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RSS订阅原创 高光谱图像和多光谱图像融合中光谱响应函数的物理意义
这段代码是依据光谱响应函数矩阵srf_gt中每个MSI波段的响应值分布来确定每个MSI波段对应的HSI波段范围的：对于每个MSI波段，找到其响应值大于 0 的HSI波段索引。记录这些索引的最小值（起始索引）和最大值（结束索引）。最终返回每个MSI波段对应的HSI波段范围。每个MSI波段的响应值大于 0 的HSI波段范围，表示该MSI波段覆盖了这些HSI波段。
2025-03-05 20:45:12
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原创 神经网络中归一化的作用
归一化的目的是消除量纲差异、加速模型收敛、提高数值稳定性，并适应某些算法的要求。归一化通常对实验结果有积极影响，但具体效果取决于数据和算法的特性。需要注意是否丢失了原始数据的幅度信息。
2025-03-05 19:55:52
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原创 PyTorch 构建神经网络下几个步骤
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 随机梯度下降优化器。self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size) # 全连接层。self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size) # 全连接层。x = F.relu(self.fc1(x)) # 激活函数。编写训练循环，将数据输入模型，计算损失，反向传播并更新权重。你可以保存训练好的模型，以便后续使用。
2025-02-28 18:41:24
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原创 远程服务器免密登录补充
4. 将本地公钥添加到远程服务器的 authorized_keys 文件。如果你在配置 SSH 密钥对或访问远程服务器时，发现找不到远程服务器的。目录，可能是因为该目录尚未创建，或者你没有权限访问。3. 创建 authorized_keys 文件。如果配置正确，你应该可以直接登录，无需输入密码。如果目录存在，你会看到类似以下的输出。登录到远程服务器，将公钥内容粘贴到。1. 登录到远程服务器。
2025-02-25 10:14:05
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原创 “abundance matrices“（丰度矩阵）和 “endmember matrix“（端元矩阵）的概念
丰度矩阵的分析可以帮助识别图像中的不同物质成分。丰度矩阵（Abundance Matrix）和端元矩阵（Endmember Matrix）是在高光谱图像处理中使用的两个关键矩阵，它们之间存在一种重要的关系，用来描述图像中不同成分和它们的光谱特征。这个关系反映了丰度矩阵和端元矩阵之间的相互作用：丰度矩阵指导如何用端元矩阵中的特征来构建出每个像素的光谱，从而帮助我们理解图像中不同地物或物质的分布和特征。总之，丰度矩阵帮助我们了解图像中不同成分的占比，而端元矩阵则帮助我们了解不同地物或物质的光谱特征。
2023-08-16 16:03:36
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原创 矩阵耦合的概念
矩阵 A 和 B "耦合在一起" 意味着这两个矩阵之间存在某种形式的相互关系或相互影响，可能是通过数学运算、变换或其他方式实现的。总之，"矩阵 A 和 B 耦合在一起" 强调了这两个矩阵之间存在某种相互关系或交互作用，可能通过运算、变换或其他方式来实现。具体的含义会取决于上下文和应用领域。A 和 B 可能代表线性变换的矩阵表示，通过将它们组合，可以实现更复杂的线性变换，从而将两者的效果相互耦合。在物理系统中，A 和 B 可能代表不同的物理量或性质，耦合可以表示它们之间的相互作用，这在物理建模中很常见。
2023-08-16 15:57:09
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原创 高光谱多光谱图像融合中的scaling effect和counter-scaling effect
当涉及到高光谱和多光谱图像的融合时，"scaling effect"（尺度效应）指的是因为这些图像可能来自不同的传感器或有不同的分辨率，所以它们的大小和特点会有所不同。这就好像你拍了两张照片，一张是很近距离拍摄的，另一张是远距离拍摄的，结果照片中的物体看起来大小不一样。这种情况可能发生，因为尝试平衡不同尺度或分辨率的图像时，可能会引入不良的变换或调整，从而影响最终合并图像的质量。在图像融合中，这种尺度效应可能导致一些问题，比如在合并图像时，一些重要的细节可能会因为大小差异而变得不明显，甚至失真。
2023-08-16 10:29:01
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原创 关于jupyter打开md文件后，只有mardown格式显示，其中code模块不能运行的问题，以及nbextension插件安装不显示的问题。
解决jupyter notebook的nbextensions插件安装在非C盘的常见问题。以及解决打开md文件全部以mardown形式表示，同时没有运行按钮的问题。
2023-06-29 08:19:15
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空空如也
空空如也
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