最近几年，例如YAGO和DBpedia等大规模知识库发展有了很大的进步。
知识库提供了大量的不同种类的实体信息，如人、国家、河流、城市大学等等，同时知识库包含了大量的在实体（entity）间的关系既事实（fact）。
当今的知识库包含的数据量是巨大的通常有百万个实体和上亿个描述实体间关系的事实数据。
虽然目前的知识库存在大量的实体和事实数据，但是这样大规模的数据仍然不完整。
目前构建知识库的方法主要有两种，一种是从大量的文本中抽取事实但这种方法必然会带来大量的噪声数据，第二是人工扩展，但这样的方法对于时间的开销是极大的。
如果确保一个知识库是完整的则必须花费很大的努力来抽取大量的事实，并检查事实的正确性，因为只有正确的事实加入到知识库中才是有意义的。
同时知识库的本身由于有足够的信息可以推理出更多的新的事实。
例如有这样一个例子，一个知识库包含一组事实是孩子c有一个妈妈m，这样可以推理得出孩子妈妈的丈夫f很可能是孩子的父亲。
该逻辑规则形式化的描述如下：motherof(m,c)∧marriedTo(m,f)⟹fatherof(f,c)挖掘这种规则可帮助做一下四种事情：1、利用这种规则来推理出新的事实，而这些被挖掘出的新的事实可以使知识库更完整。
2、这些规则可以检测出知识库潜在的错误例如一个陈述是一个与一个男孩无关的人是这个男孩的父亲，这样的陈述很可能是错误的。
3、有很多推理工具依赖其他工具提供规则，所以这些被挖掘出来的规则可以用于推理。
4、这些规则描述一个普遍的规律，这些规律可以帮我我们理解分析知识库中的数据，如找到一些国家通常与说同一种语言的国家交易。
或结婚是一个对称关系，或使用同一个乐器的音乐家通常互相影响等等。
AMIE的目标是从RDF格式的知识库中挖掘如上所述的逻辑规则，在语义网（SemanticWeb）中存在大量的RDF知识库如YAGO、Freebase和DBpedia等。
这些知识库使用RDF三元组（S,P,O）提供二元关系（binaryrelation）的描述。
由于知识库一般只包含正例而（S,P,O）没有反例（S,¬P,O），所以RDF这样的知识库中仅能通过正例来推理。
进一步来说在RDF知识库上的操作是基于开放世界假设（OWA）的。
在开放世界假设下，一个事实没有在知识库中存在那么我们不能说这个事实是错误的，只能说这个陈述是未知的。
这与标准的数据库在封闭世界假设的设定有本质上的区别。
例如在知识库中没有包含marry(a,b)，在封闭世界假设中我们可以得出这个a没有和b结婚而在开放世界假设下我们只能说a可能结婚了也可能单身。
压缩包内包含AMIE可运行源代码与相应文档资料，欢迎下载参考

卡尔曼滤波目标跟踪实例opencv卡尔曼滤波目标跟踪实例opencv卡尔曼滤波目标跟踪实例opencv

基于VIBE的运动目标检测，其根据随机采样原理进行背景建模，检测速度快，准确率高。

OTL用于多目标优化的比较研究

matlab禁忌搜索算法求解tsp问题用matlab模拟禁忌搜索算法，TSP问题为假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。
路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。

vb群发消息软件源码，本程序是用vb6在clswindow2.1基础上开发的，是对微信客户端进行自动化处理的，完全模拟手工操作，稳定且绝度安全，不会被封。
懂代码的可以稍微修改变成定时群发，批量指定目标人群群发。
绝对物超所值，代码浅显易懂。
这种非常实用的软件作者选择开源，不像一些同行，摸通了一点技术就藏着掖着，没有共享精神，作者再此完全开源，没有dll没有ocx，clswindow2.1库也是作者精心打造可以用于许多自动化操作方面，非常方便。
各位觉得好麻烦给5分好评。
下面附带一下clswindow2.1更新记录，算是2.1这版本的非正式发布吧。
'=============================================================================================='名称：windows窗体控制类v2.1'描述：一个操作windows窗口的类，可对窗口进行很多常用的操作(类名为clsWindow)'使用范例：DimwindowAsNewclsWindow'window.GetWindowByTitle("计算器").closeWindow'编程：sysdzw原创开发，如果有需要对模块扩充或更新的话请邮箱发我一份，共同维护'发布日期：2013/06/01'博客：http://blog.163.com/sysdzw'http://blog.csdn.net/sysdzw'Email：sysdzw@163.com'QQ：171977759'版本：V1.0初版2012/12/03'V1.1修正了几个正则相关的函数，调整了部分类结构2013/05/28'V1.2增加属性Caption，可以获取或设置当前标题栏2013/05/29'V1.3增加了方法Focus，可以激活当前窗口2013/06/01'增加了方法Left,Top,Width,Height,Move，处理窗口位置等'V1.4增加了窗口位置调整的几个函数2013/06/04'增加了得到应用程序路径的函数AppName'增加了得到应用程序启动参数的函数AppCommandLine'V1.5增加了窗口最大最小化，隐藏显示正常的几个函数2013/06/06'增加了获取控件相关函数是否使用正则的参数UseRegExp默认F'V1.6将Left，Top函数改为属性，可获得可设置2013/06/10'V1.7增加函数：CloseApp结束进程2013/06/13'修正了部分跟正则匹配相关的函数'增加函数：GetElementTextByText'增加函数：GetElementHwndByText'V1.8增加函数：GetWindowByClassName2013/06/26'增加函数：GetWindowByClassNameEx'增加函数：GetWindowByAppName'增加私有变量hWnd_'增加属性hWnd，可设置，单设置时候会检查，非法则设置为0'更新GetWindowByTitleEx函数，使之可以选择性支持正则'删除GetWindowByTitleRegExp函数，合并到上面函数'增加SetFocus函数，调用Focus实现，为了是兼容VB习惯

视觉跟踪技术作为计算机视觉领域的热门课题之一，是对连续的图像序列进行运动目标检测、提取特征、分类识别、跟踪滤波、行为识别，以获得目标准确的运动信息参数（如位置、速度等），并对其进行相应的处理分析，实现对目标的行为理解。
视觉跟踪是指对图像序列中的运动目标进行检测、提取、识别和跟踪，获得运动目标的运动参数，如位置、速度、加速度和运动轨迹等，从而进行下一步的处理与分析，实现对运动目标的行为理解，以完成更高一级的检测任务。

编译原理大作业，C语言小子集编译程序-递归下降分析。
本上机实习是为C语言(子集)设计一个编译程序，完成词法分析、语法分析、语义分析等功能，并生成某种机器上的目标代码(汇编语言)或中间代码(四元式)。

 关于图形图像处理的问题一直是多年来研究的话题，在信息技术高速发展的今天，图像的处理已应用到社会的各个领域。
图像分割就是为了某一特定目的，通过一定的方法把图像按照其特征分成各具特性的区域，提取出感兴趣目标的技术和过程，进而再对目标区域进行研究。
它是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中的关键课题，也是计算机处理视觉技术的首要的、关键的关键步骤。
图像分割的应用非常广泛，几乎出现在关于图像处理的所有领域。
因此，从20世纪60年代以来，图像分割一直都是图像研究技术的热点。

一、【实训目标】理解域的特点，掌握创建域、管理域以及管理组织单位的方法与步骤；
理解域用户帐户与组帐户的特点、用途，掌握管理域用户帐户与组帐户的方法与步骤。
二、【实训环境】2台装有WindowsServer2016操作系统的计算机和1台装有Windows10操作系统的计算机。

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。