本书详细讲解了常用数字图像处理技术的基本方法，如点运算、几何变换、边缘检测等。
详细介绍VisualC++数字图像编程。
通过大量的综合性实例，向读者展示了如何开发一套完整的数字图像处理应用程序。
　　包含数字图像处理的基本技术和典型应用，然后介绍了9个综合性的商业案例，分别是相机自动调焦系统、计算机集成数控技术、细胞识别统计系统、人脸检测系统、车牌定位系统、基于神经网络的文字识别系统、牌照自动识别监控系统、运动检测系统、运动人体跟踪系统等，提供了相应的源代码文件个人认为很好的一本书，代码也很全。

Houston 2013数据集是一个结合了高光谱成像（HSI）与激光雷达（LiDAR）技术的数据集，主要用于遥感与地理信息系统研究领域。
该数据集针对地理信息的精确分析，包含了丰富的空间维度信息和光谱维度信息，使得它在地表覆盖分类、城市环境监测、农业遥感等多个领域具有重要的研究价值。


具体来说，高光谱成像技术能够在连续的光谱波段范围内获取地物的光谱信息，HSI数据集因而包含了成千上万的光谱波段，能够反映出地物在不同波长下的反射特性。
这些信息对于识别和分类不同的地物类型，如植被、水体、人造地物等具有重要意义。


另一方面，激光雷达技术通过发射激光脉冲并测量反射回来的信号来获得地表的高精度三维结构信息。
LiDAR数据集通常包括地物的高度信息、形状细节以及地表粗糙度等特征，这些信息对于地形分析、建筑物建模以及树木高度测量等方面至关重要。


Houston 2013数据集将HSI与LiDAR数据集分别划分为测试集和训练集，这样的划分可以用于开发和评估地表分类和遥感影像解译算法。
在遥感影像解译中，测试集用于验证算法的准确性，而训练集则用于训练分类器或机器学习模型，使得模型能够学习如何区分不同的地物类别。


该数据集的文件名称列表揭示了数据集的结构，其中HSI_TeSet.mat和HSI_TrSet.mat分别代表了高光谱成像数据集的测试集和训练集，LiDAR_TeSet.mat和LiDAR_TrSet.mat分别代表了激光雷达数据集的测试集和训练集。
TeLabel.mat和TrLabel.mat则可能包含了对应测试集和训练集的标签信息，即每一块地物的具体类别标签。


在处理这些数据集时，研究者需要熟悉遥感影像分析的常用工具和方法，例如使用ENVI、ArcGIS、ERDAS Imagine等软件对HSI数据进行预处理和分析，以及使用Terrascan、LIDAR360等软件对LiDAR数据进行点云处理。
除此之外，深度学习方法，特别是卷积神经网络（CNN）在处理HSI数据中也显示出强大的能力，它可以自动提取和学习光谱特征，对于提高分类精度具有显著效果。


Houston 2013数据集通过提供两种不同的遥感技术所获得的综合数据集，为遥感领域的研究者提供了一个宝贵的实验平台，使得他们可以在此基础上开发和测试新的地表分类算法和模型，进而推动遥感技术在环境监测与分析中的应用与发展。

主要适用范围：本软件根据药店提供业务流程，对原手工单据作计算机综合处理，主要完成采购计划、采购计划审批、药品采购入库、柜组间调拨、调价，以及药品销售等功能，同时提供各种报表的查询，包括库存上下限预警、采购计划查询、采购入库查询、销售查询等子模块。

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smic180DC综合工艺库。
70多MByte，工艺库相对比较全。
适合学习使用。

三驱企业仓管系统是面向制造企业的仓管人员而设计，该系统提供材料、半成品及成品入库业务、出库业务、分批库存、仓库调拨、库存调整、库存盘点等全面的仓库业务流程管理，以及库龄分析、虚仓管理、分批管理、即时库存管理等综合业务管理功能，帮助企业实现仓库管理全过程的信息流、物流、资金流的有效的管理和控制。
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本书作为自动控制原理系列课程实践性教学的教程，较全面地涵盖了经典控制理论知识的重点和难点，精心设计了近30个实验项目。
本书共分8章，每章均有自动控制系统硬件实验和MATLAB/Simulink仿真实验。
第1章为MATLAB7．1与Simulink6．1入门基础，主要从应用角度介绍MATLAB7．1的语言墓础和控制系统工具箱函数，以及使用Simulink6．1建模仿真的方法；
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主要就是关于学校网络策划，布局，综合布线的布线方案，及其一些相关图片，拓扑结构等

项目名称：智慧交通综合监管平台用户：test《交通综合监管平台》包含路网监控、车辆监测、综合监测、应急指挥等应用模块。
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笔试题分为两部分，第一部分是综合能力测试题，就像国考中的行测题；
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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。