通过聚焦多值纯相光栅调制的涡旋光束创建三维形状可控焦点阵列

遗传算法（GeneticAlgorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的，并出版了颇有影响的专著《AdaptationinNaturalandArtificialSystems》，GA这个名称才逐渐为人所知，J.Holland教授所提出的GA通常为简单遗传算法（SGA）。
　　遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。
每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。
染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。
因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。
由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小选择（selection）个体，并借助于自然遗传学的遗传算子（geneticoperators）进行组合交叉（crossover）和变异（mutation），产生出代表新的解集的种群。
这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码（decoding），可以作为问题近似最优解。

通过求解密度泛函理论中的含时科恩-沈（TDKS）方程，对Ne原子光电离过程进行了数值模拟，发现了在高强度极紫外（XUV）激光脉冲作用下的三重动量相关（TMC）现象。
计算结果显示了不同轨道电子具有不同电离特性，发现对于高强度XUV激光脉冲，Ne原子p轨道电子的电离主要发生在沿着轨道纵向的方向上。
通过计算各轨道电子的动量分量，发现轨道电子的平行动量相互关联，垂直动量也相互关联，但平行动量和垂直动量之间并不关联。
这些相互关联的关系可以由轨道形状、轨道朝向和激光偏振来解释。
模拟结果显示了内层轨道电子也可以发生显著电离现象。

集装箱优化算法设计文档利用集装箱运输货物的方式是一种方便又灵活的运输措施。
现在已被众多的货主所采用，他可以在最大限度上减少运输过程中造成的货损。
集装箱船配载方案的优劣直接关系到船舶和货物的安全，在众多的可行性配载方案中，寻求一种相对最优的配载方案一直是配载人员追求的目标。
集装箱优化设计的要求是在给定集装箱的尺寸后，在该空间内放入长方形，正方形，实现这三种形状货物的最大限度的摆放，从而使集装箱的剩余空间最小。
这种开发主要运用在一些为装运和运输计算最优化的装载，计算最大限度的装载空间，从而节省时间和在运输上的费用以致节省成本。
本设计是一个简单的模拟测试软件，通过编写来分析计算各种形状的货物在集装箱中堆放方式所占用的空间，从中找到最优化的摆放方式，提高集装箱配载率，降低货物运输环节的费用，提高企业的核心竞争力，最终达到最大利润。

用simulink和simscape仿真直流电动机-simscape_DCmotor.rar今天我做了一个直流电动机的仿真，没敢发到powersystem模块就发到基础模块了我用了两种方法，一种是传递函数，用的是simulink另一种是simscape，直接仿真物理系统总结一下虽然看看仿真图，是传递函数比较简单，但是你要建立这个传递函数的时间远比建立simscape的时间长，simscape显得比较简单，相当于所有的传递函数都给我们写好了，看仿真图的形状很容易想到物理模型，我比较推荐这个。
为了让大家看的比较方便有个系统，机械系统和电路系统我都用的不同的颜色加以区分两个文件中，相同类型模块的颜色是一样的电路系统是粉红色，而机械系统是绿色所有的输入部分是红色的，而输出部分是蓝色的弄了一个寒假的仿真，只有两点感觉一点，matlab真的很简单很方便二点，如果原理不懂的话，matlab再好你也会觉得它很烦最后要是大家没钱的话，可以发邮件给我xukai19871105@126.com

ca6140车床主轴箱设计一、课程设计的目的1、课程设计属于机械系统设计课的延续，通过设计实践，进一步学习掌握机械系统设计的一般方法。
2、培养综合运用机械制图、机械设计基础、精度设计、金属工艺学、材料热处理及结构工艺等相关知识，进行工程设计的能力。
3、培养使用手册、图册、有关资料及设计标准规范的能力。
4、提高技术总结及编制技术文件的能力。
5、是毕业设计教学环节实施的技术准备。
二、设计内容与基本要求设计内容：独立完成变速级数为12级的机床主传动系统主轴变速箱设计，包括车削左右螺纹的换向机构及与进给联系的输出轴。
基本要求：1、课程设计必须独立的进行，每人必须完成展开图一张，能够较清楚地表达各轴和传动件的空间位置及有关结构。
2、根据设计任务书要求，合理的确定尺寸、运动及动力等有关参数。
3、正确利用结构式、转速图等设计工具，认真进行方案分析。
4、正确的运用手册、标准，设计图样必须符合国家标准规定。
说明书力求用工程术语，文字通顺简练，字迹工整。
5、完成典型零件工作图图样设计2张。
三、设计步骤方案确定1、确定有关尺寸参数、运动参数及动力参数。
2、据所求得的有关运动参数及给定的公比，写出结构式，校验转速范围，绘制转速图。
3、确定各变速组传动副的传动比值，定齿轮齿数、带轮直径，校验三联滑移齿轮齿顶是否相碰，校验各级转速的转速误差。
4、绘制传动系统图。
结构设计1、草图设计——估计各轴及齿轮尺寸，确定视图比例，确定展开图及截面图的总体布局；
据各轴的受力条件，初选轴承，在有关支撑部位画出轴承轮廓。
并检验各传动件运动过程中是否干涉。
2、结构图设计——确定齿轮、轴承及轴的固定方式；
确定润滑、密封及轴承的调整方式；
确定主轴头部形状及尺寸，完成展开图及截面图的绘制。
3、加黑，注尺寸、公差配合，标注件号，填写明细表及装配图技术要求。
零件图设计编写设计计算说明书

目录：第一章绪论1·1生物视觉通路简介1·2Marr的计算视觉理论框架1·3本书各章内容简介1·4计算机视觉的现状与阅读本书需注意的问题思考题参考文献第二章边缘检测2·1边缘检测与微分滤波器2·2边缘检测与正则化方法2·3多尺度滤波器与过零点定理2·4最优边缘检测滤波器2·5边缘检测快速算法2·6图像低层次处理的其他问题思考题参考文献第三章射影几何与几何元素表达3·1仿射变换与射影变换的几何表达3·2仿射坐标系与射影坐标系3·3仿射变换与射影变换的代数表达3·4不变量3·5由对应点求射影变换3·6点3·7指向和方向3·8平面直线及点线对偶关系3·9空间平面及点面对偶关系3·10空间直线3·11二次曲线与二次曲面思考题参考文献第四章摄像机定标4·1线性模型摄像机定标4·2非线性模型摄像机定标4·3立体视觉摄像机定标4·4机器人手眼定标4·5摄像机自定标技术思考题参考文献第五章立体视觉5·1立体视觉与三维重建5·2极线约束5·3对应基元匹配5·4射影几何意义下的三维重建思考题参考文献第六章运动与不确定性表达6·1欧氏平面上的刚体运动6·2欧氏空间中的刚体运动6·3不确定性的描述6·4不确定性的运算6·5不确定性运算的几个例子6·6三维直线段的不确定性6·7不确定性的显示思考题参考文献第七章基于光流场的运动分析7·1光流场和运动场7·2光流的约束方程7·3微分技术7·4其他方法7·5基于光流场的定性运动解释思考题参考文献第八章长序列运动图像特征跟踪8·1引论8·2参数估计理论初步8·3特征运动模型8·4特征跟踪的阐述8·5匹配8·6实际应用中需要考虑的问题思考题参考文献第九章基于二维特征对应的运动分析9·1极线方程和本质矩阵9·2基于点匹配的运动计算9·3图像是一个空间平面的投影时的运动计算9·4基于直线匹配的运动计算9·5基本矩阵的估计思考题参考文献第十章基于三维特征对应的运动分析10·1由三维点匹配估计运动10·2不需显式匹配的方法10·3从三维直线匹配估计运动10·4从平面匹配估计运动10·5二维-三维的物体定位思考题参考文献第十一章由图像灰度恢复三维物体形状11·1辐射度学与光度学11·2光照模型11·3由多幅图像恢复三维物体形状11·4由单幅图像恢复三维物体形状思考题参考文献第十二章建模与识别12·1CAD系统中的三维模型表达12·2曲线与曲面的表达12·3三维世界的多层次模型12·4由二维图像建模12·5识别的一般原则——问题与策略12·6特征关系图匹配12·7“假设检验”识别方法思考题参考文献第十三章距离图像获取与处理13·1距离传感器13·2数据预处理13·3深度图分割思考题参考文献第十四章计算机视觉系统体系结构讨论与展望14·1计算机视觉系统的基本体系结构14·2视觉系统体系结构讨论14·3主动视觉14·4计算机视觉的应用展望参考文献附录A实验数据及参考结构A·1图像的格式A·2摄像机定标A·3立体视觉A·4基于光流场的运动分析A·5长序列运动图像特征跟踪A·6基于二维特征对应的运动分析A·7基于三维特征对应的运动分析

俄罗斯方块一共有7种不同的方块。
每个种类有4个小方块组成的。
我们使用一个string[]数组来记录方块的形状。

使用opencv实现halcon中算子find_scaled_shape_model的功能，具体功能参见博客https://blog.csdn.net/sillykog/article/details/83116793

随着生活水平的不断提高，汽车成为人们生活不可或缺的一部分。
汽车总量的不断攀升造成城市交通拥堵不堪，伴随而来是频发的交通事故。
在这个背景下智能交通越来越受到人们的关注，与此相关的目标检测技术的研究也得到很大的关注，车辆检测就是其中一个关键的组成部分。
车辆检测由于其本身具有的挑战性，例如车辆形状的不同，车辆的视角的不同，车辆的遮挡，光照的差异变化，使车辆检测成为一个十分困难的任务。
当前虽然对于车辆检测的研究已经取得一部分的成果，但是现存算法任然具有局限性，在各种环境下无法得到让人满意的效果，因此本文针对车辆检测进行了研究。
本文所做的工作主要包括两个部分：一研究国内外该课题方向的研究现状，对比不同算法的优缺点，研究不同算子提取车辆特征的效果；
二是基于前面的研究实现基于HOG特征与SVM分类器的车辆检测系统，验证研究算法的可行性。
经过车辆检测系统的仿真验证，本文研究的方法可以有效的提取图像中的车辆，效果良好，速度在可接受的范围内。

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。