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Instagram私有WebAPI客户端:selfie::sparkles::red_heart_selector:Instagram私有WebAPI的简单，简单且非常完整的实现。
支持所有主要功能经过良好测试的CI所有测试每天运行安装npminstallinstagram-web-api用法IntanceInstagram和呼叫login方法；
这会将凭据存储在内存中。
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该书是JosephM.Geary即将退休之作，集其毕生科研实践之精华，Geary是美国Alabama大学著名的光学研究中心的教授，SPIE的Fellow，从事镜头设计四十余年，有着丰富的镜头设计经验，阅读该书就是您与大师对话，亲身聆听教诲的机会。
本书来自于Huntsville市Alabama大学应用光学研究中心光学工程专业博士生的学位课。
虽然有很多设计各种镜头方面的专著和论文集，但在教这门课开始的时候，令我十分沮丧和失望的是，我无法找到一本好的镜头设计方面的教材。
还没有人针对学生学习（或教师）思路来编写教材，因此希望本书在镜头设计教学方法上迈出一步。
它就像我最初打算的一样，现代镜头设计教材不可能完全脱离可利用的商业光学设计软件，因此考虑几个原因（如界面友好和高性价比等），作者选择了ZEMAX。

为了实现无损检测，经常在生产中使用超高速全息照相。
但检测物(例如发动机或工作零件内部的检测)往往不总是很容易接近的。
这个障碍已由圣·路易德法联合研究所的F.Albe和H.Fagot两人消除，此法证实使用超短脉冲激光以很高功率密度在光纤中传输的超高速全息照相确实可行，虽然超短脉冲激光能使相干长度减小，频率展宽，甚至有时使光纤损坏，但使用脉宽20ns、输出能量20mJ的倍频YAG激光时，用单模参考光纤和直径为1nm的光纤(长为1m)照明物体。
他们以此成功地拍摄了两张全息照相，其第一个脉冲在物体振动后1.8ms,二次曝光间隔40μs。
实现全息照相内窥镜现也有所考虑。

资源是LBPH人脸识别的示例代码，基于OpenCV2.4.9的VS2010工程，其中包含AT&T人脸库，库中有40个人，每个人有10张人脸，共400张人脸。

MATLAB神经网络43个案例分析源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

此程序包含经典PCA以及2DPCA算法的MATLAB程序，以及在ORL人脸数据库中的人脸识别应用，分类识别算法采用的是SVM。
PCA最高识别率为85%2DPCA为91%程序中涉及到一些图片路径的修改，请注意自己修改。
部分重要程序有xxx以及TDxxx两份，分别对应于PCA以及2DPCA程序的使用。
主要识别能力有：单张人脸的类别的识别，全体人脸的识别率的计算，单张人脸的图像近似重构。
特别注意：在test之前一定要先train一下哦：比如：TDtrain(40,5,5);TDtest

java+oracle毕业设计createtablebooks(IDnumber(3),BookNamevarchar2(20),Pressvarchar2(20),Authorvarchar2(20),PressDateDate,Pricenumber(5,2),Comvarchar2(20),books_countnumber(2),borrowed_countnumber(2),constraintID_Contraint_PKprimarykey(ID));createsequenceID_Sequence;//*******************************createtablebookBrowse(IDnumber(3),StudentNamevarchar2(40),BookNamevarchar2(40),ReturnDateDate,BorrowDateDate,Comvarchar2(40),Is_Returnedchar(2),//设置默认直为‘否’constraintID_BookBrowse_Containtprimarykey(ID));createsequenceID_Browse_Sequence;//************************************createtableUserTable(IDnumber(3),UserNamevarchar2(40),Passwordvarchar2(40),Powervarchar2(40),constraintID_User_Containtprimarykey(ID));//******************************createsequenceID_User_Sequence;

（1）某院校共有五个系，分别为计算机系、外语系、机械系、自动化系、土木系，每个系有2-4个教研室，每个教研室的教师数都不超过40人。
（2）采用三层架构的园区网络，汇聚层位于每个系。
（3）网络组建时需要考虑合理划分VLAN，考虑所有设备远程网管，并且只允许网络管理部能够远程访问设备（4）接入层交换机要结合用户特点适当考虑接入安全策略。
（5）设置数据中心，部署WWW、Email等服务，考虑一定的网络安全性。
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（6）园区网络内部采用动态路由协议。
（7）学校出口采用PAT技术，网络出口地址为202.194.67.X/26，ISP端202.194.67.62。
（8）完成设备选型。

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。