大型超市“购物蓝”问题作为超市的经理，经常关怀的问题是顾客的购物习惯。
他们想知道：“什么商品组合或集合，顾客多半会在一次购物时同时购买？”。
现在假设你是超市的市场分析员，已经掌握了该超市近一个星期的所有顾客购买物品的清单和相应商品的价格，需要你给超市经理一个合理的“购物蓝”分析报告，并提供一个促销计划的初步方案。
具体的说，需要完成如下任务：1、附件1中的表格数据显示了该超市在一个星期内的1024个顾客对999种商品的购买记录，表格中每一行代表一个顾客的购买记录，数字代表了其购买商品的超市内部编号。
试建立一种数学模型，该模型能定量表达超市中多种商品间的关联关系的密切程度。
2、根据你在问题1中建立的模型，寻找一种快速有效的方法能从附件1中的购买记录中分析出那些商品是最频繁被同时购买的。
超市经理希望得到尽可能多的商品被频繁同时购买的信息，所以你找到的最频繁被同时购买的商品数量越多越好。
例如：如果商品1、商品2、商品3在1024个购物记录中同时出现了200次，则可以认为这三个商品同时频繁出现了200次，商品数量是3。
3、附件2给出了这999种商品对应的利润，试根据前面建立的模型，给出一种初步的促销方案，使超市的效益进一步增大。
4、给超市经理写一个报告，分析超市的现状并对将来超市购物蓝信息的收集策略提出建议。

本文提出一个新的光学双稳性模型.基于平均场近似,慢变振幅近似和绝热近似的思想,把光学双稳系统看成一个“黑箱”,类比非线性振动理论,指出不同的光学双稳过程(包括不同的工作物质和不同的腔(F-P腔或环腔)),能用一个恰当的强迫振动方程统一地描述.方程中所包含的都是可测量的宏观参量,使得可能直接用实验拟合,与理论结果进行定量对照.用振动理论的方法,把方程演变成自治方程组,从而方便地得到光学双稳性稳态和动态解的一般方式.并用若干已报道的具体例子验证了这个模型的普适性.

CS231A课程项目：深度立体声匹配重新实现GC-Net我主要是重新实现GC-Net。
我实现了两个版本的GC-Net模型：一个带有掩码（损失被掩码），另一个不带掩码。
结果定性结果SceneFlow上的无遮罩版本，原始图像和预测样本：SceneFlow上的带遮罩版本，遮罩的地面真相，遮罩的预测和未遮罩的预测：在KITTI训练集上，要了解真实情况，掩盖的预测和未掩盖的预测：在KITTI测试集中，原始图像和预测样本：定量结果由于KITTI数据集非常稀疏，因而提供的groundtruths是带遮罩的，我首先实现并训练带遮罩的版本。
但是我发现一些预测非常模糊。
（我的口罩有点过多）。
虽然定性结果看起来不错，但是SceneFlow测试集上的定量结果不是很好。
至于KITTI，这不是令人满意的版本，因而我不提交。
并且由于时间和资源的限制，我不进行验证。
我在训

一款集反演与文件转换的软件，能有效的为重力反演提供定性和半定量辅助材料

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。

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。