怎么给网站做自适应推广网站都有哪些

1. 提取出错

1. 首先检查嵌入时的像素值是否越界（0-255），如果越界则在提取的时候无法正确提取
2. 嵌入的时候注意整数除法和浮点数除法向下取整结果不一样，floor(int(10)/16)=1，floor(double(10)/16)=0

2. 常用代码部分

1.生成随机二进制数

% create and save msg  **matlab**
message = randi([0,1],1024,1);
save 'Catalan-based-Steganography\msg_1024bit.mat' message;load("msg_256bit.mat");

2. 遍历文件

%% matlab
cover_path =  'D:\database\BOSSbase_1.01_png\';% 图像文件夹路径
img_path_list = dir(strcat(cover_path,'*.png'));%获取该文件夹中所有PNG格式的图像
[~,ind] = natsort({img_path_list.name}); % 自然语序
img_path_list = img_path_list(ind);
img_num = length(img_path_list);%获取图像总数量
if img_num > 0 %有满足条件的图像for img_idx = 1:10 %逐一读取图像disp(img_idx);image_name = img_path_list(img_idx).name;% 图像名gray_img =  imread(strcat(cover_path,image_name));imwrite(stego,strcat(stego_path,num2str(img_idx),'.pgm')); % saveend
end

## python
import os
#------------创建文件夹--------------start
path = "/home/user/Documents/"
folder_name = "new_folder"
os.mkdir(os.path.join(path, folder_name))
#-----------创建文件夹--------------endtrain_path = r'/home/train/' # 遍历文件夹
for file in os.listdir(train_path):print(file)fea_train = pd.read_csv(train_path + file, header=None,delimiter=' ')

3. 找遗漏的文件

## python
import csv
import os
from natsort import natsortedfolder_path = '/home/database/BOSS_all/BOSSbase_1.01'# 指定完整文件夹路径
file_names = [f.name for f in os.scandir(folder_path) if f.is_file()]# 获取指定文件夹下的所有文件名
sorted_image_files = natsorted(file_names) # 对文件名进行自然排序sorted_image_files = [x[:-4] for x in sorted_image_files] # 去掉后缀.png
print(sorted_image_files)# 指定要遍历的文件夹路径
fnns_path = '/home/train'
# 获取指定文件夹下的所有文件名
file_names = [f.name for f in os.scandir(fnns_path) if f.is_file()]
# 对文件名进行自然排序
sorted_fnns_files = natsorted(file_names)
sorted_fnns_files = [x[:-4] for x in sorted_fnns_files] # 去掉后缀.png
print(sorted_fnns_files)# 求差集
set1 = set(sorted_image_files[:6000])
set2 = set(sorted_fnns_files)
result = list(set1 - set2)
print(result)

3. 代码复现流程

1. 灰度图尽量用pgm格式
2. 开始的时候就分好数据集，train：valid：test=6：2：2
3. 文件夹命名用数字_名字，比如00_预处理。所有数据命名要规范，统一。目前主要用到的有数据集（命名规范：数据集_方法_容量_其他属性），代码（能用Git的尽量用），结果（腾讯文档）
4. 绘制要做的实验流程图（代码），保存状态，输入和输出路径，日期，统计数据（notion数据库），尽量整理成工作流