这是一个VC毕业设计，全景图拼接算法实战源码+论文。
算法基本思想，图像A和Ｂ，Ａ有至少１／３部分与Ｂ重合，在Ａ中找图像块ａ，在Ｂ中找图像块ｂ，利用夹角余弦距离，求ａ、ｂ的相似度，利用循环使ｂ在Ｂ中移动，找到相似度最大的图像块ｂ。
通过ｂ所在点坐标，确定B相对于Ａ的偏移量。
通过偏移量将Ａ和Ｂ放在同一坐标系实现拼接。
有些情况下图像亮度相差较大，为减少亮度对拼接效果的影响，提高定位精度需对图像进行亮度调节。
主要方法有：直方图匹配和函数变换（类似于photoshop中的调整）。
此步处理也可放在图像放拼接后的图像处理
算法基本思想，图像A和Ｂ，Ａ有至少１／３部分与Ｂ重合，在Ａ中找图像块ａ，在Ｂ中找图像块ｂ，利用夹角余弦距离，求ａ、ｂ的相似度，利用循环使ｂ在Ｂ中移动，找到相似度最大的图像块ｂ。
通过ｂ所在点坐标，确定B相对于Ａ的偏移量。
通过偏移量将Ａ和Ｂ放在同一坐标系实现拼接。
有些情况下图像亮度相差较大，为减少亮度对拼接效果的影响，提高定位精度需对图像进行亮度调节。
主要方法有：直方图匹配和函数变换（类似于photoshop中的调整）。
此步处理也可放在图像放拼接后的图像处理
2024/2/12 23:42:47
2.19MB
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设定：一个房间中两个麦克风，一个放在远处采集房间噪声，一个放在说话人附近采集带噪语音信号，认为两个音频文件的噪声相似。
目标是使用LMS自适应滤波算法来抑制噪声还原语音。
仿真：现给定一录音.mat文件，其中：s是原音频内容；
ref_noise是均值为0，方差为1的高斯噪声；
mixed是叠加上高斯噪声序列；
fs为信号采样率。
要求使用LMS自适应滤波法抑制噪声。
目标是使用LMS自适应滤波算法来抑制噪声还原语音。
仿真：现给定一录音.mat文件，其中：s是原音频内容；
ref_noise是均值为0，方差为1的高斯噪声；
mixed是叠加上高斯噪声序列；
fs为信号采样率。
要求使用LMS自适应滤波法抑制噪声。
2024/2/11 6:23:56
14.21MB
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采用C++开发的复矩阵数学库，含复数类CMyComplex、矩阵类CMatrix、修正贝塞尔函数类等，可进行各种复数和复矩阵运算，具体包括：实矩阵求逆的全选主元高斯－约当法、复矩阵求逆的全选主元高斯－约当法、对称正定矩阵的求逆、托伯利兹矩阵求逆的埃兰特方法、求行列式值的全选主元高斯消去法求矩阵秩的全选主元高斯消去法、对称正定矩阵的乔里斯基分解与行列式的求值、矩阵的三角分解、一般实矩阵的QR分解、一般实矩阵的奇异值分解、求广义逆的奇异值分解法、约化对称矩阵为对称三对角阵的豪斯荷尔德变换法、实对称三对角阵的全部特征值与特征向量的计算、约化一般实矩阵为赫申伯格矩阵的初等相似变换法、求赫申伯格矩阵全部特征值的QR方法、求实对称矩阵特征值与特征向量的雅可比法、求实对称矩阵特征值与特征向量的雅可比过关法等，内容十分丰富完善。
2024/2/5 6:06:28
6.39MB
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在推荐算法中，样本空间构成的数据矩阵一般为稀松矩阵，且维数一般较多，可通过求取特征值或者奇异值的方式获得样本矩阵的特征矩阵，从而降低维数。
主成分分析法在矩阵降维中有很好的应用。
本文通过特征值分解、奇异值分解、PCA等操作可以获得降维后的矩阵，通过使用不同的相似度判别法获得最好的相似度，可以使得推荐算法具有很好的效果。
主成分分析法在矩阵降维中有很好的应用。
本文通过特征值分解、奇异值分解、PCA等操作可以获得降维后的矩阵，通过使用不同的相似度判别法获得最好的相似度，可以使得推荐算法具有很好的效果。
2024/2/3 9:17:28
360KB
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语义相似度任务-LCQMC数据集下载。
LCQMC是哈尔滨工业大学在自然语言处理国际顶会COLING2018构建的问题语义匹配数据集，其目标是判断两个问题的语义是否相同。
LCQMC是哈尔滨工业大学在自然语言处理国际顶会COLING2018构建的问题语义匹配数据集，其目标是判断两个问题的语义是否相同。
2024/1/30 13:24:57
6.35MB
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从图像匹配原理着手，采用了3种模板匹配方法：基于德耳塔相关度量，基于改进Hausdorff距离算法和基于序贯相似性检测算法，对机场飞机进行匹配和识别
2024/1/28 4:15:07
138KB
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训练程序实现用户将数字0-9依次说一遍，并将其特征矢量时间序列作为模板存入模板库；
识别程序实现将输入语音的特征矢量时间序列依次与模板库中的每个模板进行相似度比较，将相似度最高者作为识别结果输出。
识别程序实现将输入语音的特征矢量时间序列依次与模板库中的每个模板进行相似度比较，将相似度最高者作为识别结果输出。
2024/1/21 4:48:07
4KB
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将节点相似度矩阵，作为深度稀疏自动编码器的输入，并通过不断迭代，作为输出低维特征矩阵。
（matlab编写）
（matlab编写）
2024/1/20 9:37:03
1.13MB
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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
15KB