当我在谈论科研的时候,能说些什么(序言

今年,2020,很特别的一年,末日感不至于,但也有很强烈的渺小感,生命不过是被摆弄的玩意。于是自从读研以来本身就没什么坚定的追求的事情,似乎变得更加顺理成章:意义?意义只有在活着的时候才有,有命就不错了,还争什么,在不可控的因素面前,都是一场空罢了。我一边这样想,一边清醒地知道自己是在给懒惰找借口,因为生命不可控的部分并不影响可控的部分,算是有交集,但不存在支配关系,不可否认的是:可控的部分永远存在。

不可控的存在,让我更加珍惜可控的存在。

2019年对读研这件事没什么重视感,更别提身份认同感,每天浑浑噩噩罢了,读过的文献一双手能数完。心里想的是我对这个不感兴趣,这玩意儿不适合我等等等等,逃避到所有我能钻进去的消耗时间的方式当中,脑子也停下来,被各种俗世情节塞满,回来之后,状态不佳,但这也是一种机缘。可以说是我重新审视自我身份的契机。

为此,特开《当我在谈论科研的时候,能说些什么》的专栏(谈不上),一周记一篇科研日记,还挺有自知之明,一天根本不可能有一篇的体量。不过,还是希望我能有自打脸的志气。

从今天开始,2020年3月16日,智力时间比赛,正式开赛。

回头一看自己的壮烈宣言,笑死。今天是2022年5月28日下午16点18分。改毕业论文中。加油。

看到研一时自己的那种科研热情,真的很感动。现在的我好像丢了很多原来的初心,希望能找回初心,继续积极向上吧。

Python中,有多种方法可以实现照度图像增强。其中一种常用的方法是使用LIME算法。LIME算法是一个简单而高效的光照图像增强算法,它通过估计每个像素的照明来增强图像。首先,该算法通过在R、G和B通道中找到最大值来单独估计每个像素的照明。然后,通过在初始光照图上施加一个结构先验来细化它,作为最终的光照映射。最后,根据光照映射生成最终的增强图像\[1\]。 另外,还有一种算法叫做MBLLEN算法,它是一个多分支光照图像增强网络。该算法通过在不同等级中提取丰富的图像特征,使用多个子网络进行图像增强,并通过多分支融合产生输出图像。MBLLEN算法不仅可以用于图像增强,还可以用于视频增强\[3\]。 在Python中,可以使用各种图像处理库和深度学习框架来实现这些算法,如OpenCV、PIL、TensorFlow和PyTorch等。具体的实现步骤和代码可以根据具体的需求和使用的库来进行调整和编写。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [光照图像增强算法汇总](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_36670529/article/details/109058335)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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