TableAgent作为新AI时代的数据分析智能体，其功能强大，用途广泛，它给我的第一感觉简直就是数据分析方面的达摩克利斯之剑。本文简单分享一下自己对该平台的一些使用体验，感觉拿来处理、分析各种数据应该会是一个不错的选择。👀TableAgent体验入口TableAgent整体回答的效果还是可以的，对于我们日常处理一些数据可以说是绰绰有余了。界面部分很简洁，代码生成部分看起来也很舒服，尤其是Dat

本文主要参考冈萨雷斯的数字图像处理 （第4版），介绍图片中一些常见的噪声形式（高斯噪声、瑞利噪声等）和常用的去噪方法（均值滤波和统计排序滤波），并且给出相应滤波方法的实现代码。

使用Pandas 命令处理相关数据分析的问题。下面整理一些常用的到的Pandas命令。

本文主要介绍图像分割基于阈值处理的一些基本方法：直方图双峰法、迭代阈值图像分割、自适应阈值图像分割和大津法（OTSU）

损失函数在低照度增强模型设计中扮演着至关重要的角色。它是评估模型性能的关键指标，通过衡量模型输出与真实图像之间的差异，指导模型在训练过程中不断优化。在低照度图像增强任务中，损失函数的选择和设计直接影响到模型对图像细节的恢复能力和整体质量的提升。本文主要针对近几年的低照度模型中常使用的损失函数做个简单的整理。如果需要构造新的、自己的损失函数，方便有个参考。

本文试图从原理和代码简单介绍低照度增强领域中比较新的一篇论文——Retinexformer，其效果不错，刷新了十三大暗光增强效果榜单。论文主要贡献总结如下:1.提出了首个与Retinex理论相结合的 Transformer 算法，命名为 Retinexformer。

介绍一篇最近看的低照度增强方面的论文——自校准照明，文中所给的方法取得了非常不错的效果，值得我们去学习和思考。论文名称：Toward Fast, Flexible, and Robust Low-Light Image Enhancement（实现快速、灵活和稳健的低光照图像增强）论文信息：由大连理工大学2022年4月发表在CVPR Oral上的一篇文章。论文地址论文主要贡献总结如下:1.我们提出

在涉及图像领域，不论时图像复原、图像去噪或者是图像增强等任务，除了人为主观因素上对其进行评价，还需要一些客观的评价指标辅助判断任务完成的好坏。因此本文主要介绍一些图像各类评价的指标，并给出具体的实现代码。本文会长期更新内容，目前将平时常用的一些图像评价指标的代码附在了这里，争取将其他一些比较重要的评价标准写在一起，方便随时使用。

因此，本文着重介绍tensor或者numpy数组常见的维度变换方法，对整个维度变换操作做一个简单的整理，方便自己以后理解网络的中间变换过程会有帮助。对Pytorch和Numpy张量各种维度变换的方法作了一个简单的总结。

本文主要介绍压缩感知中的经典神经网络ADMM-CSNet，对网络结构及其Python代码实现部分做了非常详细的介绍。