图像熵计算过程：1)输入一幅图像，并将其转换成灰度图像。
2)统计出图像中每个灰度阶象素概率。
3)计算出一幅图像的一维熵。
2)统计出图像中每个灰度阶象素概率。
3)计算出一幅图像的一维熵。
2024/3/30 6:49:33
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本资源统计了15个城市的空载率、出租车万人拥有量、主城区人口、城市拥堵率、经济发展水平GDP、出租车月营业额，里程利用率等数据。
并介绍了求解当中所需的熵权法。
还添加了北京、西安、南京、成都四个城市的时间2016年8月6日-12日每日0点-12点内的五种统计信息。
信息解释为demand（打车需求量）distribute（出租车分布）money（车费）response（被抢单时间）satisfy（打车难易度）五种信息。
并介绍了求解当中所需的熵权法。
还添加了北京、西安、南京、成都四个城市的时间2016年8月6日-12日每日0点-12点内的五种统计信息。
信息解释为demand（打车需求量）distribute（出租车分布）money（车费）response（被抢单时间）satisfy（打车难易度）五种信息。
2024/3/29 7:18:28
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对图像进行清晰度评价的指标，包含熵、交叉熵、峰值信噪比、Qabf、平均梯度、SSIM、互信息、NMI等，采用MATLAB编写。
2024/3/26 4:37:03
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以决策树作为开始，因为简单，而且也比较容易用到，当前的boosting或randomforest也是常以其为基础的决策树算法本身参考之前的blog，其实就是贪婪算法，每次切分使得数据变得最为有序无序，nodeimpurity对于分类问题，我们可以用熵entropy或Gini来表示信息的无序程度对于回归问题，我们用方差Variance来表示无序程度，方差越大，说明数据间差异越大用于表示，由父节点划分后得到子节点，所带来的impurity的下降，即有序性的增益下面直接看个regression的例子，分类的case，差不多，还是比较简单的，由于是回归，所以impurity的定义为variancema
2024/3/22 19:16:07
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顺便把自己的作业传上，仅供参考源代码如下：a=imread('1.jpg');b=imread('2.jpg');a=double(a);b=double(b);[Ma,Na]=size(a);[Mb,Nb]=size(b);......
2024/3/12 2:19:29
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一般我们喜欢现将信号分解，再求他的信息熵。
这是我直接将一个信号先求器概率分布，再求其信息熵，一看就懂，你指的拥有。
不懂的看我主页，加我qq问我，谢谢。
这是我直接将一个信号先求器概率分布，再求其信息熵，一看就懂，你指的拥有。
不懂的看我主页，加我qq问我，谢谢。
2024/3/11 9:30:41
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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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