针对当前去雾算法经常出现过度曝光、颜色失真等问题,提出了一种基于全卷积回归网络的去雾算法。该回归网络基于端到端系统,由特征提取和特征融合两部分构成。首先,输入有雾图像,经过特征提取和特征融合,最终回归为粗透射率图;之后使用导向滤波对其进行优化,再利用大气物理散射模型反演出无雾图像;最终采用限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)对无雾图像进行增强,以得到更符合人类视觉的清晰图像。所提算法不仅可以有效避免去雾后出现的过度曝光和颜色失真等问题,而且能保留图像完整的细节信息,具有较好的去雾效果。

为了减小计算量，引入了数字卷积采用FPGA硬件编程的方式实现加减速控制算法，提高了算法的稳定性和运算速度；为了减小速度误差和位置误差，在不同情况下采用相应的补偿算法来实现对定点数运算过程中的余数处理；针对数字卷积运算之前产生的余数，在速度序列的末尾添加速度补偿序列来消除余数误差；对于数字卷积运算过程中产生的余数，采用余数累加的方式来减小余数误差。

该项目是使用卷积神经网络进行检测森林火灾。 该数据集包含三类图像：“火”、“不火”、“开始火”，总共约 6000 张图像。 该模型可用于从森林的监控录像中检测火灾或火灾的开始或者未发生火灾。 该模型可以实时应用于低帧率监控视频（火灾移动速度不是很快的监控视频），并在发生火灾时发出警报。

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01.2022年全国职业技能大赛中职组网络搭建与应用赛项(三)服务器配置及应用-赛卷

matlab 采用lucy-richardson方法对图像进行反变换

此代码实现了卷积码的维特比算法。 输入是接收到的序列（原始编码序列加上噪声）和编码器状态图。 输出是原始编码序列和解码序列。 编码器状态图必须通过矩阵 3 维矩阵 H 提供。还提供了一个 pdf 文件，指示如何生成矩阵 H 作为考虑 (2,1,2) 卷积编码器的示例。

有各种题目是CCF出的！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

内容概要：本人在学习B站刘二大人Pytorch实践课程时，做的一些学习笔记。包含课程要点、教学源码以及课后作业和作业源码。 目录： 第一讲 概述 第二讲 线性模型创建 第三讲 梯度下降算法 第四讲 反向传播机制 第五讲 用pytorch实现线性回归 第六讲 逻辑斯蒂回归模型 第七讲 处理多维特征的输入 第八讲 加载数据集 第九讲 多分类问题--softmax classifier 第十讲 卷积神经网络（基础篇） 第十一讲 卷积神经网络（高级篇） 学完刘二大人的课程和此学习笔记，你就可以看懂大部分网络结构，并且复现出一些经典网络，比如残差网络ResNet、密集连接网络DenseNet和GoogleLeNet中Inception模块等等。收获良多。