一种基于K-SVD和正交匹配追踪算法（OMP）相结合的信号去噪算法。
该算法利用K-SVD算法将Gabor字典训练成能够最有效反映信号结构特征的超完备字典，然后基于训练完成的超完备字典，用OMP算法把一定数量的字典原子进行线性组合来构成原始信号，从而实现信号的去噪。

pythondlib库，训练人脸的68个特征点检测器。
包含数据集，源码。
详细可以参考我的博客：http://blog.csdn.net/hongbin_xu/article/details/78511923

模式识别-特征选择-几种算法的matlab实现。

本文审视XML、Web服务及SOA间的关系，并解释厂商和标准组织如何从那些持续浮现的Web服务规范中形成奇妙的竞争与协同竞技场。
然后我们从应用架构简短历史的叙述着手来对过去的二十年作一个总结。
3.SOA的根源(SOA与过去架构的比较)我们现在实际地跳回时间轴看一看过去架构与SOA的差别。
这是一项有趣的研究，我们能够看出SOA许多当代特征的起源。
3.1.什么是架构?自打有计算机处理的自动化解决方案方案起，技术架构就已存在。
然而，在较老的环境中，解决方案直接建构于抽象的任务上，并规定其架构很少被执行。
随着多层应用的崛起，应用交付的变异开始剧增。
IT部门开始认识到需要定义标准化的基线应用，作为其他应

随着人们对基于位置的服务（LocationBasedService，LBS）需求日益增大，以及无线通信技术的快速发展，无线定位技术成为了一个研究热点。
人们在室外广泛使用目前较成熟的GPS，A-GPS等定位系统进行定位，但是在复杂的室内环境中，这些技术的定位精度不高，不能满足室内定位的需求。
WIFI网络具有通信快速、部署方便的特点，它在室内场所广受欢迎.Android系统从几年前发布以来在智能手机操作系统市场占有率不断升高，成为目前使用最为广泛的智能手机操作系统，同时Android移动终端自身具备WIFI无线连接功能。
指纹定位算法以其独特的优势减小了对室内难以精确定义的信号传播模型的依赖性，成为定位技术中的一个研究热点。
基于此，本课题重点研究并改进指纹定位算法，设计实现基于Android的WIFI室内定位系统。
首先，通过阅读大量相关的文献资料，对比分析了当前国内外WIFI室内指纹定位技术的研究现状对其中涉及到的相关技术的原理和特点进行介绍分析，包括WIF1无线通信技术，室内无线定位技术以及位置指纹定位技术，并根据室内WIFI指纹定位技术的特征对定位过程中的影响因素进行分析。
其次，根据前面提到的定位过程中的关键影响因素，介绍了对应的解决方案。
分析与研究了几种典型的指纹定位算法，包括最近邻法（NN）.K近邻法（KNN）、K加权近邻法（WKNN），并提出算法的改进方案，使用MATLAB软件进行算法的仿真分析，寻求其中的最佳参数值以及定位性能差异。
通过分析几种算法的性能仿真结果，拟定了基于最强AP法的改进算法作为定位系统采纳的算法。
然后，通过对基于Android的WIFI室内定位系统的需求分析，提出了一种基于Android的WIF1室内定位系统设计方案。
接着介绍了定位系统软件开发环境，并设计了定位系统总体架构，以及定位系统的各个功能模块。
在各项设计确定以后，采用JAVA语言编程实现定位系统的各项功能。
最后，搭建了WIFI室内定位实验环境，使用完成的室内定位系统结合硬件资源，在实验环境下，进行离线阶段创建数据库以及在线阶段的定位测试，并记录呈现在定位客户端上定位结果，分析对应的定位性能.

武汉大学数字摄影测量程序，可以实现了数字摄影测量的大多数程序，包括影像的点特征的提取，影像的匹配，相关系数的计算，包括金字塔等的建立，几乎包括数字摄影测量所需的大多数功能

这是一个用c#语言写成的矩阵类，可以完成矩阵的各种准确的数学计算，如：矩阵的加减乘除、转置、逆运算、复矩阵的乘法、求行列式值、求矩阵秩、一般实矩阵的奇异值分解、求广义逆、约化对称矩阵为对称三对角阵、实对称三对角阵的全部特征值与特征向量的计算、求赫申伯格矩阵全部特征值、求实对称矩阵特征值与特征向量等.可以将其做成dll用到其他的环境下。
填补了.net中没有矩阵的空白，是你进行科学计算不可或缺的插件之一。

https://assetstore.unity.com/packages/vfx/shaders/fullscreen-camera-effects/beautify-2-163949此资源包含3个资源包：-对内置管线进行美化-对后期处理栈v2（兼容LWRP）进行美化-对通用渲染管线进行美化（对集成后期处理提供原生支持-无需使用PPSv2！（正在寻找HDRP？点击此处）。
Beautify2是一款全屏图像后期处理特效，可实时改善图像质量，和生成极其鲜明生动的场景。
主要功能：•强化视觉特征，修复或增强图像细节，生成清晰图像-通常会产生巨大变化，就像切换到高清版本。
•必要时优化像素颜色，同时不使图像过于饱和。
•消除由抗锯齿后特效造成的多余模糊部分。
•减少或完全消除渐变色中的环状纹理，由于颜色量化通常能在天空盒里看到。
•改善感知纹理质量-就算纹理分辨率低，视觉效果也能改善。
•支持正向和延迟渲染通道，以及线性和Gamma颜色空间。
•支持WebGL、移动端、2D和3D。
•VR多通道、单通道立体声和单通道实例化均在内置管线中支持。
•VR多通道在PPSv2版中支持。

特征选择MATLAB，用于对高维特征进行降唯，深度学习也可用

使用改进的改组蛙跳算法对优化的高维生物医学数据进行特征选择

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。