请教个问题，python爬数据，需要用post方式，其中的idxlist，如何用传参的方式，可以动态变更，而不是去修改程序-CSDN社区

m0_54534499 2022-01-21 10:07:00

请教个问题，python爬数据，需要用post方式，其中的idxlist，如何用传参的方式，可以动态变更，而不是去修改程序

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稀疏表示是信号处理与图像重建中的基础技术，核心思想是用过完备字典的少量原子线性组合逼近信号。稀疏字典学习则从数据中自动学习这种字典，使信号在字典下具有稀疏系数，K-SVD和OMP分别是经典的字典更新与稀疏编码算法。在工程实践中，MATLAB凭借高效的矩阵运算和可视化能力，成为实现和验证字典学习算法的理想环境。通过OMP贪心追踪与K-SVD逐列SVD更新交替迭代，可以训练出高质量字典，并应用于图像去噪、压缩感知等场景。本文围绕MATLAB核心代码，详细讲解稀疏字典学习的数学模型、参数设置、结果评估及常见错误修

数据集格式：VOC格式+YOLO格式压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件 JPEGImages文件夹中jpg图片总计：9595 Annotations文件夹中xml文件总计：9595 labels文件夹中txt文件总计：9595 标签种类数：4 标签名称:["Columnaris","Motile hydrophilia","Streptococcosis","Tilapia Lake Virus"] 每个标签的框数（注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以labels文件夹classes.txt为准）： Columnaris 框数 = 3729（柱状病） Motile hydrophilia 框数 = 3310（溃烂病） Streptococcosis 框数 = 2828（链球菌病） Tilapia Lake Virus 框数 = 3773（罗非鱼湖病毒）总框数：13640 图片清晰度（分辨率：像素）：清晰或一般图片是否增强：是标签形状：矩形框，用于目标检测识别重要说明：暂无特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注

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