在这封信中，我们提出一种概率测度，以评估具有多个基本事实的机器分割。
该措施旨在自适应地评估从分段中提取的结构信息。
这会在分割的每个点上引起局部相似性评分，然后可以按照原则上的信息论方法将其累积为整个分割的全局相似性评分。
实验是根据来自伯克利细分数据库和我们自己的数据库的基准图像进行的。
结果表明，所提出的方法可以忠实地反映分割的感知质量。
该措施旨在自适应地评估从分段中提取的结构信息。
这会在分割的每个点上引起局部相似性评分，然后可以按照原则上的信息论方法将其累积为整个分割的全局相似性评分。
实验是根据来自伯克利细分数据库和我们自己的数据库的基准图像进行的。
结果表明，所提出的方法可以忠实地反映分割的感知质量。
2024/10/25 13:26:08
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Google"相似图片搜索"：你可以用一张图片，搜索互联网上所有与它相似的图片。
这种技术的原理是什么？计算机怎么知道两张图片相似呢？根据NealKrawetz博士的解释，原理非常简单易懂。
我们可以用一个快速算法，就达到基本的效果。
这里的关键技术叫做"感知哈希算法"（Perceptualhashalgorithm），它的作用是对每张图片生成一个"指纹"（fingerprint）字符串，然后比较不同图片的指纹。
结果越接近，就说明图片越相似。
这是一个最简单的实现。
这种技术的原理是什么？计算机怎么知道两张图片相似呢？根据NealKrawetz博士的解释，原理非常简单易懂。
我们可以用一个快速算法，就达到基本的效果。
这里的关键技术叫做"感知哈希算法"（Perceptualhashalgorithm），它的作用是对每张图片生成一个"指纹"（fingerprint）字符串，然后比较不同图片的指纹。
结果越接近，就说明图片越相似。
这是一个最简单的实现。
2024/9/25 3:06:21
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这是国外一个大牛对压缩感知理论的描述和预测应用，希望会对压缩感知感兴趣的同学能够带来帮助。
2024/9/25 3:28:02
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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。
2024-04-09 15:03
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