欢迎使用GitHub欢迎使用GitHub-数百万开发人员在该处共同开发软件。
准备开始了吗？让我们通过构建和发布您的第一个GitHubPages网站来了解所有工作原理！储存库现在，我们在您的第一个GitHub存储库中。
存储库就像是项目的文件夹或存储空间。
项目的存储库包含其所有文件，例如代码，文档，图像等。
它还跟踪您（或您的协作者）对每个文件所做的每个更改，因此，如果您犯任何错误，则始终可以返回到项目的先前版本。
该存储库包含三个重要文件：GitHub上第一个网站HTML代码，用颜色和字体装饰您的网站CSS样式表以及README文件。
它还包含一个图像文件夹，其中包含一个图像文件。
描述你的项目您当前正在查看项目的README文件。
自述文件就像您项目的封面或升降机间距。
它们以纯文本或编写，并且通常包括描述项目的段落，使用方法的指导，创作者等。
您的第一个网站Git

Leda是计算几何方法研究中可能会用到的工具，目前的版本是6.2，太贵了。
最后的免费版本是4.2，供大家学习之用

Auto_daily_report适用于XMUHealthSystem的Auto_daily_report介绍支持在“承诺xxxx”的下拉框选择“是”:check_box_with_check:支持保存表单:check_box_with_check:支持判断是否打卡成功:check_box_with_check:打卡失败，间隔1h后重新打卡若打卡失败5次，发邮件通知“打卡失败”打卡成功，发邮件通知“打卡成功”要求Seleniumpipinstallseleniumchromedriver下载地址：:linux放到/usr/bin目录下邮件设定档autoReport.shusrname="yourusername"#usernamepassword="yourpassword"#passwordemail="youremail"#emailtoreceiveres

CMMIInstitute官方免费文档，不得用于商业目的，违者后果自负。

一芯FirstChip已发布新FC1179主控的量产工具，版本号为20180903，是目前最稳定的版本，之前的版本可能会遇到一些bug，所以建议使用此版，首先确定主控是不是一芯FC1179，然后把U盘插上使用本工具量产即可，不会用的可以参考博主的教程。
更新日志：1、提升B16/B17开卡及BIN级良率2、优化HDBENCH随机写速度3、解决HDBENCH后对比失败问题4、解决多次系统格式化失败问题5、解决厂商信息显示不正常问题6、提升Micron/Intel双贴开卡良率及稳定性7、将之前1178+B16/B17/B05/L05的专用工具，合并到该版本中，可以使用同一版工具。

Fortran2013版，用于对离散数据进行多元线性回归，各符号均有较详细的注释和说明。
对从事回归分析的人员有帮助，也有助于初学者学习Fortran语言。

chromexdebug插件，免费，不要积分；
2020年4月亲测可用；
若不能用大家crx后缀换成zip,然后解压，再用chrome加载已解压的扩展程序打开即可。

用matlab编程，直接利用C(p)作为边界点权值，对给出的2幅图像进行修复；
其中，目标区域是红色标注区域。
实验的主要任务是将红色区域去掉，并将图像恢复。

基于Quartus的数字钟代码，用数码管分别显示时、分、秒的计数。
同时可以对时间进行设置

《数字图像处理——应用篇》是由谷口庆治编著的一本深入探讨图像处理技术的专业书籍，这本书在图像处理领域具有很高的权威性。
全书完整PDF版本是唯一可获取的全面资源，对于学习和研究图像处理技术的读者来说，无疑是一份宝贵的资料。
图像处理是计算机科学中的一个重要分支，它涉及了将模拟图像转换为数字形式，以及对数字图像进行各种操作以改善质量或提取有用信息。
在《数字图像处理——应用篇》中，作者谷口庆治详细阐述了这一领域的关键概念和技术，包括图像获取、颜色模型、图像增强、图像复原、图像分割、特征提取以及模式识别等核心主题。
1.**图像获取**：这部分介绍了图像传感器的工作原理，如CCD和CMOS，以及扫描仪和相机的成像过程。
同时，还涵盖了像素的概念、采样理论和量化过程。
2.**颜色模型**：书中详细讨论了RGB、CMYK、HSV、YCbCr等常见颜色模型，以及它们在不同应用场景下的选择和转换方法。
3.**图像增强**：通过滤波器、直方图均衡化等手段改善图像的视觉效果，提升图像质量，这部分包括线性和非线性滤波、对比度增强等技术。
4.**图像复原**：针对图像退化问题，如噪声、模糊等，提出了一系列恢复技术，如Wiener滤波、反卷积等。
5.**图像分割**：这是图像分析的关键步骤，包括阈值分割、区域生长、边缘检测等方法，用于将图像划分为有意义的部分。
6.**特征提取**：为了识别和理解图像，需要从图像中提取有意义的特征，如角点、边缘、纹理和形状，这些特征可用于后续的模式识别和对象识别。
7.**模式识别**：利用机器学习算法，如支持向量机、神经网络、决策树等，对图像中的模式进行分类和识别，是图像处理领域的高阶应用，广泛应用于OCR文字识别、人脸识别、医学影像分析等领域。
8.**OCR文字识别**：光学字符识别技术是模式识别的一个实例，通过识别图像中的文字并转化为可编辑文本，该技术在文档自动化处理、图书数字化等方面有着广泛的应用。
压缩包中的文件名表明资源分为了三个部分：`数字图像处理——应用篇.part1.rar`、`数字图像处理——应用篇.part2.rar`和`数字图像处理——应用篇.part3.rar`。
通常，这种分卷压缩格式是为了便于大文件的传输和存储，用户需要下载所有部分并使用合适的解压工具（如WinRAR或7-Zip）合并解压，才能获得完整的PDF文件。
《数字图像处理——应用篇》是一本涵盖广泛、深度适中的教材，适合计算机视觉、图像处理、模式识别等相关领域的学生和研究人员。
通过学习本书，读者不仅可以掌握基本的图像处理技术，还能了解其在实际应用中的策略和方法，为进入这个领域的深入研究打下坚实基础。

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。