本人找遍全网找到一个可用的，对网查，无法upgrade更新的小伙伴来说是一个福音哦~直接放在python库script下，通过命令窗口install即可。
2024/9/16 16:01:36
1.52MB
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在遥感图像的众多分割方法中，高斯混合模型(GMM)是一种常用的图像建模方法。
提出了高斯-瑞利混合模型(GRMM)可能更适合对遥感图像建模。
介绍了传统高斯混合模型和高斯-瑞利混合模型的区别。
比较了这两种混合模型对图像建模的结果，并用数据说明高斯-瑞利混合模型拟合图像的像素分布误差更小。
采用最大熵方法确定图像的最佳分类数，采用马尔可夫随机场(MRF)方法及新的势能函数完成图像的分割，采用迭代条件模型(ICM)完成分割过程中的最大后验概率计算问题。
在实验中采用了3幅遥感图像，实验过程中比较了各个图像运用高斯混合模型和高斯-瑞利混合模型的分割和拟合结果，分别通过数据和分割结果体现了该分割方法的效果。
提出了高斯-瑞利混合模型(GRMM)可能更适合对遥感图像建模。
介绍了传统高斯混合模型和高斯-瑞利混合模型的区别。
比较了这两种混合模型对图像建模的结果，并用数据说明高斯-瑞利混合模型拟合图像的像素分布误差更小。
采用最大熵方法确定图像的最佳分类数，采用马尔可夫随机场(MRF)方法及新的势能函数完成图像的分割，采用迭代条件模型(ICM)完成分割过程中的最大后验概率计算问题。
在实验中采用了3幅遥感图像，实验过程中比较了各个图像运用高斯混合模型和高斯-瑞利混合模型的分割和拟合结果，分别通过数据和分割结果体现了该分割方法的效果。
2024/9/16 15:29:46
5.33MB
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用Vc++(VS2008)中的"橡皮筋"CRectTracker类实现可移动,有8个调整点,可8方向调整大小的矩形框,可以对其它图形调整大小.
2024/9/16 12:48:52
73KB
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财务管理系统(JSP+Servlet+JavaBean),数据库采用mysql，如果用兴趣，可以下载下去参考一下。
2024/9/16 12:39:15
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OpenCVHaar特征分类器识别H字符用xml文件，带H字符图片供打印，参考网上opencv人脸识别代码换一下xml文件名即可使用。
可用作无人机着陆用。
在无较大的旋转情况下基本能识别。
可用作无人机着陆用。
在无较大的旋转情况下基本能识别。
2024/9/16 11:11:16
10KB
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闲置的电信IPTV盒子一直没有用，刷了这个包可以自由接入有线或WIFI看电视或安装APP看影视节目。
广东电信IPTV长虹IHO3000盒子破解成功。
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2024/9/16 11:34:32
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水产行业不管是在内地还是在沿海一代都是我国发展的重点对象，本身水产养殖对于水中的各项参数指标就要求很严格，再加上水里所含物质的监测本身比较困难，所以现阶段的淡水鱼养殖对养殖监控系统的要求时越来越高。
水产养殖一般水质测溶解氧、盐度、CO2、氨氮等数据。
在高密度循环水养殖系统里，溶解氧可谓是最最要命的指标。
短时间内溶氧就可以过山车似的从高溶氧掉到致命的低浓度，除了溶氧还没有哪一个水质参数可以短时间内把鱼搞死的。
因此，连续的不间断的溶氧监测非常关键，除此之外，最好有紧急增氧设备以及应急备用电源，以确保各种情况下都可以应付的来。
盐度很重要，一般的渔场水体盐度都是恒定的。
当然某些渔场在育苗和养殖时的盐度会有所不同，盐度的测定就显必要了。
其次是光学盐度计，这个真心准确，用的时候像海盗船长一样，碉堡了，就是用之前需要校对一下，还有注意温度变化；
再有就是电导率探头，这个不用说，是最准的，直接读数。
水产养殖一般监测温度、PH、溶解氧、透明度这4个指标。
鱼池水质管理，直接影响养鱼效益。
衡量鱼池水质好坏的指标主要有：池水温度、酸碱度（PH值）、溶氧值和透明度。
现将其测试技术简介如下：
水产养殖一般水质测溶解氧、盐度、CO2、氨氮等数据。
在高密度循环水养殖系统里，溶解氧可谓是最最要命的指标。
短时间内溶氧就可以过山车似的从高溶氧掉到致命的低浓度，除了溶氧还没有哪一个水质参数可以短时间内把鱼搞死的。
因此，连续的不间断的溶氧监测非常关键，除此之外，最好有紧急增氧设备以及应急备用电源，以确保各种情况下都可以应付的来。
盐度很重要，一般的渔场水体盐度都是恒定的。
当然某些渔场在育苗和养殖时的盐度会有所不同，盐度的测定就显必要了。
其次是光学盐度计，这个真心准确，用的时候像海盗船长一样，碉堡了，就是用之前需要校对一下，还有注意温度变化；
再有就是电导率探头，这个不用说，是最准的，直接读数。
水产养殖一般监测温度、PH、溶解氧、透明度这4个指标。
鱼池水质管理，直接影响养鱼效益。
衡量鱼池水质好坏的指标主要有：池水温度、酸碱度（PH值）、溶氧值和透明度。
现将其测试技术简介如下：
2024/9/16 10:09:20
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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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