这款Reversible Data Embedding Using a Difference Expansion算法可让你在图像中隐蔽数据，还能保证图像质量几乎不受影响，适合像医疗影像、版权保护这类要求高度精确的场景。算法核心在于差分扩展，通过计算图像像素间的差值来存储额外的信息。其优势是可以在嵌入数据后，轻松恢复原图，数据也能完整恢复，不会损坏图像的本质信息。MATLAB 环境下实现时，过程还算简单，核心操作包括像素预、差分计算和数据编码等。你可以在代码实现的过程中，细心调整不同的差分值来优化数据存储效果。嗯，想要深入了解如何实现，可以参考相关的示例代码，直接上手练习。
这个技术的应用场景广泛，像是数字水印、隐秘信息传输等领域，都是实用的，尤其是在需要确保数据完整性和保密性的场景。如果你是搞图像的，了解这项技术会让你的技能更上一层楼！
Reversible Data Embedding Using a Difference Expansion算法实现
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差分扩展的可逆水印嵌入算法，挺适合做图像内容安全的入门研究。J. Tian 的那篇经典论文里提到的算法思路清晰，代码基本就是围绕这个来的。你可以水平、垂直方向随意迭代嵌入，灵活性比较高，像是用在科研或毕业设计都挺合适的。
差值扩展的嵌入策略，还蛮聪明的：把像素值一分为二，一部分拿来藏水印，另一部分负责还原。简单说就是改了还能恢复原图，听着就安心，对吧？PSNR 的结果也一并展示，效果也能一目了然。
代码是基于Matlab写的，写法也不复杂，主要是矩阵那一块儿。嗯，跑一跑数据也不慢，你想微调参数做实验也挺方便。如果你对图像方向感兴趣，或者准备研究数字水印、图像取证什么的，这套资源还挺不错。
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embedding 的计算逻辑其实不复杂，就是把文本或者商品标签转成向量，做个余弦相似度匹配，谁离得近就推荐谁。跟 word2vec 那套思想差不多，熟悉 NLP 的你肯定上手快。
像我之前做电商类项目时，就用这种方式搭了个基于标题词向量的推荐系统。响应也快，代码也简单，维护起来也方便。你要是想试试看，建议从小规模文本数据开始练练手，数据干净、结果也直观。
相关的资料我也挑了几个，像Spark MLlib 的 ALS 算法实战，还有
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train_nomiss_final：模拟案例2（不包含缺失数据），包含MC-AGA、DeepWalk、LINE、HHE和HGE算法的测试。
用法：
下载完整目录，保持原样。
在目录下运行以“go”开头的程序文件，即可获得论文中给出的实验结果。
致谢：
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