试验目的是编写一个图像滤波函数，并用它基于Oliva、Torralba以及Schyns在SIGGRAPH2006宣告的题为“Hybridimages”的论文的简化版本建树稠浊图像。
稠浊图像是动态图像，其评释随着寓目距离的变更而变更。
其底子脑子是，高频频频在感知中占主导位置，但在远处，只能看到信号的低频(滑腻)部份。
经由将一幅图像的高频部份与另一幅图像的低频部份稠浊，能够患上到一幅稠浊图像，在不合的距离暴发不合的评释。
你将使用你自己的处置方案来建树你自己的稠浊图像。

《数字水印原理与本领》从本领角度对于数字水印的底子情景、实际、主流算法、成果、检测本领以及典型使用举行了片面介绍，对于水印钻研使用中碰着的首要下场举行了体系叙述，并辅以丰厚的例子，还在附录部份给出了首要算法的源代码。
另外，书中对于数字水印本领的首要产物以及实际使用案例举行了介绍。
《数字水印原理与本领》可作为低级院校信息与通讯工程、盘算机迷信与本领等业余高年级本科生以及钻研生的课本或者参考书，也可供措信托息清静以及数字版权管理的无关人员浏览。
　第1章绪论　　1.1引言　　1.2数字水印阻滞的汗青与现状　　1.3数字水印的底子原理以及框架　　1.4数字水印的特色以及分类　　1.5数字水印的侵略方式　　1.6数字水印本领的使用规模　　参考文献　　第2章基于边信息的水印体系模子　　2.1基于通讯实际的底子水印模子　　2.2含边信息嵌入的水印体系　　2.3含边信息编码的水印体系　　2.4基于人类感知模子的含边信息水印体系　　2.5小结　　参考文献　　第3章数字水印嵌入算法　　3.1引言　　3.2功夫/空间域数字水印算法　　3.3基于扩频的数字水印算法　　3.4基于量化的数字水印算法　　3.5量化与扩频嵌入方式的松散　　3.6不合变更域上水印算法的鲁棒性比力　　3.7小结　　参考文献　　第4章数字水印体系的成果评估　　4.1容量　　4.2保真度　　4.3约莫侵略的鲁棒性　　4.4若干失真的鲁棒性　　4.5小结　　参考文献　　第5章数字水印检测——信息藏匿检测原理及本领　　5.1信息藏匿检测的不雅点　　5.2信息藏匿检测原理及分类　　5.3对于LSB信息藏匿的检测　　5.4二值图像的信息藏匿检测　　5.5JPEG图像的信息藏匿检测　　5.6小结　　参考文献　　第6章数字水印的使用　　6.1数字水印使用综述　　6.2弥留金融信息的内容认证体系　　6.3保密通讯体系　　6.4挪动数字版权管理体系　　6.5电子印章体系　　6.6小结　　参考文献

分块收缩感知，算法是基于OMP算法，变更是DCT变更，且依据纹理自顺应遴选

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。