在linux系统中，可以使用ls命令查看有多少个文件，该命令用于显示指定目录下的内容，当参数设置为“wc-c”时，可显示目录下的文件个数，语法为“ls目录路径|wc-c”；可用“sudols/|wc-c”查看整个电脑的目录数目。 1.统计当前目录下文件的个数（不包含目录或子文件夹）： ls-l|grep"^-"|wc-l 2.统计当前目录下文件的个数（包含子目录中的文件）： ls-lR|grep"^-"|wc-l 3.查看当前路径下文件夹（目录）的个数（不包含子目录）： ls-l|grep"^d"|wc-l 4.查看当前路径下文件夹（目录）的个数（包含子目录）： ls-lR...

ISP（imagesignalprocessing），图像信号处理芯片，在手机摄像头和车载摄像头等领域有着广泛应用，是图像信号处理的核心芯片。 ISPpipeline流程图如下： 光线经过lens镜头，投射到sensor上，经过光电转换成模拟电信号，再由A/D转换成数字信号，交给ISP芯片进行一系列的处理，在LENS部分也需要进行镜头校正、颜色矫正等一些操作。然后，得到的bayerpattern的image，再经过BLC（blacklevelcompensation，黑电平补偿）、lensshading（lensshadingcorrection，镜头阴影矫正）、BPC（badpixelco...

标量衍射计算指南（python实现） Introduction 本文的目的总结一些标量衍射的计算方法，并讨论讨论他们的适用条件。代码和例子在：https://github.com/zhemglee/Scalardiffraction 需要的预备知识：涉及的数理知识并不高深，主要是线性系统和傅里叶变换（离散傅里叶变换）的基础知识，当然还有光学。 涉及的内容：准确地说，应该是讨论基于快速傅里叶变换（FFT）的标量衍射，主要是常见的几种衍射计算方法 瑞利-索末菲/角谱衍射 菲涅尔衍射(Fres-TF和Fres-IR) 其他衍射计算方法（待补充） 单步菲涅尔衍射 两步菲涅尔衍射 夫琅禾费衍射 ...

一些缺字母的字体可以先复制其字体的其它字母粘贴到百度搜索，就可以在其它网页上找到可能已经补全的字母。 𝐀𝐁𝐂𝐃𝐄𝐅𝐆𝐇𝐈𝐉𝐊𝐋𝐌𝐍𝐎𝐏𝐐𝐑𝐒𝐓𝐔𝐕𝐖𝐗𝐘𝐙 𝐚𝐛𝐜𝐝𝐞𝐟𝐠𝐡𝐢𝐣𝐤𝐥𝐦𝐧𝐨𝐩𝐪𝐫𝐬𝐭𝐮𝐯𝐰𝐱𝐲𝐳 𝐴𝐵𝐶𝐷𝐸𝐹𝐺𝐻𝐼𝐽𝐾𝐿𝑀𝑁𝑂𝑃𝑄𝑅𝑆𝑇𝑈𝑉𝑊𝑋𝑌𝑍 𝑎𝑏𝑐𝑑𝑒𝑓𝑔𝑖𝑗𝑘𝑙𝑚𝑛𝑜𝑝𝑞𝑟𝑠𝑡𝑢𝑣𝑤𝑥𝑦𝑧 𝑨𝑩𝑪𝑫𝑬𝑭𝑮𝑯𝑰𝑱𝑲𝑳𝑴𝑵𝑶𝑷𝑸𝑹?...

平滑，也可叫滤波，或者合在一起叫平滑滤波，平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术。它的目的有两类：一类是模糊；另一类是消除噪音。空间域的平滑滤波一般采用简单平均法进行，就是求邻近像元点的平均亮度值。邻域的大小与平滑的效果直接相关，邻域越大平滑的效果越好，但邻域过大，平滑会使边缘信息损失的越大，从而使输出的图像变得模糊，因此需合理选择邻域的大小。 “平滑处理”也称“模糊处理”(blurring)，是一项简单且使用频率很高的图像处理方法。平滑处理的用途很多，但最常见的是用来减少图像上的噪声或者失真。降低图像分辨率时，平滑处理是很重要的。 1，均值滤波【SimpleBlurring】 均值滤波是典型的...

写在前面： 可分离卷积提出的原因   卷积神经网络在图像处理中的地位已然毋庸置疑。卷积运算具备强大的特征提取能力、相比全连接又消耗更少的参数，应用在图像这样的二维结构数据中有着先天优势。然而受限于目前移动端设备硬件条件，显著降低神经网络的运算量依旧是网络结构优化的目标之一。本文所述的SeparableConvolution就是降低卷积运算参数量的一种典型方法。  SeparableConvolution将传统卷积分解为DepthwiseConvolution与PointwiseConvolution两部分，有效的减小了参数数量。  SeparableConvolution由Depthwise(...

双边滤波（Bilateralfilter）是一种非线性的滤波方法，是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折衷处理，同时考虑空域信息和灰度相似性，达到保边去噪的目的。普通的高斯滤波会将图像的边缘模糊掉，而双边滤波器具有保边特性。 一般的高斯模糊在进行采样时主要考虑了像素间的空间距离关系，但是却并没有考虑像素值之间的相似程度，因此这样我们得到的模糊结果通常是整张图片一团模糊。Bilateralblur的改进就在于在采样时不仅考虑像素在空间距离上的关系，同时加入了像素间的相似程度考虑，因而可以保持原始图像的大体分块进而保持边缘。 下面先讲高斯滤波，明白的同学请直接跳过。 高斯滤波在2D高斯滤波中...

Zotero是一个开源的文献管理软件，不光功能强大还支持插件扩展。但是很多Zotero用户可能会经常面临一个困境，就是不能很方便的确定某个文献条目具体属于哪些文件夹。如通过关键字在整个文献库搜索到某篇文献时，如果想看与该文献很相关的文献，定位该文献位于Zotero在哪个文献夹就很重要了！但是Zotero对该功能隐藏的较深，我也是刚刚才发现的。。。具体方法其实很简单，就是选中该条目后按住CTRL键，该文献所在的文件夹就会高亮为黄色！如下图所示。enjoy！ ———————————————— 作者：楚千羽

大家好，我是ZhemgLee 本文的主题：机器学习建模的超参数调优。开局一张图： 文章很长，建议直接收藏 一、什么是机器学习超参数？ 机器学习超参数是在开始学习过程之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数数据。 超参数是在模型训练之外设置的选项，不会在训练过程中被优化或更改。相反，需要在训练之前手动设置它们，并且对模型的性能有很大的影响。 二、为什么要进行机器学习超参数的调优？ 在机器学习中，通常需要针对特定任务选择和调整超参数。例如，在支持向量机（SVM）中，有一个重要的超参数是正则化参数C，它可以控制模型复杂度并影响模型的泛化能力。在训练神经网络时，学习率和批次大小也是常见的超参数，它...

本文是对图像去噪领域经典的双边滤波法的一个简要介绍与总结，论文链接如下： https://users.soe.ucsc.edu/manduchi/Papers/ICCV98.pdf 1.前言引入 对一副原始灰度图像，我们将它建模为一张二维矩阵u，每个元素称为一个像素pixel，元素大小为灰度值。由于设备原因我们无法获取精准的图像,往往受到噪声的影响。常见的噪声建模是把噪声看作一个与图像大小一样的矩阵v,每一个位置的大小是相互独立且服从某一分布的随机变量。在理论研究中，常常取均值为0，方差一定的正态分布。 噪声加在原始图像上得到我们的观测图像u0=u+v，我们的任务就是尽可能地从u0中恢复出u。...