数字图像处理经典照片，包含lena、boat、elaine、BABOO、cell、couple、jokul、photography、testpat，等图片

以下功能全部实现：设计一个OpenGL程序，创建一个三维迷宫，支持替身通过一定交互手段在迷宫中漫游。
基本功能包括：1、迷宫应当至少包含10*10个Cell，不能过于简单，下图给出一种示例。
2、读取给定的替身模型，加载到场景中。
3、键盘方向键控制替身转向与漫游。
4、有碰撞检测，替身不应当穿墙。
5、支持切换第一视角和第三视角进行观察。
6、迷宫场景中的墙、地面等应贴上纹理。

中国移动LBS手机定位JAVA源码,CELL-ID技术是目前最简单的定位技术，它的原理是通过获取目标手机所在的蜂窝小区ID来确定其所在的位置，提供给定位用户。
它不需要移动台提供任何定位测量信息，也无须对现网进行改动，只需要在网络侧增加简单的定位流程处理即可，因而最容易实现，目前这种定位技术已经在各移动网络中广泛使用。
它的定位原理很简单

OpenCL（全称OpenComputingLanguage，开放运算语言）是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式、免费标准，也是一个统一的编程环境，便于软件开发人员为高性能计算服务器、桌面计算系统、手持设备编写高效轻便的代码，而且广泛适用于多核心处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器，在游戏、娱乐、科研、医疗等各种领域都有广阔的发展前景。

基于HOG特征提取的图像分类器，HOG的核心思想是所检测的局部物体外形能够被光强梯度或边缘方向的分布所描述。
通过将整幅图像分割成小的连接区域称为cells，每个cell生成一个方向梯度直方图或者cell中pixel的边缘方向，这些直方图的组合可表示出所检测目标的目标）描述子。
为改善准确率，局部直方图可以通过计算图像中一个较大区域称为block的光强作为measure被对比标准化，然后用这个measure归一化这个block中的所有cells.这个归一化过程完成了更好的照射/阴影不变性。

本资源是MATLAB代码，LSTM神经网络，用于预测分类。
代码中numdely是用前numdely个点预测当前点，cell_num是隐含层的数目，cost_gate是误差的阈值。
直接在命令行输入RunLstm(numdely,cell_num,cost_gate)即可。

模仿美团外卖点餐功能，主要在于处理cell重用问题

前面几日我重新实现了迷宫的自动生成方法，并且添加了迷宫自动寻路方法。
有了一个独立于GUI的迷宫库，我开始迫不及待地实现三维迷宫了！下面是我在开发迷宫程序中遇到的问题。
1、怎样将迷宫类的行和列映射到真实的三维坐标中？迷宫应该用哪个参考系来描述？其实我在制作的时候为了简化，将二维迷宫的左上角与三维的原点重合，二维迷宫的右对应三维的X轴正方向，迷宫的下对应Z轴的正方向。
2、迷宫的“上、下、左、右”在三维中应该叫做什么？在确定好迷宫的位置后，我们将迷宫的上对应Z轴的负半轴，下对应Z轴的正半轴，左对应X轴的负半轴，右对应Y轴的正半轴。
3、三维点绘制顺序以及OpenGL裁剪模式造成的一些面不可见问题。
这个问题是我在编写二维迷宫没有想到的。
主要是因为二维迷宫中描述墙是用一条直线，而到了三维则是一个面。
由于在OpenGL中有裁剪模式可以选择，我使用了glFrontFace(GL_CW);//顺时针的绘制为正面glEnable(GL_CULL_FACE);//剔除不是正面的面进行设定，也就是说，所有在摄像机看来是逆时针绘制的图形都无法显示。
因此我不得不用同样的顶点绘制两个面。
下面是相关的函数：voidDrawInnerWall(Point3F&p1,Point3F&p2,Point3F&p3,Point3F&p4){glTexCoord2f(0.0f,1.0f);glVertex3fv(p1);glTexCoord2f(1.0f,1.0f);glVertex3fv(p2);glTexCoord2f(1.0f,0.0f);glVertex3fv(p3);glTexCoord2f(0.0f,0.0f);glVertex3fv(p4);}voidDrawOuterWall(Point3F&p1,Point3F&p2,Point3F&p3,Point3F&p4){glTexCoord2f(1.0f,1.0f);glVertex3fv(p1);glTexCoord2f(0.0f,1.0f);glVertex3fv(p2);glTexCoord2f(0.0f,0.0f);glVertex3fv(p3);glTexCoord2f(1.0f,0.0f);glVertex3fv(p4);}在编写这些函数的时候尤其注意纹理坐标的绘制顺序。
可以在纸上绘制一个草图。
下面是我调用的代码：if(Cell_UpWall(cell)){DrawInnerWall(p8,p7,p3,p4);DrawOuterWall(p7,p8,p4,p3);}4、怎样设置阻挡？设置阻挡的基本原则还是先检测后执行。
首先我先尝试着执行走一步，再判断这一步是不是出现了越界问题。
如果出现了越界问题，那么不执行这一步，否则执行这一步。
为了不让我们无限地靠近墙，我设定了一个gap，即摄像机必须与墙保持gap的距离。
下面是我相关的代码：boolView3D::CanGo(Maze&maze,floatstep){staticfloatgap=m_CellSize.w/8.0f;//摄像机与墙最近不能超过的间隔constPoint3F&pos=m_Camera.Pos();Point3FtryPos;if(pos.y＞0&&pos.y(row-1)*m_CellSize.w);if(

保留原有所有功能，新增直接从mapinfo图层输出googleearthkml文件的工具。
Mapinfo2Googleearth将ADA_CDMATool基础上生成的CDMA_Cell_Map_NB图层直接转为googleearth的kml文件。
kml保留扇区的三叶草图形，全向站用六边形标识。
///////原有功能/////////ADACDMAToolHelp扇区信息表格式 扇区信息表：CdmaCellInfo.xls。
“Bearing”列为方位角，“radius”列为半径，“FREQ”列为不同频率，“H_BeamWidth”为扇区水平瓣宽，“Longitude”经度，“Latitude”纬度。
“扇区类型”列用“射频拉远”标识是否RRU站。
“基站名”列标识站名或者射频拉远站的施主站名。
“物理地址”列标识实际站点站名。
“NeighborNumber”列保存对应扇区的邻小区数。
“N01”记录第一个邻小区的小区号，必须放在第24列。
MakeCell用来生成扇区结构的mapinfo图层，用不同的方位角和半径来区分同一物理地址不同频点的扇区。
扇区信息表：CdmaCellInfo.xls，放在和本插件同一目录下。
并在同一目录下生成图层CDMA_Cell_Map_NB。
下图即为生成的基站扇区图，圆形为全向站（包括室分系统）注：以下所有的工具均需要在生成的CDMA_Cell_Map_NB图层上工作！RRULine 用来生成RRU站和施主站之间的连线。
用箭头工具点击扇区，如果扇区是RRU站则画出其与施主站之间的连线。
用RECT工具进行区域选择，程序会将区域范围内的RRU站与施主站之间连线。
DrawRRULineall 一次性生成CDMA_Cell_Map_NB图层中所有RRU站与其施主站间的连线。
注：生成全网的RRU联线，所需时间较长。
FindPN 用来查找CDMA_Cell_Map_NB图层中所有指定PN的扇区，填充颜色并标注PN。
可以用此来检查PN复用距离。
下图为findPN274的结果，标注PN274并红色填充对应扇区。
NBCheck 显示所选择扇区的所有邻小区并用颜色填充。
可以用此来查看是否有明显的PN漏配。
如果点击选择的位置有多个扇区时，会弹出选择对话框供用户确定扇区。
PNOneWayCheck点击图层，输出所点击扇区的邻小区重复PN信息，或者多余邻小区信息（多余邻小区为小区号已经不在现网中）。
注：PNOneWay和Twoway与某一地点的覆盖有很大关系，并不仅仅是邻小区设置的问题，程序中只是检查了基站邻小区的PN是否有重复PNTwoWayCheck 检查所点击扇区的邻小区、所有二次邻小区（邻小区的邻小区）之间的PN是否有重复。
如果二次邻小区PN重复，则可能存在PNTwoway的风险print出PNTwoway点位的Cell信息，在map上连线，显示造成Twoway的邻小区路径。
注：此程序运行时间视邻小区个数与PN重复数有关，在2min~10min左右注：PNOneWay和Twoway与某一地点的覆盖有很大关系，并不仅仅是邻小区设置的问题，程序中检查了基站邻小区、所有二次邻小区的PN是否有重复PNTwoWayCheck2 检查所点击扇区的邻小区与二次邻小区之间的PN复用关系，不检查二次邻小区之间的复用关系。
用不同的颜色填充和连线显示出可能存在的PNTwoWay，此工具检查出来的PNTwoWay结果比PNTwoWayCheck检查出来的结果更有风险。
话统数据分析 选择需要分析的数据列，或者输入需要分析的数据列（输入的列名要与CdmaCellInfo.xls中的列名完全一致），输入分析数据的最大值和5类层级的填充颜色和范围。
用不同的颜色标识属于不同范围的扇区，并用图示标识出来。

简易版扫雷程序代码publicclassMineSweeperGame2extendsApplication{Cell[][]cell;inttotalMines=0;intmarkBomb=0;//总的地雷数量，简单会有10个，一般会有40个,困难99个intshowMines=10;Strings=String.valueOf(showMines);Labeltips=newLabel("Gameisrunning!");LabelshowMineNum=newLabel("mines:"+s);publicvoidstart(StageprimaryStage){StagestartStage=newStage();//选择按钮的界面ButtonstartButton=newButton("RESTART");Buttonchooseeasy=newButton("EASY(10mines)");Buttonchoosenormal=newButton("NORMAL(40mines)");Buttonchoosehard=newButton("HARD(99mines)");BorderPaneprimaryPane=newBorderPane();HBoxstartPane=newHBox(15);StackPanetopButtonPane=newStackPane(startButton);StackPanetopButtonPane2=newStackPane(showMineNum);StackPanebuttomPane=newStackPane(tips);HBoxtopPane=newHBox(50);topPane.getChildren().addAll(topButtonPane,topButtonPane2);primaryPane.setTop(topPane);tips.setStyle("-fx-border-color:red;-fx-background-color:white;");showMineNum.setStyle("-fx-border-color:black");primaryPane.setBottom(buttomPane);buttomPane.setPadding(newInsets(15,15,15,15));topPane.setPadding(newInsets(15,15,15,15));startPane.setPadding(newInsets(15,15,15,15));startPane.getChildren().add(chooseeasy);startPane.getChildren().add(choosenormal);

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。