指纹识别算法经典书籍，值得推荐。
内容包括指纹图像预处理、特征点提取、指纹比对等各个模块

实现指纹图像的预处理（包括指纹图像分割、增强、二值化、细化）指纹匹配还有gui界面设计

SPM8安装与FMRI预处理流程，结合了网络上的资源

许多开发者对c／c++语言及其底层原理掌握不牢固，在面试过程中经常漏洞百出，无法取得好成绩。
而招聘单位为了得到高素质的员工往往采用各种形式的面试考察求职者，这让面试难度大大增加。
求职者要想成功应聘，不仅需要扎实的基本功，还需要经受情商和智商方面的考验。
　　本书通过380余个面试题，对企业招聘c／c++程序员需要掌握的知识进行了系统、全面的总结，以帮助读者进行充分的面试准备，在激烈的竞争中成功应聘。
本书内容大多取材于各大it公司的面试题，详细分析了应聘c／c++程序员职位的常见考点。
本书主要内容包括面试流程及准备、英语面试、电话面试、c／c++语言基础、流程控制、输入输出、预处理、内存管理、指针、面向对象基础、类、多态、继承、函数、模板与stl、数据结构、软件工程、数据库、操作系统、计算机网络、经典算法题、数据库操作题、思维拓展、文字解答实战题、程序改错实战题、编写程序实战题、智力测试、逻辑测试等。
　　本书附带1张光盘，内容为本书所有面试题的多媒体教学视频及其他学习资料。
　　本书中的面试题不但以实例代码的形式对答案进行了详细解析，还对问题的相关知识点进行了扩展说明。
希望通过本书，读者可以成功应聘，并提升综合素质。
本书适合应聘c／c++职位的程序员阅读，也适合其他程序员作为拓展读物进行阅读。
目录:第1篇求职准备和技巧第1章了解面试——通过面试抓住机会第2章英文面试第3章电话面试第2篇c/c++基础知识第4章c/c++语言基础第5章流程控制第6章输入输出第7章预处理以及内存管理第8章指针第9章面向对象与类第10章继承第11章函数第12章模板与stl第3篇c/c++专业应用第13章数据结构第14章软件工程第15章数据库、操作系统、计算机网络第16章上机操作题第17章思维拓展.第4篇c/c++面试题实战解析第18章文字解答实战题第19章程序改错实战题第20章编写程序实战题第5篇智力测试与逻辑测试第21章智力测试第22章逻辑测试

利用fsl与trackvis对dti进行白质纤维追踪详细教程，包括预处理，与计算FA，定义roi进行白质纤维追踪等。

深度学习脑部肿瘤图像分割代码，python包括图像预处理数据增强，数据生成，网络训练，测试结果

本设计是对于快递单邮政编码识别系统设计的实现。
该系统主要分为两部分，一是图像预处理，二是图像的识别。
图像的预处理工作主要对图像进行灰度化、二值化、分割等。
识别工作基于图像特征提取、识别输出。
主要用到的方法为模板匹配法。

抽象信道估计对于具有混合预编码的毫米波（mmWave）大规模MIMO是具有挑战性的，因为射频（RF）链的数量远小于天线的数量。
传统的基于压缩感测的信道估计方案由于信道角度量化而遭受严重的分辨率损失。
为了提高信道估计精度，本文提出了一种基于迭代重测（IR）的超分辨率信道估计方案。
通过梯度下降法优化目标函数，所提出的方案可以迭代地将估计的到达/离开角度（AoAs/AoD）移向最优解，并最终实现超分辨率信道估计。
在优化中，权重参数用于控制稀疏度和数据拟合误差之间的权衡。
另外，开发基于奇异值分解（SVD）的预处理以降低所提出的方案的计算复杂度。
仿真结果验证了该方案比传统解决方案更好的性能。

平台部分主要是hadoop分布式系统，基于该系统融合了组件Spark，Hbase，Hive，Sqoop，Mahout等。
继而进行相关的数据分析该项目主要分为以下几部分:1:数据采集主要是基于豆瓣电影的数据，进行分析，所以首先要爬取相关的电影数据，对应的源代码在DouBan_Spider目录下，主要是采用Python+BeautifulSoup+urllib进行数据采集2:ETL预处理3:数据分析4:可视化代码封装完好，适用于对作影视感情分析，影评分析，电影类型分析，推荐系统的建立

一步步教你如何搭建机器翻译系统，包括：1.机器翻译现状41.1什么是机器翻译？41.2相关论文71.3相关会议81.4相关工具82.NMT系统搭建指导92.1获取数据92.2数据预处理102.3模型训练122.4模型的解码及bleu计算133.系统的优化153.1模型的ensemble153.2定制化领域微调153.3迁移学习154.翻译引擎的部署164.1翻译系统概述164.2基于Tensor2tensor的引擎部署164.3简单系统搭建174.4多个模型共同部署的方案185.机器翻译进阶195.1爬虫技术195.2数据清洗195.3数据增强205.4翻译质量评估216.常用框架概述226.1Tensor2tensor226.2Nematus296.3Marian296.4其他框架307.其他307.1Bleu原理307.2BPE原理30

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。