第1章绪论1.1计算机图形学及其相关概念1.2计算机图形学的发展1.2.1计算机图形学学科的发展1.2.2图形硬件设备的发展1.2.3图形软件的发展1.3计算机图形学的应用1.3.1计算机辅助设计与制造1.3.2计算机辅助绘图1.3.3计算机辅助教学1.3.4办公自动化和电子出版技术1.3.5计算机艺术1.3.6在工业控制及交通方面的应用1.3.7在医疗卫生方面的应用1.3.8图形用户界面1.4计算机图形学研究动态1.4.1计算机动画1.4.2地理信息系统1.4.3人机交互1.4.4真实感图形显示1.4.5虚拟现实1.4.6科学计算可视化1.4.7并行图形处理第2章计算机图形系统及图形硬件2.1计算机图形系统概述2.1.1计算机图形系统的功能2.1.2计算机图形系统的结构2.2图形输入设备2.2.1键盘2.2.2鼠标器2.2.3光笔2.2.4触摸屏2.2.5操纵杆2.2.6跟踪球和空间球2.2.7数据手套2.2.8数字化仪2.2.9图像扫描仪2.2.10声频输入系统2.2.11视频输入系统2.3图形显示设备2.3.1阴极射线管2.3.2CRT图形显示器2.3.3平板显示器2.3.4三维观察设备2.4图形显示子系统2.4.1光栅扫描图形显示子系统的结构2.4.2绘制流水线2.4.3相关概念2.5图形硬拷贝设备2.5.1打印机2.5.2绘图仪2.6OpenGL图形软件包2.6.1OpenGL的主要功能2.6.2OpenGL的绘制流程2.6.3OpenGL的基本语法2.6.4一个完整的OpenGL程序第3章用户接口与交互式技术3.1用户接口设计3.1.1用户模型3.1.2显示屏幕的有效利用3.1.3反馈3.1.4一致性原则3.1.5减少记忆量3.1.6回退和出错处理3.1.7联机帮助3.1.8视觉效果设计3.1.9适应不同的用户3.2逻辑输入设备与输入处理3.2.1逻辑输入设备3.2.2输入模式3.3交互式绘图技术3.3.1基本交互式绘图技术3.3.2三维交互技术3.4OpenGL中橡皮筋技术的实现3.4.1基于鼠标的实现3.4.2基于键盘的实现3.5OpenGL中拾取操作的实现3.6OpenGL的菜单功能第4章图形的表示与数据结构4.1基本概念4.1.1基本图形元素4.1.2几何信息与拓扑信息4.1.3坐标系4.1.4实体的定义4.1.5正则集合运算4.1.6平面多面体与欧拉公式4.2三维形体的表示4.2.1多边形表面模型4.2.2扫描表示4.2.3构造实体几何法4.2.4空间位置枚举表示4.2.5八叉树4.2.6BSP树4.2.7OpenGL中的实体模型函数4.3非规则对象的表示4.3.1分形几何4.3.2形状语法4.3.3粒子系统4.3.4基于物理的建模4.3.5数据场的可视化4.4层次建模4.4.1段与层次建模4.4.2层次模型的实现4.4.3OpenGL中层次模型的实现第5章基本图形生成算法5.1直线的扫描转换5.1.1数值微分法5.1.2中点Bresenham算法5.1.3Bresenham算法5.2圆的扫描转换5.2.1八分法画圆5.2.2中点Bresenham画圆算法5.3椭圆的扫描转换5.3.1椭圆的特征5.3.2椭圆的中点Bresenham算法5.4多边形的扫描转换与区域填充5.4.1多边形的扫描转换5.4.2边缘填充算法5.4.3区域填充5.4.4其他相关概念5.5字符处理5.5.1点阵字符5.5.2矢量字符5.6属性处理5.6.1线型和线宽5.6.2字符的属性5.6.3区域填充的属性5.7反走样5.7.1过取样5.7.2简单的区域取样5.7.3加权区域取样5.8在OpenGL中绘制图形5.8.1点的绘制5.8.2直线的绘制5.8.3多边形面的绘制5.8.4OpenGL中的字符函数5.8.5Op

**FCSAN存储网络简介**光纤通道（FC，FibreChannel）存储区域网络（SAN，StorageAreaNetwork）是一种专为高效传输大量数据而设计的网络架构，特别适用于企业级数据中心和大型服务器环境。
它将存储设备从传统的局域网（LAN）中分离出来，形成一个独立的高速网络，用于数据存储和备份。
FCSAN提供了高带宽、低延迟、高可靠性的特性，确保关键业务数据的安全性和可用性。
**FCSAN存储网络入门**构建FCSAN的基础是光纤通道硬件，包括光纤通道交换机、HBA（HostBusAdapter，主机总线适配器）和存储设备，如磁盘阵列或存储虚拟化设备。
HBA是服务器连接到FCSAN的接口，负责在服务器和存储系统之间传输数据。
交换机则如同路由器一样，管理数据在不同端口间的流动，确保数据包的正确路由。
FCSAN的配置通常包括以下步骤：1.**规划网络拓扑**：根据数据中心规模和需求，选择合适的交换机数量、类型和布局。
2.**设置HBA和交换机**：安装HBA驱动，配置交换机端口，建立Zoning（区域）来控制数据流量和访问权限。
3.**连接存储设备**：通过光纤通道线缆将HBA连接到交换机，再将交换机连接到存储设备。
4.**初始化和配置存储**：设置RAID级别，创建LUN（逻辑单元号），分配给服务器进行挂载。
**FCSAN配置**配置FCSAN时，需要考虑以下关键要素：-**zoning策略**：通过zoning来隔离和管理不同服务器对存储设备的访问，防止数据冲突和安全问题。
-**WWNN和WWPN**：每个HBA都有全球唯一的名字（WorldWideNodeName）和端口名字（WorldWidePortName），用于识别和管理网络中的设备。
-**多路径**：配置多条到存储的路径以实现负载均衡和故障切换，提高系统的可用性。
-**服务质量（QoS）**：根据业务优先级设置带宽分配，确保关键应用的性能。
**日常巡检**对于FCSAN的日常运维，主要关注以下方面：1.**监控性能**：检查交换机和存储设备的I/O速率、带宽利用率，确保系统运行正常。
2.**错误检测**：查看日志，发现并解决错误，如丢包、帧错等。
3.**链路状态**：确认所有连接是否稳定，及时处理链路故障。
4.**Zoning和权限检查**：确保Zoning策略符合安全需求，防止未经授权的访问。
5.**备份与恢复**：定期执行数据备份，测试恢复流程，以防数据丢失。
**总结**FCSAN存储网络是企业级数据中心的核心组成部分，它提供了高性能、高可靠性的数据存储解决方案。
了解其基本原理、配置方法以及日常运维要点，对于确保数据中心的稳定运行至关重要。
在实际操作中，还需要不断学习和适应新技术，如FCoE（FCoverEthernet）、NVMeoverFabrics，以满足不断增长的存储需求和性能挑战。

百度echarts地图目前不提供下载和在线构建了，对于想继续使用echarts地图的人员来说，只能从其他途径来获得。
虽然可以从其他网站上下载，但仅限于省市的地图，没有单独的区县地图，于是本人花了一两天时间写了这个小工具，可以生成任何区县的js地图。
注：1、生成的区县地图中没有乡镇区划，只有区县的轮廓（百度echarts地图本身也只到区县）。
2、也可以生成省级或市级的地图，但也仅仅是这个省或市的轮廓，里面没有下一级区划。
如果想要包括下一级区划，可以研究、改动代码。
3、对于不是只包括一个封闭区域的区划，如上海这种包括岛屿的，生成出来的地图只能显示其中一个封闭区域。
因此小工具不适合这种情况，或需要改动代码。
使用方法：1、用IE浏览器打开index.html，当底部提示“InternetExplorer已限制此网页运行脚本或ActiveX控件”时，点击右侧的按钮让其允许。
2、输入行政区划名和地图引用名，点击“点击生成js”按钮。
3、点击“确认生成的地图”链接，确认是否生成了正确的地图。
4、如生成了正确的地图，目录中map.js文件即为可以使用的地图js文件。

分子识别特征（MoRF）是内在无序蛋白（IDP）的关键功能区域，它们在细胞的分子相互作用网络中起重要作用，并与许多严重的人类疾病有关。
鉴定MoRF对于IDP的功能研究和药物设计都是必不可少的。
本研究采用人工智能的前沿机器学习方法，为改进MoRFs预测开发了强大的模型。
我们提出了一种名为enDCNNMoRF（基于集成深度卷积神经网络的MoRF预测器）的方法。
它结合了利用不同特征的两个独立的深度卷积神经网络（DCNN）分类器的结果。
首先，DCNNMoRF1使用位置特定评分矩阵（PSSM）和22种氨基酸相关因子来描述蛋白质序列。
第二种是DCNNMoRF2，它使用PSSM和13种氨基酸索引来描述蛋白质序列。
对于两个单一分类器，都采用了具有新颖的二维注意机制的DCNN，并添加了平均策略以进一步处理每个DCNN模型的输出概率。
最后，enDCNNMoRF通过对两个模型的最终得分进行平均来组合这两个模型。
当与应用于相同数据集的其他知名工具进行比较时，新提出的方法的准确性可与最新方法相媲美。
可以通过http://vivace.bi.a.utokyo.ac.jp:8008/fang

Matlab写的区域生长图像分割程序。
%区域生长算法:regionfunctionLabelImage=region(image,seed,Threshold,maxv)%image:输入图像%seed：种子点坐标堆栈%threshold：用邻域近似生长规则的阈值%maxv：所有生长的像素的范围小于maxv%LabelImage:输出的标记图像，其中每个像素所述区域标记为rn[seedNum,tem]=size(seed);%seedNum为种子个数[Width,Height]=size(image);LabelImage=zeros(Width,Height);rn=0;%区域标记号码fori=1:seedNum%从没有被标记的种子点开始进行生长ifLabelImage(seed(i,1),seed(i,2))==0rn=rn+1;%%对当前生长区域赋标号值LabelImage(seed(i,1),seed(i,2))=rn;%endstack(1,1)=seed(i,1);%将种子点压入堆栈（堆栈用来在生长过程中的数据坐标）stack(1,2)=seed(i,2);Start=1;%定义堆栈起点和终点End=1;while(Start＜=End)%当前种子点坐标CurrX=stack(Start,1);CurrY=stack(Start,2);%对当前点的8邻域进行遍历form=-1:1forn=-1:1%%判断像素（CurrX，CurrY）是否在图像内部%rule1=(CurrX+m)=1&(CurrY+n)=1;%%判断像素（CurrX，CurrY）是否已经处理过%rule2=LabelImage(CurrX+m,CurrY+n)==0;%%判断生长条件是否满足%rule3=abs(double(image(CurrX,CurrY))-double(image(CurrX+m,CurrY+n)))＜Threshold;%%条件组合%rules=rule1&rule2&rule3;if(CurrX+m)=1&(CurrY+n)=1&LabelImage(CurrX+m,CurrY+n)==0&abs(double(image(CurrX,CurrY))-double(image(CurrX+m,CurrY+n)))＜=Threshold&image(CurrX+m,CurrY+n)0%堆栈的尾部指针后移一位End=End+1;%像素（CurrX+m,CurrY+n)压入堆栈stack(End,1)=CurrX+m;stack(End,2)=CurrY+n;%把像素（CurrX,CurrY)设置成逻辑1LabelImage(CurrX+m,CurrY+n)=rn;endendend%堆栈的尾部指针后移一位Start=Start+1;endend

额，现在上传资源不能0分了？本来想0分的，这是从别人那下载的。
可以把vs2012中文版变英文版关掉vs直接安装（我进度条走了十几分钟）装完后打开vs-工具-选项-区域设置-选English-关掉vs再打开就行了

基于两区域表面积分方程的有损导体精确建模

本资源基于MATLAB代码以及贝叶斯抠图的原理，可以通过鼠标点选前景区域和背景区域，然后由计算机处理自动生成trimap图像，并且自动抠图至所需要的新背景图层。

基于密度的DBSCAN聚类算法可以识别任意形状簇,但存在全局参数Eps与MinPts的选择需人工干预,采用的区域查询方式过程复杂且易丢失对象等问题,提出了一种改进的参数自适应以及区域快速查询的密度聚类算法。
根据KNN分布与数学统计分析自适应计算出最优全局参数Eps与MinPts,避免聚类过程中的人工干预,实现了聚类过程的全自动化。
通过改进种子代表对象选取方式进行区域查询,无需漏检操作,有效提高了聚类的效率。
对4种典型数据集的密度聚类实验结果表明,本文算法使得聚类精度提高了8.825%,聚类的平均时间减少了0.92s。

①建立ABB机器人与视觉通信Socket通信机制②算法循环解码，解析视觉定位点字符串位置数据为可使用的POS坐标与四元数③扫描成功后可在扫描一次确认该扫描区域内没产品（机器人节拍要求不高情况下）④不同视觉产品通信定义不同，字符数据处理可参考

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。