该资源是学生对MFC、C++和数据结构的实践，需求为实现画矩形和画直线，然后实现裁剪、颜色选取、清空功能。
程序添加了正文，看起来层次非常清晰。

用matlab完成的一个基于连通域方法切割出二代身份证上数字和汉字并且运用模板法进行识别的程序，效果还可以~文档里面包含了课程的实验报告还有关于连通域切割的一篇论文，我就是基于这个论文写的程序！

•Alpha-Beta剪枝(Alpha-Betapruning)对于一般的最大最小搜索，即使每一步只有很少的下法，搜索的位置也会增长非常快；
在大多数的中局棋形中，每步平均有十个位置可以下棋，于是假设搜索九步(程序术语称为搜索深度为九)，就要搜索十亿个位置(十的九次方)，极大地限制了电脑的棋力。
于是采用了一个方法，叫“alpha-beta剪枝”，它大为减少了检测的数目，提高电脑搜索的速度。
各种各样的这种算法用于所有的强力Othello程序。
(同样用于其他棋类游戏，如国际象棋和跳棋)。
为了搜索九步，一个好的程序只用搜索十万到一百万个位置，而不是没用前的十亿次。
•估值这是一个程序中最重要的部分，如果这个模块太弱，则就算算法再好也没有用。
我将要叙述三种不同的估值函数范例。
我相信，大多数的Othello程序都可以归结于此。
棋格表：这种算法的意思是，不同的棋格有不同的值，角的值大而角旁边的格子值要小。
忽视对称的话，棋盘上有10个不同的位置，每个格子根据三种可能性赋值：黑棋、白棋和空。
更有经验的逼近是在游戏的不同阶段对格子赋予不同的值。
例如，角在开局阶段和中局开始阶段比终局阶段更重要。
采用这种算法的程序总是很弱(我这样认为)，但另一方面，它很容易实现，于是许多程序开始采用这种逼近。
基于举动力的估值：这种更久远的接近有很强的全局观，而不像棋格表那样局部化。
观察表明，许多人类玩者努力获得最大的举动力(可下棋的数目)和潜在举动力(临近对手棋子的空格，见技巧篇)。
如果代码有效率的话，可以很快发现，它们提高棋力很多。
基于模版的估值：正如上面提及的，许多中等力量的程序经常合并一些边角判断的知识，最大举动力和潜在举动力是全局特性，但是他们可以被切割成局部配置，再加在一起。
棋子最少化也是如此。
这导致了以下的概括：在估值函数中仅用局部配置(模版)，这通常用单独计算每一行、一列、斜边和角落判断，再加在一起来实现。
估值合并：一般程序的估值基于许多的参数，如举动力、潜在举动力、余裕手、边角判断、稳定子。
但是怎么样将他们合并起来得到一个估值呢？一般采用线性合并。
设a1，a2，a3，a4为参数，则估值s：=n1*a1+n2*a2+n3*a3+n4*a4。
其中n1，n2，n3，n4为常数，术语叫“权重”(weight)，它决定了参数的重要性，它们取决于统计值。

今天差不多所有的材fh只需工件厚度在10毫米以内，都能用CO2激光器切割。
同其它切割方法相比，激光束切割的主要优点是割缝窄、热影响小和工作速度快。

可以本人调教的车牌号识别系统，提供灰度化、二值化、文字切割等各方面算法

LFW-a数据集子集mat文件，曾经做cropped处理切割人脸部分，并且resize成了30x15的大小。
只包含样本个数大于等于20的类别。
fea为样本矩阵，每行一个样本,gnd为类别标签。

该资源可以将tif文件切割为cesium可用的.terrain数据，具体运用方式可以参考：https://blog.csdn.net/u013821237/article/details/82999006

VideoDownloadHelper安装在chrome或基于Chrome的浏览器插件，可以用来下载网页在线视频，如M3U8，TS切割的视频等，并且能自动把分段视频自动合并成一个视频文件。
更详细的引见可以自行查询。
在应用商店下载的原版会有120分钟只允许下载一个视频的限制，此版本为破解版本，已经把下载时间限制去除掉。
大伙们可以自由地下载，如何使用的详细说明请查看文件中的说明文档。

可以直接运转，对切割好的车牌字符图片进行预测。
不需要下载其他的环境。

引见：https://blog.csdn.net/STRIVEYe/article/details/88388072

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。