Visualc++数字图像处理典型算法及实例源代码，内容包括：源码目录结构图、256色转灰度图、Hough变换、Walsh变换、二值化变换、亮度增减、傅立叶变换、反色、取对数、取指数、图像平移、图像旋转、图像细化、图像缩放、图像镜像、均值滤波、对比度拉伸、拉普拉斯锐化（边缘检测）、方块编码、梯度锐化、灰度均衡、用Canny算子提取边缘、直方图均衡、团圆余弦变换、维纳滤波处理、逆滤波处理、阈值变换、高斯平滑等。
2017/8/21 19:39:08
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Visualc++数字图像处理典型算法及实例源代码，内容包括：源码目录结构图、256色转灰度图、Hough变换、Walsh变换、二值化变换、亮度增减、傅立叶变换、反色、取对数、取指数、图像平移、图像旋转、图像细化、图像缩放、图像镜像、均值滤波、对比度拉伸、拉普拉斯锐化（边缘检测）、方块编码、梯度锐化、灰度均衡、用Canny算子提取边缘、直方图均衡、团圆余弦变换、维纳滤波处理、逆滤波处理、阈值变换、高斯平滑等。
2019/11/1 2:54:24
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空域加强、频域加强、图像锐化支持阈值滤波、均值滤波、中值滤波Kirsch算子、Laplace算子、Prewitt算子、Roberts算子、Sobel算子、Butterworth高通滤波、Butterworth低通滤波、模板滤波等算法
2019/11/19 18:15:44
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这是本人本科做的毕业设计，根据opencv里面人体检测的HOG代码改写，加上了完整的注释（opencv里面是没有任何注释的），并且增加了样本的训练（代码中只提供了PCA50-HOG的检测算子，如有其它需要可以自行训练），线性检测时使用线性SVM优化，高斯检测时使用PCA的降维。
同时对候选区域整合代码做了简化处理。
最后感谢网上的各位好心人提供的各类资源，在毕业设计过程中给予了我很大协助。
鉴于网上仍然还有若干未解决的问题，今天把我所做的也分享给大家，希望能给还在探索ing的朋友一些启发。
如果有任何问题请留言或者email。
同时对候选区域整合代码做了简化处理。
最后感谢网上的各位好心人提供的各类资源，在毕业设计过程中给予了我很大协助。
鉴于网上仍然还有若干未解决的问题，今天把我所做的也分享给大家，希望能给还在探索ing的朋友一些启发。
如果有任何问题请留言或者email。
2018/5/3 18:47:12
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最全Spark操作完整示例代码-------是基于java的。
包含所有的spark常用算子操作和ml以及mlib、sparkstreaming、sparkSQL操作的示例DEMO。
内附有详细说明,由于内容过大删除了两个jar包,需要本人去下载,spark的安装包下的有这两个包，导入项目即可。
懒得改maven项目了。
适合有一定基础和已经工作的人员下载学习。
个人Github:https://github.com/huangyueranbbc
包含所有的spark常用算子操作和ml以及mlib、sparkstreaming、sparkSQL操作的示例DEMO。
内附有详细说明,由于内容过大删除了两个jar包,需要本人去下载,spark的安装包下的有这两个包，导入项目即可。
懒得改maven项目了。
适合有一定基础和已经工作的人员下载学习。
个人Github:https://github.com/huangyueranbbc
2015/3/14 16:06:21
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遗传算法是一种比较成熟的智能算法，一般通过改进遗传算法的算子达到提高算法功能的目的。
提出一种改进的遗传算法，遗传算子是基于近邻选择策略设计的，另外还对评估函数、种群多样性以及保留精英算子等方面对遗传算法进行了改进，并将其应用到旅行商问题的求解上，实验结果表明提出的算法是有效的。
提出一种改进的遗传算法，遗传算子是基于近邻选择策略设计的，另外还对评估函数、种群多样性以及保留精英算子等方面对遗传算法进行了改进，并将其应用到旅行商问题的求解上，实验结果表明提出的算法是有效的。
2015/1/5 14:43:51
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Matlab中的canny算子就做的相当好，其边缘检测效果非常优秀。
为了使读者更容易读懂其中的算法，我将源代码转化为愈加浅显易懂的代码。
为了使读者更容易读懂其中的算法，我将源代码转化为愈加浅显易懂的代码。
2019/9/11 15:37:55
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为了处理传统遗传算法中易早熟和陷入局部最优，造成收敛慢，效率低的问题，提出了一种改进的遗传算法GBLSA(GeneticBasedonLink-StateAlgorithm)。
对遗传算法的基本算子进行改进，其中将链路状态算法强大的寻优能力融入交叉算子中，保证个体逐代进化。
引入与遗传代数相关的自适应概率，提高了遗传算法的搜索效率和收敛速度。
仿真实验表明，与传统遗传算法和TSPLIB标准值相比，提出的方法得到的结果路径更优，效率更高。
对遗传算法的基本算子进行改进，其中将链路状态算法强大的寻优能力融入交叉算子中，保证个体逐代进化。
引入与遗传代数相关的自适应概率，提高了遗传算法的搜索效率和收敛速度。
仿真实验表明，与传统遗传算法和TSPLIB标准值相比，提出的方法得到的结果路径更优，效率更高。
2017/9/9 10:40:36
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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。
2024-04-09 15:03
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