适用于Windows的轻巧快速的免费图像查看器，快速查看和编辑照片，所有人免费-个人和商业用途，按日期自动整理照片，保持照片编辑而不会损坏原始照片，在博客，Twitter，Facebook上共享照片，支持超过100种图像格式。
免费图像查看器FocusOnImageViewer中文版免费图像查看器FocusOnImageViewer下载FocusOnImageViewer特色自动整理存档，存档副本菜单将根据您设置的照片存档模板按日期自动整理您的照片。
图片清单您可以在熟悉的带有缩略图的资源管理器类型界面中组织图像文件。
在那里也可以进行简单的图像编辑，例如调整大小或旋转。
编辑相片您可以使用诸如裁剪，滤镜，校正，边框之类的编辑功能，以及在图像视图中添加文本。
维护照片编辑保持照片编辑效果，而不会损坏原稿。
共享照片直接在您的博客，Twitter和Facebook上共享照片。
电邮您可以直接通过电子邮件发送所选照片。
列印您可以根据纸张尺寸进行打印，保持比例打印并在一页上打印多张图像。
幻灯片放映您可以幻灯片形式查看所选图片。
EXIF您可以查看EXIF信息或删除EXIF信息。
扫瞄您可以使用TWAIN或WIA扫描图像。
桌面背景您可以将所选图像设置为桌面背景。
批量重命名您可以使用模板轻松地将所选图像的名称更改为所需的名称。
调整图片大小您可以使用自动优化的重采样方法或各种重采样方法来更改图像大小，并支持多步大小调整。
支持各种缩略图尺寸支持从32到256各种大小的缩略图。
支持多种图像格式支持超过100种图像格式。

1、设计一个能显示日期、小时、分钟、秒的数字电子钟，并具有整点报时的功能。
2、由晶振电路产生1HZ标准的信号。
分、秒为六十进制计数器，时为二十四进制计数器。
3、可手动校正时、分时间和日期值。

在进行CCV使用中发现，由于红外摄像头补光穿透不均匀，导致中间区域比较敏感，而周围一圈没法检测到手指动作，这时需要跳过周围一圈的点只使用中间的点进行校正，对25个点进行跟踪屏蔽处理，进行了屏蔽处理，并给没有校正的点赋默认值。

基于雷登变换的图像几何校正代码(Matlab)

自适应光学系统的光路通常包含很多光学器件，而各光学器件存在加工误差、装调误差和非均匀热变形等，这些因素会对光束质量产生影响，因此系统内光路相位畸变的校正对获得好的光束质量至关重要。
然而系统光路较长时，激光在传输过程中的衍射效应会对内光路相位畸变的校正效果产生重要影响。
模拟了离焦和像散等实际应用中存在的主要畸变在不同衍射(以菲涅耳数表征)和像差大小下的校正效果。
研究表明：校正效果随着衍射的增强而变差，校正效果良好的菲涅耳数范围为Nf＞11；
随着像差的增大相位校正效果变差。

需要加密狗打开操作界面，设置校正1:1比例图形：1、载入拍好的1:1校正图形2、左键点击操作区域——移动鼠标框选出校正点的有效区——再点击左键，设置行数、列数——点击确定3、选中区域校正点变成绿色点之后，左键点击绿色点区域——移动鼠标框选出校正点的有效区，绿色点变成红点。
行数、列数分别数够我们设置的数据，例如：13行、13列，如红色点行数、列数与我们所设置的参数不符，按住Ctrl键+左键框住红色点变成绿色点，按住Shift键+左键框选绿色点可变成红色点，知道所有的红色点行数、列数都为1

脑电信号(Electroencephalograph，EEG)是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映，其包含了大量的生理与病理信息，并可以用许多特征量来描述其特征信号。
P300电位即受试者辨认“新异”(oddball)刺激序列中低概率的“靶刺激”时，在头皮记录到的潜伏期约为300ms的最大晚期正性波，是事件相关电位(Event-RelatedPotential，ERP)中应用最广、与认知功能关系最为密切的成分。
脑机接口(BCI)是一种不依赖于外周神经和肌肉等常规输出通道的信息交流系统。
P300是神经系统接受特定模式下的视觉刺激所产生的特定电活动，适合于脑机接口应用。
本文针对P300脑电信号的特点，即诱发电位中的P300成分通常是在新异刺激模型中对不同刺激进行辨别、分类、判断时产生的，所以采用视觉“Oddball”范式诱发事件相关电位，然后采用EGI64导脑电系统采集原始脑电信号，再用Net-Station软件对原始数据进行预处理，预处理步骤包括滤波(Filter)、数据分段(Segmentation)、人工伪迹检测(ArtifactDetection)、坏通道替换(BadChannelReplacement)、叠加平均(Averaging)、参考点转换(AverageReferencing)、基线校正(BaselineCorrection)等，最后采用功率谱分析与相关系数矩阵相结合的方法选取恰当的电极，确定少量活跃电极分布在头顶位置，活跃电极主要集中在后脑区域，为脑机接口应用产品的开发奠定理论基础。

此压缩包包含ResNet英文原版论文和中文翻译版（已校正），可以作为论文学习的资料！！

基于一点、两点定标的红外图像非均匀校正。
%0,1,2分别代表三幅图：高温，低温，手型图%A代表原图；
B代表数据类型转换或者校正后的图；
D代表一点校正系数%C代表高温图和低温图的灰度值差矩阵；
G代表两点校正斜率系数矩阵；

由于模型预测控制理论数学抽象特点明显，初涉者往往需要较长时间的探索才能真正理解和掌握，而进一步应用到具体研究，则需要更长的过程。
本书详细介绍了应用模型预测控制理论进行无人驾驶车辆控制的基础方法，结合运动规划与跟踪实例详细说明了预测模型建立、方法优化、约束处理和反馈校正的方法，给出了Matlab仿真代码和详细图解仿真步骤。
所有代码都详细提供了详尽的注解，并且融入了研究团队在本领域的研究成果。

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。