Deep SR-ITM MATLAB代码优化范围设定

通过Pytorch重新实现的Deep-SR-ITM，该模型结合超分辨率和逆色调映射，特别设计用于4K UHD HDR应用。研究团队金秀艺、吴志亨和金曼彻尔在IEEE计算机视觉国际会议上进行了口头报告。代码基于原Matlab版本转换而来，保留了原始设置，重点不在改进基线，而在于提供不同实现的选择。测试环境包括Ubuntu 16.04 LTS，Python 3.7.5，Pytorch 1.3.1，TorchVision 0.4.2，CUDA 10.1，OpenCV 3.4.2。数据准备阶段包括从.mat格式转换为'.png'格式，适用于SDR和HDR图像。如需更多细节，请参阅原始repo。

5、使用axis命令可以设定图形的坐标轴范围，例如axis([xmin xmax ymin ymax])。另外，使用axis('equal')可以使x和y坐标轴的刻度大小一致，实现图形的等比例放大。6、subplot(m, n, k)可以将图形窗口分割成m行n列，并选择第k个子图进行显示。7、此外，还有一些特殊的绘图命令，如tbax(x, y)、hist(y, x)、tstairs(x, y)和stem(x, y)，它们适用于数值统计分析或离散数据处理。

混合滤波真棒深层HDR基于深度学习的HDR图像合成方法的集合多视图HDR图像合成动态场景的深度高动态范围成像（ SIGGRAPH Asia 2017 ）用于深度高动态范围成像的多尺度密集网络（ WACV 2019 ） ）具有大前景运动的深度高动态范围成像] （ ECCV 2018 ）用于无鬼影的高动态范围成像的注意力导向网络（ CVPR 2019 ） ）通过非本地网络进行深度HDR成像（ TIP 2020 ）单图HDR重建使用深CNN一次曝光即可重建HDR图像（ SiGGRAPH Asia 2017 ）深链HDRI：从单个低动态范围图像重构高动态范围图像（ IEEE Access 2018 ）深度递归HDRI：使用生成对抗网络的逆色调映射（ ECCV 2018 ）深反向色调映射（ SIGGRAPH ASIA 2017 ）学习基于单图像的HDR重建的混合损失（ ArXiv 2018 ） FHDR：使用反馈网络从单个LDR图像重建HDR图像（ Global SIP 2019 ）使用具有蒙版功能和感知损失的CNN进行单图像HDR重建（ SIGGRAPH 2020

MATLAB初学者必读：深入探讨坐标设定技巧及注意事项。

MATLAB设定画布大小代码CS325排序（10分）合并排序和插入排序程序实现，用C++编写算法，文件名为“mergesort.cpp”和“insertsort.cpp”。编译命令为g++ mergesort.cpp和g++ insertsort.cpp。程序从名为“data.txt”的文件中读取输入，每行第一个值为整数数目，其后是待排序整数。例如，data.txt的示例值为：（a）4 19 2 5 11（b）8 1 2 3 4 5 6 1 2。排序结果分别输出到名为“merge.out”和“insert.out”的文件中。例如，对于上述示例，输出为：（a）2 5 11 19（b）1 1 2 2 3 4 5 6。为获得全部积分，必须对所有代码进行注释。提交ZIP格式的insertsort.cpp和mergesort.cpp副本至TEACH。测试时使用名为data.txt的输入文件。（10分）合并排序与插入排序运行时间分析。修改代码，已验证使用data.txt输入文件。

MySQL的重要参数Key_buffer_size是用于设置索引块缓存大小的关键设定，所有线程都共享这一参数。在早期的MySQL版本中，仅允许设置一个key_buffer，但现在可以设置多个，以便将特定表的索引缓存入指定的key_buffer，从而显著降低线程间的竞争。

Matlab画图技巧中，正确设置线型和颜色对于图形展示至关重要。技术上,用户了解一些Matlab画图中线型及颜色设置.

提供了伪增强深度信任网络（Pseudo_Boosted_Deep_Belief_Network）论文中的源代码，发布于ICANN 2016，由段铁航与Sargur N. Srihari等人撰写。源代码使用MATLAB编写，所有内容从零开始实现，并且已在MATLAB 2015a版本上进行了测试。 要运行该模型，用户需要完成以下步骤：1) 下载MNIST数据集（包括四个文件：t10k-images.idx3-ubyte, t10k-labels.idx1-ubyte, train-images.idx3-ubyte, train-labels.idx1-ubyte），可从Yann LeCun的网站（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/）获取。2) 运行main.m文件。该模型的数据处理功能，包括loadMNISTImages.m、loadMNISTLabels.m和converter.m，参考了Ruslan Salakhutdinov与Geoff Hinton的DBN包。 该项目完成于两年前，未得到积极维护，但提供了一个有效的框架用于深度信任网络的实现。

在步骤10中，进行数据库内容的设定，以确保系统的正常运行和数据的有效管理。