绘制模拟时钟：绘制以圆形时钟，含边缘、指针、刻度标识、刻度值，基于系统时间显示，并能模拟时钟动态过程。
以给定数据集（人行道监控数据）为依据，绘制某个人行道的相关图形：A、某月某天24小时中各小时监控数据的平均人数，分别绘制成柱状图与折线图：横轴为hour，纵轴为该hour的平均人数；
（5个路口数据的曲线显示）B、某月每天在该人行道通过的总人数，分别绘制成柱状图与折线图：横轴为MDate，纵轴为该MDate的汇总人数；
（5个路口数据的曲线显示）
以给定数据集（人行道监控数据）为依据，绘制某个人行道的相关图形：A、某月某天24小时中各小时监控数据的平均人数，分别绘制成柱状图与折线图：横轴为hour，纵轴为该hour的平均人数；
（5个路口数据的曲线显示）B、某月每天在该人行道通过的总人数，分别绘制成柱状图与折线图：横轴为MDate，纵轴为该MDate的汇总人数；
（5个路口数据的曲线显示）
2024/4/17 17:27:26
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1、对火车摄像头的获得的图像进行预处理其中，滤波用高斯滤波，图像增强包括直方图均衡化和增强对比度，边缘检测用canny算子。
2、检测静态障碍物（只需要检测铁轨内侧以及铁轨上的障碍物）：（1）提取铁轨的框架（2）设置检测窗（3）障碍物检测，通过判断图像的八维纹理特征。
2、检测静态障碍物（只需要检测铁轨内侧以及铁轨上的障碍物）：（1）提取铁轨的框架（2）设置检测窗（3）障碍物检测，通过判断图像的八维纹理特征。
2024/4/13 13:50:48
45.62MB
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基于学习方法构造的冗余字典可更加准确地提取信号的结构特征，也是近几年的研究热点。
论文在研究了基于KSVD字典学习的图像去噪算法的基础上，将相关系数匹配准则和字典裁剪方法相结合，提出一种改进的字典学习算法，进一步，为了利用图像的非局部自相似性信息，提出将自相似性作为一个约束正则项融入到图像去噪模型，提出基于改进字典学习和非局部自相似性的图像去噪算法。
大量实验验证，与传统KSVD去噪方法相比，该方法在提高同质区域平滑性的同时还能保留更多的纹理、边缘等细节特征。
论文在研究了基于KSVD字典学习的图像去噪算法的基础上，将相关系数匹配准则和字典裁剪方法相结合，提出一种改进的字典学习算法，进一步，为了利用图像的非局部自相似性信息，提出将自相似性作为一个约束正则项融入到图像去噪模型，提出基于改进字典学习和非局部自相似性的图像去噪算法。
大量实验验证，与传统KSVD去噪方法相比，该方法在提高同质区域平滑性的同时还能保留更多的纹理、边缘等细节特征。
2024/4/11 16:04:54
4.55MB
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细胞三维定量成像为中药饮片显微鉴别提供了新方法。
为了提高数字全息显微成像质量，采用理论分析与实验验证相结合的方法，对球面参考光像面数字全息显微术的记录和再现过程进行了研究，提出了利用标准分辨率测试板对系统放大倍数、物距等参数进行标定的方法；
并利用实验结果对两种常见的相位解包裹方法进行了对比。
结果表明：球面参考光像面数字全息图不仅具有较高的信息容量，而且再现过程非常简单，还可以在记录过程中实时观察被记录样品的情况，并选择恰当的被记录区域。
利用美国空军分辨率测试板的强度再现像就可以对全息成像系统的放大倍数等参数进行精确标定；
利用基于横向剪切的最小二乘解包裹方法可以得到具有较大纵深细胞的准确相位；
采取边缘识别技术，可以提高细胞再现像显示效果。
为了提高数字全息显微成像质量，采用理论分析与实验验证相结合的方法，对球面参考光像面数字全息显微术的记录和再现过程进行了研究，提出了利用标准分辨率测试板对系统放大倍数、物距等参数进行标定的方法；
并利用实验结果对两种常见的相位解包裹方法进行了对比。
结果表明：球面参考光像面数字全息图不仅具有较高的信息容量，而且再现过程非常简单，还可以在记录过程中实时观察被记录样品的情况，并选择恰当的被记录区域。
利用美国空军分辨率测试板的强度再现像就可以对全息成像系统的放大倍数等参数进行精确标定；
利用基于横向剪切的最小二乘解包裹方法可以得到具有较大纵深细胞的准确相位；
采取边缘识别技术，可以提高细胞再现像显示效果。
2024/4/2 14:08:12
4.66MB
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Matlab彩色图像边缘检测-canny_edgecolor.m彩色图像边缘检测程序color_edge.m：来源于：《数字图像处理及MATLAB实现》P197-198 canny_edgecolor.m：来源于网络资源希望对彩色图像处理的同人有所帮助。
2024/3/29 11:53:47
544B
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用计算机视觉的方法处理米粒图像。
功能包括：中值滤波、直方图显示、大津法和经验阈值法的阈值分割、Susan算子检测边缘、米粒计数、寻找最大米粒。
功能包括：中值滤波、直方图显示、大津法和经验阈值法的阈值分割、Susan算子检测边缘、米粒计数、寻找最大米粒。
2024/3/20 6:28:23
1.6MB
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同步服务器用于监视和控制物理和虚拟基础结构的API。
SynseServer是一部分。
它提供了一个简单的HTTPAPI，使收集设备指标和发布设备命令变得容易。
Synse专为边缘数据中心站点的熄灯操作而设计，但可以在更传统的数据中心环境，IoT实验室中运行，也可以作为DIY项目的监视和控制解决方案。
使用Synse的HTTPAPI和插件后端，可以通过相同的统一API访问通过不同协议（例如I²C，RS-485或IPMI）进行通信的设备。
支持新协议或设备就像使用编写新插件一样简单。
有关SynseServer和Synse平台的其他组件的更多信息，请参阅。
入门Synse组件旨
SynseServer是一部分。
它提供了一个简单的HTTPAPI，使收集设备指标和发布设备命令变得容易。
Synse专为边缘数据中心站点的熄灯操作而设计，但可以在更传统的数据中心环境，IoT实验室中运行，也可以作为DIY项目的监视和控制解决方案。
使用Synse的HTTPAPI和插件后端，可以通过相同的统一API访问通过不同协议（例如I²C，RS-485或IPMI）进行通信的设备。
支持新协议或设备就像使用编写新插件一样简单。
有关SynseServer和Synse平台的其他组件的更多信息，请参阅。
入门Synse组件旨
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聚类分析不要忘记在pom.xml中添加“json-simple”作为项目的依赖在运行程序之前，将开源物理库导入项目（）要创建导入文件，请调用randomDataGenerator.js脚本var1是导入文件的标题（例如dataFile）var2是集群节点的数量（例如25）var3是概率（例如0.3）如果运行初始化而不导入数据文件，它将在变量中生成具有指定计数和边沿概率的随机点个人实验结果我已经从项目中创建了数据文件，节点是方法，边缘是函数调用。
初始状态描述在./SampleData/Analysis_Functions.txt文件中，固定的数据文件是./SampleData/analysis.json这是集群的初始状态这是形成的团簇./SampleData/Analysis_Cluster.txt文件中的文本形式也描述了群集
初始状态描述在./SampleData/Analysis_Functions.txt文件中，固定的数据文件是./SampleData/analysis.json这是集群的初始状态这是形成的团簇./SampleData/Analysis_Cluster.txt文件中的文本形式也描述了群集
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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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