运用Poi读取大数据量excel的方法支持2003和2007的版本

120flowers的40个类，由于全部数据量太大，无法直接上传，所以分开上传。
曾经将其余的62类上传，数据全部处理好，可直接使用

目录第一章引言 11.1图像质量评价的定义 11.2研究对象 11.3方法分类 21.4研究意义 3第二章历史发展和研究现状 42.1基于手工特征提取的图像质量评价 42.1.1基于可视误差的“自底向上”模型 42.1.1.1Daly模型 42.1.1.2Watson’sDCT模型 52.1.1.3存在的问题 52.1.2基于HVS的“自顶向下”模型 52.1.2.1结构相似性方法 62.1.2.2信息论方法 82.1.2.3存在的问题 92.2基于深度学习的图像质量评价 102.2.1CNN模型 102.2.2多任务CNN模型 122.2.3研究重点 15第三章图像质量评价数据集和功能指标 163.1图像质量评价数据集简介 163.2图像质量评价模型功能指标 17第四章总结与展望 194.1归纳总结 194.2未来展望 19参考文献 21第一章引言随着现代科技的发展，诸如智能手机，平板电脑和数码相机之类的消费电子产品快速普及，已经产生了大量的数字图像。
作为一种更自然的交流方式，图像中的信息相较于文本更加丰富。
信息化时代的到来使图像实现了无障碍传输，图像在现代社会工商业的应用越来越广泛和深入，是人们生活中最基本的信息传播手段，也是机器学习的重要信息源。
图像质量是图像系统的核心价值，此外，它也是图像系统技术水平的最高层次。
但是，对图像的有损压缩、采集和传输等过程会很容易导致图像质量下降的问题。
例如：在拍摄图像过程中，机械系统的抖动、光学系统的聚焦模糊以及电子系统的热噪声等都会造成图像不够清晰；
在图像存储和传输过程中，由于庞大的数据量和有限通讯带宽的矛盾，图像需要进行有损压缩编码，这也会导致振铃效应、模糊效应和块效应等图像退化现象的出现。
所以，可以说图像降质在图像系统的各个层面都会很频繁地出现，对图像质量作出相应的客观评价是十分重要且有意义的。
为了满足用户在各种应用中对图像质量的要求，也便于开发者们维持、控制和强化图像质量，图像质量评价（ImageQualityAssessment，IQA）是一种对图像所受到的质量退化进行辨识和量化的

有人就有江湖，有江湖就有IT系统，有IT系统就有数据库，有数据库就有SQL，SQL应用可一字概括：“广”。
加之其简单易学，SQL实现也可一字概括：“乐”。
然而，SQL虽然实现简单可乐，却极易引发功能问题，那时广大SQL使用人员可要“愁”就一个字，心碎无数次了。
缘何有功能问题？原因也一字概括：“量”。
当系统数据量、并发访问量上去后，不良SQL就会拖跨整个系统，我们甚至找不出哪些SQL影响了系统。
即便找到也不知如何动手优化。
此时的心情也可以一字概括：“懵”。
现在本书开始带你抛除烦恼，走进优化的可乐世界！首先教你SQL整体优化、快速优化实施、如何读懂执行计划、如何左右执行计划这四大必杀招。
整这些干嘛呢？答案是，传授一个先整体后局部的宏观解决思路，走进“道”的世界。
接下来带领大家飞翔在“术”的天空。
教你体系结构、逻辑结构、表设计、索引设计、表连接这五大要领。
这么多套路，这又是要干嘛？别急，这是教你如何解决问题，准确地说，是如何不改写即完成SQL优化。
随后本书指引大家学会等价改写、过程包优化、高级SQL、分析函数、需求优化这些相关的五大神功。
有点头晕，能否少一点套路？淡定，这还是“术”的范畴，依然是教你如何解决问题，只不过这次是如何改写SQL完成优化。
最后一个章节没套路了，其中跟随你多年的错误认识是否让你怀疑人生，其中让SQL跑得更慢的观点，是否让你三观尽毁？再多一点真诚吧，本书提供扫二维码辅助学习，是不是心被笔者给暖到了。
看右边，扫我！读完全书，来，合上书本，闭上眼睛，深呼吸，用心来感受SQL优化的世界。
一个字：“爽”！

摘要：IDT7026是美国IDT公司开发研制的高速16k×16bit的双口静态RAM。
它可允许两个端口同时进行高速读写数据，内含主/从控制脚，并具有标识器功能。
文中介绍了IDT7026的内部组成、功能及原理，并给出具体的应用电路框图。
   关键词：双口RAM高速并行接口信号处理1概述在高速数据采集和处理系统中，随着采样数据量的增大及信息处理任务的增加，对数据传送的要求也越来越高。
在系统或模块间如果没有能够高速传送数据的接口，则在数据传送时极易造成瓶颈堵塞现象，从而影响整个系统对数据的处理能力。
所以，高速并行数据接口的研制在信息处理系统中占有非常重要的地位。
利用高功能双口RAM能够方便地构成各种

中国景区数字化发展专题分析2018_2018-11-29_易观国际。
引见当年整个旅游行业发展的情况，数据量大，参考性强。

根据分布式压缩感知理论,提出一种宽带协作频谱感知的方式。
该方式相比于以往的协作压缩频谱感知方式,认知用户传向融合中心的数据精简为压缩信号,各个压缩信号在融合中心进行融合重构,这样就减少传向融合中心的数据量,缓解融合中心的数据压力,并且可以提高信号重构的成功率。
同时,根据压缩抽样匹配追踪算法,提出一种联合压缩抽样匹配追踪算法。
该算法思想是通过加权融合测量样本、迭代重构原信号,以恢复共同的频谱支撑集,完成协作频谱感知。
仿真结果表明:与经典的DCS-SOMP算法相比,本文算法功能更优,所需的滤波器数更少。

杭州市shp格式地图，带地理坐标系，内容详细到村庄。
包含地理信息、商业POI数据，各级道路信息、水系、铁路等等。
数据的来源和时间都未知，但是数据量非常大，够详细，尽量能做参考，但是不能与实际完全婚配。

19阶FIR滤波器c言语算法实现，系数根据需要用matlab可以设计计算，数据的数据量为512点或256点

LOF算法：剔除异常值，用于数据量不大，使用简单，并具有可视化功能，可将异常数据在图上显示出来，方便耐用。
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所需积分不晓得为啥被提高了，在此重新改一下传

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。