网上有不少使用Qt做界面，OpenNI为库来开发kinect。
或许大家的第一个问题就是询问该怎样使用Kinect来获取颜色信息图和深度信息图呢？这一节就是简单来回答这个问题的。
使用OpenNI读取颜色图和深度图的步骤如下（这个是程序的核心部分）：　　1.定义一个Context对象，并调用该对象的Init()方法来进行初始化。
　　2.定义一个XnMapOutputMode格式对象，设置好分图像分辨率和帧率。
　　3.定义颜色图和深度图的节点对象，并用其Create()方法来创建，参数为Context对象.　　4.设置颜色和深度图的输出模式，调用的方法是SetMapOutputMode();参数为步骤2中定义和设置好了的XnMapOutputMode对象。
　　6.如果深度图和颜色图在一张图上显示，则必须对深度图像进行校正，校正的方法是调用深度图的如下方法：.GetAlternativeViewPointCap().SetViewPoint();　　7.调用context对象的StartGeneratingAll()来开启设备读取数据开关。
　　8.调用context对象的更新数据方法，比如WaitAndupdateAll()方法。
　　9.定义颜色图和色彩图的ImageMetaData对象，并利用对应的节点对象的方法GetMetaData()，将获取到的数据保存到对应的ImageMetaData对象中。
　　10.如果需要将深度图转换成灰度图来显示，则需要本人将深度值转换成0~255的单通道或者多通道数据，然后直接用来显示。

这一功能我都研究两天了，今天终于搞定了。
　　在网上找到的一些代码，功能太简单，仅支持静态网页，对于PHP、ASP等动态数据处理，却不能支持。
有了Ajax技术，就能完全处理这个问题，实现动态数据的处理。
　　现在拿出来分享，不愿意看文章的，可以直接将代码下载下去自己研究，已经测试，没有任何问题。
　　提示：index.php，dedeajax2.js，ajax.php这三个文件最好放在同一目录，省得麻烦　　不想扣分的，可以到这个网址去下载：[url]http://www.sunchis.com/html/dev/php/2009/0411/82.html[/url]

功能优异的智能优化算法，灰狼优化算法完整代码，通俗易懂，有望应用于多方面的工程领域。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

群智能算法源代码，如蚁群，粒子群，灰狼等

文件中给出案例数据，列代表指标集（输入集x:1-7,输出集y:8）行代表数据集。
可以用于本科毕业论文或者硕士毕业论文，首先使用SPSS进行出成分分析，然后将主成分得分值作为输入集，输出集保持不变。
通过该算法文件就可以得到预测值，具体步骤可以参考《基于SVM和LS-SVM的住宅工程造价预测研究》。
本算法使用BP神经网络的误差函数作为GWO算法的适应度函数，通过BP神经网络连接权值和阈值的数量来决定GWO算法中灰狼的维数，那么GWO算法寻优的过程就是权值和阈值更新的过程。
因而，GWO算法寻优的过程替代了BP神经网络梯度下降的过程。
经过不断更新和迭代，最终确定出全局最优值，即灰狼α所处的位置。
本算法输出的权值和阈值即作为神经网络的权值和阈值，不在通过神经网络继续训练。
可以参考文献《基于粒子群优化算法的BP网络学习研究》。

针对Harris算法在图像处理过程中特征点提取实时性和抗噪能力较差、计算量大的问题,提出一种结合像素点灰度差的Harris角点检测算法。
将被检测点与半径为3的邻近圆周上16个像素点作对比,以此计算非类似像素点的个数来确定候选角点,通过Harris角点响应函数提取角点,并结合SUSAN算法的思想去除伪角点。
实验结果表明,改进算法提高了原算法的实时性,增加了角点提取的数量,并且能有效去除大多数伪角点,提高图像角点检测的速度和正确性。

通过GWO灰狼算法优化支持向量机SVM建立各参数与研讨目标的映射模型，代代码比较全，可以直接在MATLLAB里面使用

-利用灰狼优化算法寻找未知节点到锚节点的实际距离和估计距离之间的最小误差，完成对未知节点坐标的估计-进行了原始Dv-hop定位算法和基于GWO的Dv-hop定位算法的对比-正文很详细

灰狼优化算法（GWO）PPT

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。