DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。
与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意外形的聚类。
C++实现代码，自定义扫描半径(eps)、最小包含点数(minPts)、维度。
与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意外形的聚类。
C++实现代码，自定义扫描半径(eps)、最小包含点数(minPts)、维度。
2018/9/27 12:52:29
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最近给单位做了一个业务下单系统,由于在全球几个国家都有业务办事处，所以下单系统做的是多语言界面的我实现多语言是利用了ASP.NET2.0的资源文件,其实据我所知除了资源文件的方式,在数据库里面建多个表中进行一个区域文化映射,也是解决国际化的一种方式(关于这种方式感兴味的朋友可以自己试试)现在我把实现国际化用到的相关知识总结如下：在总结全球化知识前,先来了解一个名词:表达式语法表达式语法格式：它是ASP.NET2.0新增了一种声明性表达式语法，可在分析页之前将值替换到页中.ASP.NET表达式是基于运行时计算的信息设置控件属性的一种声明性方式.ASP.NET表达式主要应用在:连接字符串,应用程序设置,资源文件等地方.ASP.NET表达式的基本语法如下：其实实现是比较简单的，只需要下面几个步骤1.创建全局资源表2.在session中存放表示当前的culture的变量，如“en-us”,"zh-cn"3.创建所有页面的基类PageBase，覆盖InitializeCulture函数4.页面上的文本值，表达式语法赋值
2021/2/16 20:34:19
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传统的等比例缩放技术，直接将图像整体缩放为目标尺寸，这样做通常会破坏图像内容的比例关系，因为会出现目标长宽比与源图像长宽比不一的情况，图像内容因此会遭到损失，另一方面如果目标尺寸较小而源图像的重要信息区域占整幅图像比例不大的情况下进行等比例缩放的结果是，图像信息同样会损失严重。
图像智能缩放算法不同于传统的缩放技术，该算法根据图像内容的分析得出图像重要信息的分布情况，然后尽可能保留重要信息的同时，对图像进行连续且单调的像素路径的移除或插入操作，最后在保证图像矩形格式不变的前提下，缩放生成满足目标图像尺寸。
图像智能缩放算法不同于传统的缩放技术，该算法根据图像内容的分析得出图像重要信息的分布情况，然后尽可能保留重要信息的同时，对图像进行连续且单调的像素路径的移除或插入操作，最后在保证图像矩形格式不变的前提下，缩放生成满足目标图像尺寸。
2018/1/4 13:05:10
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针对现有运动恢复结构算法重建模型存在点云稀疏等问题，提出一种利用不同婚配数据进行模型重建的算法。
首先通过对比上下文直方图(CCH)生成婚配数据，利用M估计抽样一致(MSAC)估算图像基础矩阵，进而分解得到平移和旋转矩阵，并根据相机内参计算投影矩阵，然后利用KLT婚配算法更新婚配数据，最后三角化生成三维点云。
该算法婚配精度高，图像基础矩阵易于收敛，通过位移实现特征点婚配，弥补了图像低频区域婚配数据不足的缺陷。
实验结果表明，与现有算法相比，该算法生成的点云更致密；
在真实环境下，该算法可用于物体三维重建。
首先通过对比上下文直方图(CCH)生成婚配数据，利用M估计抽样一致(MSAC)估算图像基础矩阵，进而分解得到平移和旋转矩阵，并根据相机内参计算投影矩阵，然后利用KLT婚配算法更新婚配数据，最后三角化生成三维点云。
该算法婚配精度高，图像基础矩阵易于收敛，通过位移实现特征点婚配，弥补了图像低频区域婚配数据不足的缺陷。
实验结果表明，与现有算法相比，该算法生成的点云更致密；
在真实环境下，该算法可用于物体三维重建。
2019/3/25 20:36:01
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本文采用两种改进的算法:基于HSV的小波融合算法(HSV-WT)、基于区域特征的自适应小波包融合算法(AWP)分别对多光谱LandSatTM数据与全色SPOT-5数据、TM数据与ERS-2的合成孔径雷达SAR数据进行融合.融合结果表明两种改进算法融合后的数据在保持光谱信息和提高空间细节信息两方面均得到提高.当应用两种方法对同一组数据进行处理时,AWP的功能参数优于HSV-WT.这两种算法相对传统小波算法,能克服对高频信息处理的缺陷,突破待融合数据的分辨率比值限制,实现分辨率之比非2n的数据融合.
2019/7/10 3:36:03
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可以进行裂缝检测和长宽定量计算，包含了主流的裂缝检测算法（OTSU、kapur、Niblack、迭代法区域生长）等，包括了连通域分析和形状学处理等方法。
2021/4/1 3:35:22
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针对遥感图像中的目标检测问题，采用基于卷积神经网络的目标检测框架对目标进行提取，针对该网络制作了包含三类遥感图像中常见目标的目标检测数据集。
为了处理遥感图像目标旋转角度较大的问题，将空间变换网络融入超快区域卷积神经网络，提出了一种具有旋转不变性自学习能力的目标检测模型。
通过与传统的目标检测方法进行对比分析，探究了不同方法对遥感图像目标检测的实际效果。
相对于传统的目标检测方法，融合了空间变换网络的卷积神经网络所提取的特征具有更好的旋转不变特性，从而能够达到更高的检测精度。
为了处理遥感图像目标旋转角度较大的问题，将空间变换网络融入超快区域卷积神经网络，提出了一种具有旋转不变性自学习能力的目标检测模型。
通过与传统的目标检测方法进行对比分析，探究了不同方法对遥感图像目标检测的实际效果。
相对于传统的目标检测方法，融合了空间变换网络的卷积神经网络所提取的特征具有更好的旋转不变特性，从而能够达到更高的检测精度。
2018/7/13 22:14:05
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第十九讲IPTV点播业务实现原理IPTV点播业务原理1IPTV点播业务框架网络2本讲目录用户鉴权及业务请求EPG/IPTV/VODIPTV业务传送网IPTV点播业务原理码流复用码流复用码流转换模拟信号数字信号模拟信号编码器IP码流转换节目源青牛编码器CMS终端内容制造1组织直播和点播节目2进入集成播控平台审核播控，内容发布3业务运营4用户选择观看某一节目5从媒体服务获取媒体内容转码中心BMS省骨干网IPTV省中心M12000EPGCMSSTB升级中心本地NAS电视直播源IDCVNETM12000区域中心IP城域网NXGEPOP点NXGEIP城域网M12000区域中心POP点NXGEADSLMODEMDSLAMBRASADSLMODEMDSLAMBRAS点播90％点播10％直播/轮播点播直播组播IPTV点播业务原理IPTV点播业务框架网络三级架构，省中心将BTV流量单播推送至市中心。
一般采用从上海文广使用传输STM-1管道拉单播到省
一般采用从上海文广使用传输STM-1管道拉单播到省
2021/7/22 22:49:04
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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。
2024-04-09 15:03
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