我就废话不多说啦，直接上代码吧！ target = [1.5, 2.1, 3.3, -4.7, -2.3, 0.75] prediction = [0.5, 1.5, 2.1, -2.2, 0.1, -0.5] error = [] for i in range(len(target)): error.append(target[i] - prediction[i]) print("Errors: ", error) print(error) squaredError = [] absError = [] for val in error: squaredError.append(val

拍摄两张图像并返回均方误差。 它适用于 2D 图像。

对于所有对象及其功能，质量是非常重要的参数。 在基于图像的对象识别中，图像质量是主要标准。 为了进行真实的图像质量评估，必须具备地面真实性。 但是在实践中，很难找到基本事实。 通常，图像质量是通过完整的参考指标（例如MSE（均方误差）和PSNR（峰值信噪比））进行评估的。 与MSE和PSNR相比，最近，又开发了两个更多的参考度量标准SSIM（结构相似性索引方法）和FSIM（特征相似性索引方法），目的是在此基础上比较还原对象和原始对象之间的结构和特征相似性度量知觉。 本文主要强调比较不同的图像质量指标以提供全面的观点。 通过对不同的噪声浓度进行降噪，可以使用基准图像对这些指标进行实验。 所有指标均给出一致的结果。 但是，从表示的角度来看，对SSIM和FSIM进行了归一化，但对MSE和PSNR未进行归一化。 从语义的角度来看，MSE和PSNR仅给出绝对误差。 另一方面，SSIM和PSNR给出了基于感知和显着性的误差。 因此，与MSE和PSNR相比，可以更容易理解SSIM和FSIM。

此函数用于与 matices 或数据数组之间的比较

多维材质及标准材质批量命名小脚本

二手车价格预测得分：91％ 数据清理，数据可视化，数据预处理，ML模型（LR，DT，RF，GBR，KNN，SVM，XGBR，TENSORFLOW），PCA，LDA，度量标准（R Square，MSE，RMSE，MAE）

可以使得3dmax批量导入obj实现批量化，很好，好小巧的3dmax插件。

Max插件，集成多种功能，也可做下雪覆盖效果，（已测试）

3dmax小工具可以按照多为材质炸开可编辑多边形模型。比较好用的小插件。

线性分类的简单实现，配有数据集