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RSS订阅原创 Excel办公技巧：制作二级联动下拉菜单
按下Ctrl+A，选中准备好的数据，然后，再按下Ctrl+G定位常量，接着，依次点击功能区的【公式】—【根据所选内容创建】，在弹出的对话框中，勾选“首行”，确定。
2024-07-16 14:59:25
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原创 计算机视觉中一些特殊的安装包
在不断的卸载、安装cupy，以及各种更新相关依赖包（inda、wheel、pip等）之后，运行程序依旧不断提示“ImportError: CuPy is not correctly installed”我去查了H5py官网，发现较近的版本有：2.10.0 ，2.9.0 ，2.8.0 ，2.7.1等。由于上面的操作，本人都是直接从conda上下载的H5py包，报的错又都是找不到文件，所以我觉得可能是。我遇到的问题是安装很慢，好像是卡在那里，基本10min以上，只能耐心等待，有一个指令好像是加上。
2024-06-28 11:00:41
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转载 无法连接电脑的热点WiFi
右击任务栏网络图标，【打开“网络和Internet”设置】，在左侧菜单栏选中【状态】，右边找到【更改网络设置】下面的【更改适配器选项】（当然，通过控制面板也可以进去，这里不说了）我们右击【以太网】，选择属性-共享，因为我们的热点（适配器名为本地连接*11）需要访问外网，所以我们。，解决办法很简单，我的有线连接的适配器是【以太网】（这个因人而异，自己查看自己电脑的）针对使用电脑开热点后，手机连接热点WiFi提示无互联网连接。共享完成之后，我们再看【本地连接*11】的状态。，连接的WIFI也好，有线也罢，
2023-11-04 19:40:07
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原创 CUDA和cudnn详细安装过程【通用win】
但有的对应安装包无法使用，有可能是由于卡太旧的原因。安装cuda时，只选中CUDA（但是里面有一个VS没有选择，其余都选择啦），其余未选中，然后默认安装。根据上面的步骤，安装完后，去配置环境变量，发现环境配置自动完成啦，如果没有配置完成，请自我配置即可。下载完打开安装程序，安装路径选择自定义，自定义选项，选择cuda 打勾，然后一路下一步安装完成。由于以前安装过CPU版本的pytorch，先卸载，后安装GPU版本的torch。，其决定了可安装的CUDA Toolkit的最高版本。查看支持cuda的显卡，
2023-09-09 16:32:31
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原创 CUDA说明和安装[window]
一般情况下，我只需要安装最新版本的显卡驱动，然后根据自己的选择选择不同CUDA工具包就可以了，但是由于使用。，是一个专门用于神经网络的加速包，注意，它跟我们的CUDA没有一一对应的关系，即每一个版本的CUDA可能有好几个版本的cuDNN与之对应，但一般有一个最新版本的cuDNN版本与CUDA对应更好。（下面阐述），所以在使用多个CUDA的时候就不要选择离线安装的CUDA了，否则每次都会安装不同的显卡驱动，这不太好，我们直接安装一个最新版的显卡驱动，然后在线安装不同版本的CUDA即可。
2023-09-09 16:18:17
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原创 高斯滤波和高通滤波
高斯模糊是低通滤波的一种，也就是滤波函数是低通高斯函数，但是高斯滤波是指用高斯函数作为滤波函数，至于是不是模糊，要看是高斯低通还是高斯高通，低通就是模糊，高通就是锐化。
2023-07-30 19:41:21
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原创 Video Enhancement with Task-Oriented Flow
许多算法通过光流对齐帧，但是精确的光流估计很难，且光流通常是对特定处理视频的一种次级表示，在本文提出一种新的，这是一种自我监督、特定于具体任务的方式学习的运动表示。本文训练一种神经网络，可以训练运动估计和视频处理两部分组件，通过两者联合训练实现TOFlow，同时，构造了数据集Vimeo90K，用于低级视频处理的大规模、高质量的视频数据集TOFlow在其数据集上的性能，在这些传统视频处理任务（帧插值、去噪、去块和超分辨）中要好于光流处理。
2023-07-14 19:33:44
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原创 Non-Local Video Denoising by CNN
基于非局部补丁的方法直到最近才成为图像去噪的最先进技术，但现在被 CNN 超越。然而，它们仍然是视频去噪的最先进技术，因为视频冗余是获得高去噪性能的关键因素。问题在于 CNN 架构与搜索自相似性几乎不兼容。在这项工作中，我们提出了一种将视频自相似性提供给 CNN 的新的有效方法。非局部性通过第一个不可训练层合并到网络中，该层为输入图像中的每个补丁找到其在搜索区域中最相似的补丁。然后将这些补丁的中心值收集在分配给每个图像像素的特征向量中。该信息被呈现给经过训练以预测干净图像的 CNN。
2023-07-14 19:31:36
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原创 Multiframe-to-Multiframe Network for Video Denoising
现存方法：多相邻帧恢复一个干净帧，效果好但是由于按顺序去噪考虑可能造成视频闪烁；本文：提出一个多帧对多帧的去噪模型，从连续噪声帧中恢复多个干净帧。本文基于训练策略，从时间和空间优化去噪视频，从而保持时间一致性。MMNet架构：采用时空卷积机构，同时考虑帧间相似性和单帧特性。受益于并行机制。
2023-07-14 19:30:41
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原创 Learning Spatial and Spatio-Temporal Pixel
现有去噪方法通过恢复，本文建议使用NN，不依赖于手工制作和平均策略本文提出应用图像去噪，自适应图像结构，有效降低过度平滑和伪影再提出引用视频去噪，有效采用空间时间像素，解决大运动的问题引入新的和进行训练视频去噪模型。图像和视频捕获系统通常会因噪声（包括光子的散粒噪声和传感器的读取噪声）而退化 [1]。对于在弱光场景或小光圈手机摄像头拍摄的图像和视频，这个问题会更加严重。大多数去噪方法的成功源于这样一个事实，即对同一信号的多个独立观察进行平均会导致方差低于原始观察。
2023-07-14 19:29:20
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原创 First image then video A two-stage network for spatiotemporal video denoising
问题：现存的去噪算法容易，即当对象快速移动时，光流计算失误，造成运动对象的边界会变得模糊关于运动模糊的说明:the boundary of a moving object tends to appear blurry especially when the object undergoes a fast motion, causing optical flow calculation to break down.解决办法：提出了，该算法首先在spatially 空间上降低帧内噪声，然后应用。
2023-07-14 19:28:08
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原创 DVDNET A FAST NETWORK FOR DEEP VIDEO DENOISING
现有的最先进视频去噪算法是基于补丁的方法，以往的基于NN的算在其性能上无法与其媲美。其相比于基于补丁的算法，计算时间明显缩短相比于其他神经网络算法，其占用内存小，能够使用单个模型处理各种噪声水平我们介绍了一个用于深度视频去噪的网络：DVDnet。该算法与其他最先进的方法相比具有优势，同时它具有快速运行时间。我们算法的输出呈现出显着的时间相干性、非常低的闪烁、强大的降噪和准确的细节保留。
2023-07-14 19:26:45
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原创 FastDVDnet Towards Real-Time Deep Video Denoising Without Flow
优势1. handle a wide range of noise levels with a single network model优势2.优势3. The combination between its denoising performance and lower computational load图像去噪一直备受欢迎，最好性能的方法还是基于深度学习的方法。这些算法执行受一定条件约束：(1)需要具备特定形势的先验；(2)或者针对不同级别的噪声设定不同的权重。
2023-07-14 19:25:44
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原创 Cmake使用
aux_source_directory()存在弊端，它会把指定目录下的所有源文件都加进来，可能会加入一些我们不需要的文件，此时我使用set新建变量来存放需要源文件。#使用aux_source_directory把当前目录下的源文件存列表存放到变量SRC_LIST里，然后在add_executable里调用SRC_LIST。#指定src目录下存放了源文件，当执行cmake时，就会进入src目录下去找src目录下的CMakeLists.txt。#用来向工程添加多个指定头文件的搜索路径，路径之间用空格分隔。
2023-04-23 19:51:01
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原创 Linux_vim编辑器
Vi编辑器是所有Unix及Linux系统下标准的编辑器，类似于windows系统下的notepad（记事本）编辑器，由于在Unix及Linux系统的任何版本，Vi编辑器是完全相同的，因此可以在其他任何介绍vi的地方都能进一步了解它，Vi也是Linux中最基本的文本编辑器，学会它后，我们将在Linux的世界里畅行无阻，关于vim：vi和vim都是Linux中的编辑器，不同的是，，可以视为vi的升级版本。vi使用于文本编辑，但是vim更适用于coding（写代码的）。
2023-04-13 18:52:37
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原创 chapter-7数据库事务
sql 语句序列commit #提交事务，事务中所有操作均成功执行rollback #回滚事务，事务夭折，不能继续执行，已经执行的更新操作撤销，恢复至原先状态begin transaction update accounts set bal = bal - 100 where accno = 'A' update accounts set bal = bal + 100 where accno = 'b' //转账业务 commit //只有两种结果：要么提交；要么回滚。
2023-04-11 21:35:18
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原创 chapter-4-数据库语句
SQL发展关键词是哪些功能，尤其第一个create alter drop是定义功能1.SQL功能强大，实现了数据定义、数据操纵、数据控制等功能2.SQL语言简洁，只用少量的动词就实现了核心功能3.SQL支持关系数据库的三级模式结构4.SQL语言能嵌入到其他高级语言所写的程序中注：语句格式补充：模式 create/drop schema <模式名> authorization <用户名> 定义模式=定义命名空间，可以进一步定义数据库对象等。
2023-04-11 21:30:17
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原创 chapter-3 -数据库数据模型
定义在一组域上的有序对的集合，域是一组具有相同类型的集合，比如自然数，长度小于n的字符串结合等【比如int age】从n个域的每个域里任取一个值，构成元素集合中的一个，【name取zhao，age取15，构成 zhao,15】每一个元素称为一个n元祖 简称元祖，元祖中每个值称为分量【name:zhao,age:15即元组】注意基数的计算属性类型约束：年龄取整数属性值的范围：成绩同一关系的不同元祖进行约束：不允许出现姓名相同的人同一关系的各种属性：工资=绩效+· 等等。
2023-04-11 21:29:09
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原创 chapter-2数据库基本知识
关系数据库采用的数据模型是关系模型——反过来说可能更合适， 即数据库采用了关系模型，因此才被称为关系数据库。 那么，这里所说的“关系”指的是什么呢？深入思考的话会发现，其实这个词很抽象，不太容易理解，而且很容易与我们日常生活中用的“人际关系”“关系紧张”等词中的“关系”混淆。既然如此，从一开始就不使用“关系”这样的抽象词语，叫它“表”模型不是也行吗？所谓关系，说到底不还是二维表吗？像这样不无道理的疑问，从关系模型诞生之日起已经被提出过很多次了。“总说关系、关系的到底是什么意思？关系和表的区别：
2023-04-11 21:25:16
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原创 机器人操作系统ROS（21） jetson nano安装torch tensorflow
机器人操作系统ROS（21） jetsonnano安装torch tensorflow
2022-11-21 21:30:00
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转载 机器人操作系统ROS（18） 在ROS中使用OpenCV进行简单的图像处理---代码实现篇
在ROS中使用OpenCV进行简单的图像处理---代码实现篇_Vector0805的博客
2022-11-21 16:18:21
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