曝光时间

该存储库包含扩展曝光融合（EEF）的Octave/Matlab实现，这是一种针对包围曝光序列的改进曝光融合方法。 方法 该方法在以下出版物中进行了描述：* 扩展曝光融合，Charles Hessel，图像处理在线，9，（2019）* HESSEL，Charles，MOREL，Jean-Michel，《扩展曝光融合及其在单图像对比度增强中的应用》。在：2020年IEEE计算机视觉应用冬季会议（WACV）。IEEE，2020年。 代码功能 实现了两种融合方法： 扩展曝光融合 (EEF) 在 eef.m 中实现，使用 runeef.m 运行。 曝光融合 (EF) 在 run_ef.m 中实现，

用于弱光图像增强的 BIMEF 代码，功能比较全，连对比方法和实验结果都一并打包好了，省了不少事。只要解压到当前文件夹，跑一遍startup.m和experiments.m，大部分图像增强效果你都能看到，适合拿来做实验或者写毕业论文。 BIMEF 的多曝光融合算法，挺适合室内暗光、夜景这些麻烦图像。用过的朋友都说增强出来的效果不发灰、细节还挺清晰的。 数据集包括VV、LIME、NPE、DICM、MEF，覆盖面蛮广，图像质量也不低。作者还贴心地了results__dong@VV.zip和TestReport.zip这些预结果，跑不动高耗时方法的你可以直接用。 需要注意：运行vif.m评估指标之前

本资源提供了Matlab中的曝光融合算法及其源码，适用于毕业设计和课程设计作业。所有代码均经过严格测试，确保可直接运行。如有任何使用问题，请随时联系我们，我们将第一时间为您解答。

详细介绍如何完全清除SQL Server相关文件，并进行重新安装。安装过程中遇到问题可随时咨询！

Matlab开发：GPS时间转换为UTC（GMT）时间。gps2utc函数将GPS时间标签转换为以闰秒为单位的UTC（GMT）时间。

近期，hack401论坛遭遇“脱裤”事件，数据库文件被曝光。对于想要充实自己社工库的用户来说，这是一个获取信息的机会。但请务必注意法律风险和信息安全，妥善处理相关数据。

批量处理SQL表分区时，需注意已在第一行标记红色的修改，特别是增加分区时，确保P_1D_20180528中的时间比右侧栏中的时间早一天。

查询当天：select * from [TABLE] where DateDiff(dd, [dateadd], getdate()) = 0 查询 24 小时内：select * from [TABLE] where DateDiff(hh, [dateadd], getdate()) < 24>

包含了所有常见SQL时间格式，一文掌握时间格式转换。

SAS 的时间序列，属于那种你用过一次就觉得“哦，原来可以这么干”的工具。它其实不难理解，就是把一堆按时间排的数拿来，去预测下一步要干嘛。挺适合做销量预测、网站访问量这类事儿。基本原理也不复杂。SAS 的套路是：先看趋势，再看波动，再加点统计方法，比如加权平均。简单来说，就是过去数据给多点权重，新数据靠后点，但整体来说，模型还蛮好调的。你可以试试XGBoost和LSTM来做时间序列预测，前者更偏向结构化数据，后者适合更复杂的时间依赖。比如你想预测明天的电量需求，用 LSTM 就挺合适。还有一些不错的参考资料我也整理出来了，像ForecastXGB的结合方式，还有用MATLAB实现的 CNN-B