新版本，比上个版本chen6013143发布的更全点，自己辛苦编辑的，禁止盗版，其中区号、邮编和坐标太麻烦了，没有添加全，有需要的自己在编辑下吧，表结构如下：idbigint(45)(NULL)YES(NULL)select,insert,update,references区划IDparent_idbigint(45)(NULL)YES(NULL)select,insert,update,references父级IDnamevarchar(45)utf8_binYES(NULL)select,insert,update,references全称merger_namevarchar(200)utf8_binYES(NULL)select,insert,update,references全称聚合short_namevarchar(45)utf8_binYES(NULL)select,insert,update,references简称merger_short_namevarchar(200)utf8_binYES(NULL)select,insert,update,references简称聚合level_typevarchar(45)utf8_binYES(NULL)select,insert,update,references级别city_codevarchar(45)utf8_binYES(NULL)select,insert,update,references区号zip_codevarchar(45)utf8_binYES(NULL)select,insert,update,references邮编pinyinvarchar(45)utf8_binYES(NULL)select,insert,update,references全拼jianpinvarchar(45)utf8_binYES(NULL)select,insert,update,references简拼first_charvarchar(45)utf8_binYES(NULL)select,insert,update,references首字母lngvarchar(45

采用激光熔覆技术在45#钢表面分别制备了Ni60A涂层及SiC/Ni60A复合涂层。
采用光学显微镜(OM)、扫描电镜(SEM)和X射线衍射(XRD)仪对涂层进行了显微组织和物相分析,并测试了熔覆层的显微硬度和耐冲蚀磨损性能。
结果表明,在激光作用下,SiC由于具有较小的生成热容易溶解在合金涂层中。
熔覆层的物相主要由γ(Ni-Cr-Fe)固溶体及Fe7C3,Fe0.79C0.12Si0.09等化合物组成。
在固溶强化、第二相强化及细晶强化的共同作用下,SiC/Ni60A涂层的抗冲蚀性能显著提高,涂层的显微硬度也明显增加。

一个简单的静态网页作业，适合学生期末HTML5+css作业参考，本着共享的心态分数设置的很低，但是系统自动调整到45分了，我修改还要我再编辑50个字。
我试试现在有50个字没

运用MATLABR2014a来完成灰度共生矩阵各特征参数的求解。
以纸作为纹理分析的对象。
首先需将彩色图像将各颜色分量转化为灰度。
所用图像的灰度级为256。
为了减少计算量，对原始图像灰度级压缩，将灰度量化成16级。
计算四个共生矩阵P，取距离为1，角度分别为0,45,90,135。
对共生矩阵进行归一化，求出最常用的能量、熵、惯性矩、相关4个纹理参数。
最后求出能量、熵、惯性矩、相关的均值和标准差，作为最终8维纹理特征。

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matlab罕用代码大全，帮手你科研，论文实证阐发，数模竞赛第44章条理阐发法第45章灰色联系瓜葛度第46章熵权法第47章主成份阐发第48章主成份回归第49章偏最小二乘第50章垂垂回归阐发第51章模拟退火第52章RBF,GRNN,PNN-神经收集第53章相助神经收集与SOM神经收集第54章蚁群算法tsp求解第55章灰色料想GM1-1第56章模糊综合评估第57章交织验证神经收集第58章多项式拟合plotfit第59章非线性拟合lsqcurefit第60章kmeans聚类第61章FCM聚类第62章arima功夫序列第63章topsis第1章BP神经收集的数据分类——语音特色信号分类第2章BP神经收集的非线性体系建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第4章神经收集遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器方案——公司财政预警建模第6章PID神经元收集解耦抑制算法——多变量体系抑制第7章RBF收集的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN收集的料想----基于狭义回归神经收集的货运量料想第9章离散Hopfield神经收集的遥想影像——数字识别第10章离散Hopfield神经收集的分类——高校科研才气评估第11章络续Hopfield神经收集的优化——遨游商下场优化盘算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类料想——意大利葡萄酒品种识别第15章SVM的参数优化——若何更好的提升分类器的成果第16章基于SVM的回归料想阐发——上证指数收盘指数料想.第17章基于SVM的信息粒化时序回归料想——上证指数收盘指数变更趋向以及变更空间料想第18章基于SVM的图像联系-真玄色图像联系第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate货物箱及GUI版本介绍与使用第21章自结构相助收集在方式分类中的使用—患者癌症发病料想第22章SOM神经收集的数据分类--柴油机缺陷诊断第23章Elman神经收集的数据料想----电力负荷料想模子钻研第24章概率神经收集的分类料想--基于PNN的变压器缺陷诊断第25章基于MIV的神经收集变量遴选----基于BP神经收集的变量遴选第26章LVQ神经收集的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经收集的料想——人脸朝向识别第28章遴选树分类器的使用钻研——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类下场中的使用钻研——比力试验第30章基于随机森林脑子的组合分类器方案——乳腺癌诊断第31章脑子进化算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第32章小波神经收集的功夫序列料想——短时交通流量料想第33章模糊神经收集的料想算法——嘉陵江水质评估第34章狭义神经收集的聚类算法——收集入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化盘算——建模自变量降维第37章基于灰色神经收集的料想算法钻研——定单需要料想第38章基于Kohonen收集的聚类算法——收集入侵聚类第39章神经收集GUI的实现——基于GUI的神经收集拟合、方式识别、聚类第40章动态神经收集功夫序列料想钻研——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经收集的实现——神经收集的本能化建模与仿真第42章并背运算与神经收集——基于CPU/GPU的并行神经收集运算第43章神经收集高效编程本领——基于MATLABR2012b新版本特色的谈判

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行使光纤镜头以及玄色产业摄像机实时收集激光切割厚板中切割点的图像，从玄色图像平分别选取蓝色、绿色以及血色通道图像，阐发各通道图像的特色以及切割点的若干外形特色。
起首以激光中间在图像中的位置为中间建树坐标系，以x轴倾向为起始，45°为距离向8个倾向搜查激光切割地域的边缘点，依据边缘点到坐标原点的距离信息未必激光切割倾向以及切割顶点；
建树边缘识别用抛物线模子，依据边缘处存在灰度特色、梯度特色以及倾向特色方案识别目的函数，识别切割顶点两侧边缘，进而识别全部切割点处的若干外形。
试验评释识别方式具备精采的顺应性、准确性以及实时性。

中文名:中文PremierePro2.0视频编纂剪辑制作精辟作者:柏松资源格式:PDF版本:扫描版出书社:兵器产业出书社书号:9787801729552发行功夫:2007年11月1日地域:大陆语言:简体中文简介:内容简介：本书依据视频编纂师以及DV玩家的实战阅历，经由145个典型的案例，由浅入深，片面阐发了最新版本AdobePremiere的各项本领与卓越内容，让读者能快捷上手并学有所成。
本书共分为10章，从PremierePro的入门本领讲起，介绍了视频转场实例、视频特效实例、视频低级实例、字幕卓越实例、字幕低级实例、音频编纂实例、音频特效实例等内容，末了从实际使用规模，如电子相册、汽车展览、旅游记实施业中精选实例，详尽介绍了其制作技法，让读者在学习前面实例患上以入门以及普及的同时，经由案例实战演练，垂垂知道，成为视频编纂的内行内行。
本书结构明晰、内容翔实、图文并茂，是Premiere用户、广大DV喜爱者、数码责任者、影像责任者的首选课本，同时也是广大数码家庭用户以及视频编纂处置人员不可多患上的优异自学课本。
目录:第1章入门本领实例实例1削减视频素材实例2配置素材的入点与出点实例3为素材削减关键帧实例4新建功夫线实例5削减与删除了轨道实例6快镜头与慢镜头下场实例7影片的三点编纂与四点编纂实例8新建并重命名文件夹实例9削减素材到文件夹实例10剪辑视频素材实例11复制与粘贴素材实例12调解素材的位置实例13毗邻多段视频素材实例14查验素材信息实例15删除了素材第2章视频转场实例实例16淡入淡出转场实例17筋斗翻出转场实例18窗帘转场实例19颗粒溶解转场实例20圆形划像转场实例21菱形划像转场实例22中间卷页转场实例23削落卷页转场实例24多方格扭转转场实例25滑行带子转场实例26图形遮罩转场实例27漏斗转场实例28时钟擦除了转场实例29轮转风车转场实例30盒子缩放转场实例31关门转场实例32平面扭转转场实例33随机颠倒转场实例34星形划像转场实例35转动卷页转场实例36中间联系转场实例37歪斜擦除了转场实例38跟踪缩放转场第3章视频特效实例实例39色调失调特效实例40亮度与比力度特效实例41色阶特效实例42镜头模糊特效实例43高斯锐化特效实例44笔直特效实例45反射特效实例46色调偏移特效实例47色调交流特效实例48蓝屏抠图特效实例49斜面边框特效实例50阴影特效实例51突变蒙版特效实例52重复特效实例53转动特效实例54马赛克特效实例55球面化特效实例56素材特效实例57涟漪特效实例58亮度键特效第4章视频低级实例实例59动态边缘羽化实例60喷射模糊实例61水中倒影实例62流星划夜幕实例63月光爱人实例64星球的行为实例65彩蝶翱翔实例66画轴卷动　……第5章字幕卓越实例第6章字幕低级实例第7章音频编纂实例第8章音频特效实例第9章影片输入实例第10章综合使用实例

行政区划数据库（34个省份396个都市3700个区县）区划ID-父亲ID-全称-简称-级别-邮编-区号-拼音-简拼-经纬度-省市区聚合舒适揭示经纬度是省市区对于应的中间经纬度，即国测局坐标（GCJ02坐标：google舆图、soso舆图、aliyun舆图、mapabc舆图以及amap舆图所用坐标）不是WGS84（gps）国内坐标;--mysql导入数据库--建树表最新行政区划数据库--字段区划ID-父ID-全称-全称聚合-简称-简称聚合-级别-区号-邮编-拼音-简拼-首字母-经度-纬度-备注CREATETABLE`areas``.`areas`(`ID`VARCHAR(45)NULL,`ParentId`VARCHAR(45)NULL,`Name`VARCHAR(45)NULL,`MergerName`VARCHAR(200)NULL,`ShortName`VARCHAR(45)NULL,`MergerShortName`VARCHAR(200)NULL,`LevelType`VARCHAR(45)NULL,`CityCode`VARCHAR(45)NULL,`ZipCode`VARCHAR(45)NULL,`Pinyin`VARCHAR(45)NULL,`Jianpin`VARCHAR(45)NULL,`FirstChar`VARCHAR(45)NULL,`lng`VARCHAR(45)NULL,`Lat`VARCHAR(45)NULL,`Remark`VARCHAR(45)NULL);--导入数据库LOADDATALOCALINFILE'G:\areas.txt'INTOTABLEareasFIELDSTERMINATEDBY'\t'LINESTERMINATEDBY'\n'(ID,ParentId,Name,MergerName,ShortName,MergerShortName,LevelType,CityCode,ZipCode,Pinyin,Jianpin,FirstChar,lng,Lat,Remark);--xls全选复制到txt--默许txt为中文编码导入时请转为utf-8编码免患上乱码--附MSSQL导入方式:--建树最新行政区划数据库旗舰版--字段区划ID-父ID-全称-全称聚合-简称-简称聚合-级别-区号-邮编-拼音-简拼-首字母-经度-纬度-备注CREATETABLE[dbo].[areas]([ID][NVARCHAR](50)NULL,[ParentId][NVARCHAR](50)NULL,[Name][NVARCHAR](50)NULL,[MergerName][NVARCHAR](200)NULL,[ShortName][NVARCHAR](50)NULL,[MergerShortName][NVARCHAR](200)NULL,[LevelType][NVARCHAR](50)NULL,[CityCode][NVARCHAR](50)NULL,[ZipCode][NVARCHAR](50)NULL,[Pinyin][NVARCHAR](50)NULL,[Jianpin][NVARCHAR](50)NULL,[FirstChar][NVARCHAR](50)NULL,[Lng][NVARCHAR](50)NULL,[Lat][NVARCHAR](50)NULL,[Remark][NVARCHAR](50)NULL)--导入数据库BULKINSERTdbo.[areas]FROM'G:\IP数据库\areas.sqlWITH(FIELDTERMINATOR='\t',ROWTERMINATOR='\n')--盘问SELECT*FROMdbo.areas

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。