21世纪随着这些多媒体信息的飞速发展，目前在图片背景内提取文字区域，是人们研究的对象。
在图像中实现文字区域的定位研究，不仅促进和丰富了图像处理的相关理论和内涵，而且在诸如网络等互联环境下的大数据信息检索、工业生产中的零件编号识别等领域，具有重大的应用前景。
文字区域的定位一般分为两个步骤：首先确定包含文字的大致区域，然后再对该区域进行精确的定位。
本文对目前比较经典的文字区域方法进行了分析和研究，并且在此基础上实现了一种图像文字区域的定位方法，该方法融合了图像的边缘检测方法和像素的统计特征。
MATLAB仿真实验表明该方法定位的文字区域比较准确，同时效率比较高，具有一定的应用价值。

给定年份，获取指定年份24节气的计算方法，精确到分钟。
c++写的一个类。

采用模拟仿真技术,对一台电动摩托车用的永磁无刷直流电机进行了测试,以此来验证电机参数的合理性.重点推导出了三相逆变器供电的主电路中点电压方程,得到了精确的电机模型,以此来完善整个调速系统.试验是在一个转速、电流双闭环调速系统下进行的.关键词:永磁无刷直流电机;调速系统;仿真;中点电压

手势端：采用CC3220S作为控制核心，主要采集BMA222以及MPU6050的数据。
运用了加速度以及陀螺仪的角度计算算法，之后进行了卡尔曼滤波处理，得到了较为精确的角度制（X轴，Y轴，Z轴）。
在对滤波处理之后的值进行了范围转换，转换成-90°到90°，方便发送。
其中Z轴数据需要地磁计校准，MPU6050无地磁计，所以舍去Z轴的数据。
串口发送方面采用了简单的数据封装算法处理，将数字值转换成字符串在进行打包发送，防止数据丢失。
机械臂端：采用LPC54608作为控制核心。
主要负责解析串口发送的数据，并控制舵机的运动。
将串口的数据并进行解析，当数据出错时时会自动舍去的，然后转换成数字值，再根据每个舵机的动作范围，进行方为运动算法的处理。
最后进行了消抖算法的处理，防止手的抖动造成机械臂的的连续抖动。
液晶显示串口接收到的数据，显示采用了emwin库，实现起来更加简单。

用户画像是当前大数据领域的一种典型应用,精确有效的用户画像,依赖于从大量的数据中提取正确的特征,这需要一个厉害的画像方法论，正确的数据处理流程，以及强大的数据管理系统作为支撑。
本文档讲从用户画像基本概念、理论、方法、流程、案例等多个方面进行用户画像的介绍。

查表计算sin值，自己写的小程序，经验证可以精确到小数点后第3位

这个Matlab工具箱实现32种维数降低技术。
这些技术都可以通过COMPUTE_MAPPING函数或trhoughGUI。
有以下技术可用： -主成分分析（'PCA'） -线性判别分析（'LDA'） -多维缩放（'MDS'） -概率PCA（'ProbPCA'） -因素分析（'因子分析'） -Sammon映射（'Sammon'） -Isomap（'Isomap'） -LandmarkIsomap（'LandmarkIsomap'） -局部线性嵌入（'LLE'） -拉普拉斯特征图（'Laplacian'） -HessianLLE（'HessianLLE'） -局部切线空间对准（'LTSA'） -扩散图（'DiffusionMaps'） -内核PCA（'KernelPCA'） -广义判别分析（'KernelLDA'） -随机邻居嵌入（'SNE'） -对称随机邻接嵌入（'SymSNE'） -t分布随机邻居嵌入（'tSNE'） -邻域保留嵌入（'NPE'） -线性保持投影（'LPP'） -随机接近嵌入（'SPE'） -线性局部切线空间对准（'LLTSA'） -保形本征映射（'CCA'，实现为LLE的扩展） -最大方差展开（'MVU'，实现为LLE的扩展） -地标最大差异展开（'地标MVU'） -快速最大差异展开（'FastMVU'） -本地线性协调（'LLC'） -歧管图表（'ManifoldChart'） -协调因子分析（'CFA'） -高斯过程潜变量模型（'GPLVM'） -使用堆栈RBM预训练的自动编码器（'AutoEncoderRBM'） -使用进化优化的自动编码器（'AutoEncoderEA'）此外，工具箱包含6种内在维度估计技术。
这些技术可通过INTRINSIC_DIM函数获得。
有以下技术可用： -基于特征值的估计（'EigValue'） -最大似然估计器（'MLE'） -基于相关维度的估计器（'CorrDim'） -基于最近邻域评估的估计器（'NearNb'） -基于包装数量（'PackingNumbers'）的估算器 -基于测地最小生成树（'GMST'）的估计器除了这些技术，工具箱包含用于预白化数据（函数PREWHITEN），精确和估计样本外扩展（函数OUT_OF_SAMPLE和OUT_OF_SAMPLE_EST）的函数以及生成玩具数据集（函数GENERATE_DATA）的函数。
工具箱的图形用户界面可通过DRGUI功能访问

VB最精确延时,采用APIQueryPerformanceCounter和QueryPerformanceFrequency函数，可精确达到1ms

在IT行业中，二次开发是指基于现有软件产品进行的定制化改造和功能扩展，以满足特定用户或场景的需求。
本主题聚焦于"RADIOSS"软件的材料二次开发，这是一个涉及计算流体动力学（CFD）和结构力学的高级仿真工具。
RADIOSS，全称“ResponseofDIscreteObejctstoSHock”，是由Altair公司提供的一个非线性有限元分析（FEA）解决方案，广泛应用于汽车、航空、航天、机械等工程领域。
材料二次开发在RADIOSS中扮演着至关重要的角色。
它涉及到对软件中原有的材料模型进行改进或者新增自定义材料模型，以更好地模拟真实世界中的各种复杂材料行为。
例如，对于金属材料，可能需要考虑塑性变形、蠕变、疲劳等特性；
对于复合材料，可能需要处理层合结构、纤维方向依赖性等问题。
1.**材料模型的分类**：RADIOSS支持多种材料模型，包括线性弹性、塑性、粘塑性、弹塑性、超弹性、蠕变、损伤、疲劳等。
二次开发可能涉及增强这些模型，或者引入新的模型来适应特定应用。
2.**材料参数定义**：在二次开发中，需要精确定义材料参数，如弹性模量、泊松比、屈服应力、硬化参数等，这通常需要参考实验数据或材料供应商提供的信息。
3.**自定义材料模型**：有时候，标准材料模型无法满足特定工程问题的需求，这时就需要编写自定义材料子程序，利用RADIOSS的用户子程序接口（如umat或pumat）实现。
这些子程序需要考虑材料的力学行为，如应变率依赖性、温度依赖性等。
4.**材料库的扩展**：通过二次开发，可以构建自己的材料数据库，方便在不同项目中复用，提高分析效率。
同时，这也有助于保持材料参数的一致性和准确性。
5.**编程技能**：进行RADIOSS的材料二次开发，通常需要掌握Fortran或C++语言，因为这是RADIOSS用户子程序接口所支持的语言。
此外，理解有限元方法和材料力学也是必要的。
6.**验证与校核**：开发新的材料模型后，必须通过与实验数据的对比或与其他成熟软件的结果比较来进行验证，确保其准确性和可靠性。
7.**应用实例**：在汽车碰撞模拟、航空航天结构耐久性分析、压力容器的安全评估等领域，材料二次开发可以帮助工程师更准确地预测结构响应，从而优化设计，降低成本。
RADIOSS的材料二次开发是一个技术含量高、实践性强的工作，它结合了理论力学、材料科学和编程技能，旨在提供更贴近实际的仿真结果。
对于希望提升仿真精度和效率的工程师来说，这是一个值得深入研究的领域。
通过阅读"二次开发_RADIOSS-材料二次开发.pdf"这份资料，可以系统学习和掌握相关知识。

对印刷数字识别。
过程：1对图片进行灰度化二值化.2对图片上的数字进行切割3.制作匹配印刷体数字模板4.平方和最小原则对数字识别配置环境：VS2013+,OPENCV2.4.xx都可以（opencv3不支持，可以配置多版本opencv）注意opencv的配置：如果没有需要先下载。
随后改项目属性：1.VC++目录包含目录：I:\opencv2.413\build\includeI:\opencv2.413\build\include\opencvI:\opencv2.413\build\include\opencv22.库目录：I:\opencv2.413\build\x64\vc14\lib3.链接器-输入-附加依赖项：opencv_core2413d.libopencv_imgproc2413d.libopencv_highgui2413d.lib

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。