style="text-indent:2em;">大家好，如果您还对相似照片对比图怎么弄好看不太了解，没有关系，今天就由本站为大家分享相似照片对比图怎么弄好看的知识，包括有什么可以对比两张图片得出相似度的软件的问题都会给大家分析到，还望可以解决大家的问题，下面我们就开始吧！
本文目录
有什么好看的漫画推荐一下
我用的是快看漫画的软件里面有很多好看的漫画，我给你推荐一下
一，甜美的咬痕（锐思，伊凯）
二，朝花惜时（壳小杀/夏天岛＋左小翎/夏天岛）三，我的男票是锦衣卫（虹君）
四，女巨人也要谈恋爱（清英）
五，雪男（胡桃/小栖/乱小爷）
六，怦然心动（※kid岁）
好了，除了这些之外快看漫画APP里还有很多值得推荐的漫画哦
照片编辑成视频，哪个软件好用，小白求大神指教
绘声绘影：转场，特效，添加音乐字幕等等，功能强大，使用方便。
艾奇电子相册
总之，制作电子相册的软件很多，都比较简单。
教你怎样写字又快又好看的要领
浅说一二。不讲理论，只说道理和方法。
（一）拎清程序步骤――先写好，再求快。最主要的，就是把楷书的基础先打牢。东坡曾言：书法当自小楷出，岂有正（书）未能而以行、草称也？我赞同书法学习先由楷始的观点，楷书既像是骨，又像是胚，正书好了，上下左右、坐卧俯仰变成其他书体也才不会丑。
当然，先练楷书并非真理，比如，虽未经过楷书系统学习的人，但正书基础不错，字很规矩大方，也可以跳过楷书直入其它的书体。
（二）书体的选择――优先选择行楷、行书。草书如立，行书如行，草书如走（跑）。由楷书转入其他书体，草书相对而言门槛稍高，法度技巧难于掌握，而行楷、行书入门相对简单，也便于上手。因此，想要把书写速度提上来，行书是比较科学的。
楷书写快起来，未必就是行书。别着急，由楷入行，还是要认真习学一下行书的法度技巧。行书的笔法、结构、结体，与楷书还是有较大差别的，先临一段时间的行书法帖，深化一下理论认识，调整培塑新的书写习惯，这样便于克服一些固癖动作，确保由楷而行不失法度的“平稳过渡”。
（三）最有效的方法――大量抄写古文典籍。正书底子有了，行书的法度有了，剩下的就是真刀真枪的实干――抄书。抄书是有讲究的，为什么要选择古文典籍而不是报刊杂志？一是古文典籍自身所蕴藏的文化涵养，会更容易带你进入到雅而上的氛围，有的朋友笔墨之前必先净手，一个道理。二是便于认读繁体字。
临过帖的朋友都知道，逐字临与逐行临，感觉是不一样的。大量的抄书训练，不仅能强化单字结体的肌肉记忆和书写习惯，也更便于兼顾行气与章法，这个比对着一些《集字帖》来临写，效果要好的多。
抱庸妄谈。（插图为抱庸硬笔习作）
有什么可以对比两张图片得出相似度的软件
我们熟悉的欧氏距离虽然很有用，但也有明显的缺点。它将样品的不同属性（即各指标或各变量）之间的差别等同看待，这一点有时不能满足实际要求。例如，在教育研究中，经常遇到对人的分析和判别，个体的不同属性对于区分个体有着不同的重要性。因此，有时需要采用不同的距离函数。??如果用dij表示第i个样品和第j个样品之间的距离，那么对一切i，j和k，dij应该满足如下四个条件：①当且仅当i=j时，dij=0②dij＞0③dij＝dji（对称性）④dij≤dik＋dkj（三角不等式）??显然，欧氏距离满足以上四个条件。满足以上条件的函数有多种，本节将要用到的马氏距离也是其中的一种。??第i个样品与第j个样品的马氏距离dij用下式计算：dij=(xi一xj)‘S-1(xi一xj)???其中，xi和xj分别为第i个和第j个样品的m个指标所组成的向量，S为样本协方差矩阵。马氏距离有很多优点。它不受量纲的影响，两点之间的马氏距离与原始数据的测量单位无关；由标准化数据和中心化数据(即原始数据与均值之差）计算出的二点之间的马氏距离相同。马氏距离还可以排除变量之间的相关性的干扰。它的缺点是夸大了变化微小的变量的作用。------------------------------------------------------------------------欧氏距离定义：欧氏距离（Euclideandistance）是一个通常采用的距离定义，它是在m维空间中两个点之间的真实距离。在二维和三维空间中的欧式距离的就是两点之间的距离，二维的公式是d=sqrt((x1-x2)^(y1-y2)^)三维的公式是d=sqrt(x1-x2)^(y1-y2)^(z1-z2)^)推广到n维空间，欧式距离的公式是d=sqrt(∑(xi1-xi2)^)这里i=1,2..nxi1表示第一个点的第i维坐标,xi2表示第二个点的第i维坐标n维欧氏空间是一个点集,它的每个点可以表示为(x(1),x(2),...x(n)),其中x(i)(i=1,2...n)是实数,称为x的第i个坐标,两个点x和y=(y(1),y(2)...y(n))之间的距离d(x,y)定义为上面的公式.欧氏距离看作信号的相似程度。距离越近就越相似，就越容易相互干扰，误码率就越高。--------------------------------------------------------------------------------马氏距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯(P.C.Mahalanobis)提出的，表示数据的协方差距离。它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。与欧式距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系（例如：一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息，因为两者是有关联的），并且是尺度无关的(scale-invariant)，即独立于测量尺度。下面是关于马氏距离的计算方法（参考：http://topic.csdn.net/u/20080911/14/f4402565-3b4f-4de4-a4fa-f4c020dd1477.html）两个样本：His1={3,4,5,6}His2={2,2,8,4}它们的均值为：U={2.5,3,6.5,5}协方差矩阵为：S=|0.250.50-0.750.50||0.501.00-1.501.00||-0.75-1.502.25-1.50||0.501.00-1.501.00|其中S(i,j)={[His1(i)-u(i)]*[His1(j)-u(j)][His2(i)-u(i)]*[His2(j)-u(j)]}/2下一步就是求出逆矩阵S^(-1)马氏距离D=sqrt{[His1-His2]*S^(-1)*[(His1-His2)的转置列向量]}欧氏距离（http://en.wikipedia.org/wiki/Euclidean_distance）即两项间的差是每个变量值差的平方和再平方根，目的是计算其间的整体距离即不相似性。马氏距离（Mahalanobisdistances）1）马氏距离的计算是建立在总体样本的基础上的，这一点可以从上述协方差矩阵的解释中可以得出，也就是说，如果拿同样的两个样本，放入两个不同的总体中，最后计算得出的两个样本间的马氏距离通常是不相同的，除非这两个总体的协方差矩阵碰巧相同；2）在计算马氏距离过程中，要求总体样本数大于样本的维数，否则得到的总体样本协方差矩阵逆矩阵不存在，这种情况下，用欧式距离来代替马氏距离，也可以理解为，如果样本数小于样本的维数，这种情况下求其中两个样本的距离，采用欧式距离计算即可。3）还有一种情况，满足了条件总体样本数大于样本的维数，但是协方差矩阵的逆矩阵仍然不存在，比如A（3，4），B（5，6）；C（7，8），这种情况是因为这三个样本在其所处的二维空间平面内共线（如果是大于二维的话，比较复杂？？？）。这种情况下，也采用欧式距离计算。4）在实际应用中“总体样本数大于样本的维数”这个条件是很容易满足的，而所有样本点出现3）中所描述的情况是很少出现的，所以在绝大多数情况下，马氏距离是可以顺利计算的，但是马氏距离的计算是不稳定的，不稳定的来源是协方差矩阵，这也是马氏距离与欧式距离的最大差异之处。我们熟悉的欧氏距离虽然很有用，但也有明显的缺点。它将样品的不同属性（即各指标或各变量）之间的差别等同看待，这一点有时不能满足实际要求。马氏距离有很多优点。它不受量纲的影响，两点之间的马氏距离与原始数据的测量单位无关；由标准化数据和中心化数据(即原始数据与均值之差）计算出的二点之间的马氏距离相同。马氏距离还可以排除变量之间的相关性的干扰。它的缺点是夸大了变化微小的变量的作用。?马氏距离的计算：[plain]viewplaincopyprint?%欧氏距离和马氏距离的计算?x=[12;13;22;31];?[mx,nx]=size(x);?Dis=ones(mx,nx);%产生全1的矩阵?C=cov(x);%计算协方差?fori=1:mx???forj=1:nx?????D(i,j)=((x(i,:)-x(j,:))*inv(C)*(x(i,:)-x(j,:))‘)^0.5;???end?end?D??Y=pdist(x,‘mahal‘)?y=squareform(Y)?[plain]viewplaincopyprint??结果：前面.................
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