本设计使用MATLAB采用m文件，实现对DPCM译码器的设计与仿真。
为了调试和验证DPCM译码器的功能，根据DPCM的原理，在本程序设计中，设计了单独的DPCM发送端来产生差分脉冲信号。
DPCM的发送端由信号发生器、抽样器、量化编码器和预测器四个组件组成。
预测器的预测算法是整个DPCM的核心部分，算法越合理，误差就越小，恢复出来的波形就越接近于原来的波形，功能也就越好。
最后接收端将量化编码的差分信号逆量化，还原成为信号幅度值，再通过一系列与发送端相反的逆运算将波形还原到与原信号波形相似的波形，本课程设计成功的完成了译码器的设计。

IotXmpp软件引见本项目是基于XMPP的物联网客户端软件的实现，其实现的主要功能是一款能和物联网节点交互的即时通讯软件。
目前支持九类传感器节点交互，主要有：温湿度、风扇、直流电机、LED灯、步进电机、门磁、光电接近、烟雾和光照。
本软件不仅能和这些传感器节点交互，还实现了类似微信的订阅和取消订阅功能。
当订阅一个节点后节点就会按照设定好的周期向客户端汇报数据，客户端也能设置周期、设置报警上下限等。
这些功能的实现极大的方便了我们和物联网节点的交互。
部分界面展示登录界面：侧滑菜单：好友列表:消息列表：与温湿度传感器交互：与LED灯交互：与步进电机交互：

•Alpha-Beta剪枝(Alpha-Betapruning)对于一般的最大最小搜索，即使每一步只有很少的下法，搜索的位置也会增长非常快；
在大多数的中局棋形中，每步平均有十个位置可以下棋，于是假设搜索九步(程序术语称为搜索深度为九)，就要搜索十亿个位置(十的九次方)，极大地限制了电脑的棋力。
于是采用了一个方法，叫“alpha-beta剪枝”，它大为减少了检测的数目，提高电脑搜索的速度。
各种各样的这种算法用于所有的强力Othello程序。
(同样用于其他棋类游戏，如国际象棋和跳棋)。
为了搜索九步，一个好的程序只用搜索十万到一百万个位置，而不是没用前的十亿次。
•估值这是一个程序中最重要的部分，如果这个模块太弱，则就算算法再好也没有用。
我将要叙述三种不同的估值函数范例。
我相信，大多数的Othello程序都可以归结于此。
棋格表：这种算法的意思是，不同的棋格有不同的值，角的值大而角旁边的格子值要小。
忽视对称的话，棋盘上有10个不同的位置，每个格子根据三种可能性赋值：黑棋、白棋和空。
更有经验的逼近是在游戏的不同阶段对格子赋予不同的值。
例如，角在开局阶段和中局开始阶段比终局阶段更重要。
采用这种算法的程序总是很弱(我这样认为)，但另一方面，它很容易实现，于是许多程序开始采用这种逼近。
基于举动力的估值：这种更久远的接近有很强的全局观，而不像棋格表那样局部化。
观察表明，许多人类玩者努力获得最大的举动力(可下棋的数目)和潜在举动力(临近对手棋子的空格，见技巧篇)。
如果代码有效率的话，可以很快发现，它们提高棋力很多。
基于模版的估值：正如上面提及的，许多中等力量的程序经常合并一些边角判断的知识，最大举动力和潜在举动力是全局特性，但是他们可以被切割成局部配置，再加在一起。
棋子最少化也是如此。
这导致了以下的概括：在估值函数中仅用局部配置(模版)，这通常用单独计算每一行、一列、斜边和角落判断，再加在一起来实现。
估值合并：一般程序的估值基于许多的参数，如举动力、潜在举动力、余裕手、边角判断、稳定子。
但是怎么样将他们合并起来得到一个估值呢？一般采用线性合并。
设a1，a2，a3，a4为参数，则估值s：=n1*a1+n2*a2+n3*a3+n4*a4。
其中n1，n2，n3，n4为常数，术语叫“权重”(weight)，它决定了参数的重要性，它们取决于统计值。

Google"类似图片搜索"：你可以用一张图片，搜索互联网上所有与它类似的图片。
这种技术的原理是什么？计算机怎么知道两张图片类似呢？根据NealKrawetz博士的解释，原理非常简单易懂。
我们可以用一个快速算法，就达到基本的效果。
这里的关键技术叫做"感知哈希算法"（Perceptualhashalgorithm），它的作用是对每张图片生成一个"指纹"（fingerprint）字符串，然后比较不同图片的指纹。
结果越接近，就说明图片越类似。
这是一个最简单的实现。

使用Matlab给灰度图像上色的Gray2RGB函数，需要额外提供一张配色接近的图片。
该原始算法源于JenyRajan,Chandrashekar，但其运转速度过慢，我做了一些Matlab特有的小优化，大大提高了运转速度。

2007年的上海GPS出租车数据集，特征包括：出租车ID、时间、经度、维度、夹角角度、出租车的瞬时速度和出租车载客形态。
接近10万条数据，并且附上了LogViewer工具来快速查看每一个数据集。
本人学术研究使用过的数据集，绝对可靠！

资源包含文件：课程word+答辩PPT+项目源码及测试图片数字图像中阴影是普遍存在的，而且其为数字图像处理的很多任务，如图像特征提取，图像识别，图像分割带来了不利的影响。
一个有效的阴影检测与去除方法可以为接下来的图像处理带来很多便利。
与同表面非阴影区域相比，图像中阴影区域一般会具有以下特征：其亮度会明显比非阴影区域低；
与非阴影区域有分界，界线宽度一般不大，在界线上存在渐变；
阴影区域的颜色通道比例和非阴影区域比较接近。
我们可以利用这些特征来完成阴影检测的工作。
详细引见参考：https://blog.csdn.net/sheziqiong/article/details/125589942

描述:在矢量多边形区域中,一个坐标点的位置能否在区域内算法:C#代码,适用于任意多边形(凹凸多边形),但是没有考虑实际误差范围的情况(应用在实际问题解决中,接近区域一定范围是可以忽略的,这个误差范围考虑后算法的复杂度会加倍,所以没有做这方面的考虑)

可穿戴电子商务项目您将利用到目前为止在训练营中学到的一切来构建一个电子商务应用程序，其中将展示所有提供的可穿戴设备。
堆栈是React.Js，Redux，Node.Js和样式化组件。
您的节点服务器应该是RESTful的，并且遵循REST原则，至少要在我们从新手训练营学到的程度上。
:raised_hand:您不能使用任何外部UI库，包括但不限于MaterialUI，Bootstrap。
入门您有任务和团队。
你应该先做什么？每个团队甚至每个团队成员的情况都会有所不同。
重要的是不要跳进去开始编码！在第一天接近尾声之前，可能不应该进行任何编码。
认识您的产品经理！每个团队都被分配了一个产品经理。
这个人担任回答问题，指导您并基本上防止一切崩溃！此人应出席您的某些团队会议，但不是全部。
PM是超级忙碌的人，并且有多个项目需要管理。
:winking_face:规划您将分为3组（与分配的PM）。
您的P

一、课题背景雾，在很大程度上会降低能见度，因此在此情况下拍摄的图像对比度也会遭到严重的影响。
尤其是在智能化的今天，对于交通领域的影响表现的尤为明显。
因此，找到应对这种自然现象造成的图像对比度减弱问题的解决办法对于整个领域的发展是非常有现实意义的。
近年来，随着互联网技术的不断发展，关于图像处理方面的技术也趋于成熟，特别是在户外视觉方面的进步也尤为突出。
其已经不仅仅局限在户外，在其他领域也有所涉及。
MATLAB本身具有非常强大的图像处理功能，通过仔细调研发现其能够将在恶劣天气条件下拍摄的图像进行处理，进一步提高图像对比度以接近于原始图像。
本次研究主要使用三种算法队图像进行去雾处理。
分别是局部

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。