全国大学生电工数学建模竞赛（以下简称竞赛）是中国电机工程学会电工数学专委会主办的面向全国大学生的科技活动，目的是提高学生的综合素质、增强创新意识、培养学生应用数学知识解决实际工程问题的能力，激发学生学习数学的积极性，同时也将推动高校的教学改革与教育创新的进程。

很容易理解的PM模型代码，输入原始图像，多次迭代PM算法得到平滑后的图像。
非线性扩散方法在图像处理方面的应用越来越广泛，因其对于图像边缘的增强和保护作用十分明显，所以对该种方法的深入研究是十分有必要的。

压缩包中包括ReinforcementLearningAnIntroduction英文与中文文档，还包括涉及的课程代码。

数据增强技术，采用开源框架keras代码库进行数据扩增，通过平移、旋转、裁剪、等方法对原始图像进行操作，得到更多的类似的目标图像。

ENVI　　ENVI(TheEnvironmentforVisualizingImages)是美国ITTVisualInformationSolutions公司的旗舰产品。
ENVI由遥感领域的科学家采用IDL开发的一套功能强大的遥感图像处理软件；
它是快速、便捷、准确地从地理空间影像中提取信息的首屈一指的软件解决方案，它提供先进的，人性化的使用工具来方便用户读取、准备、探测、分析和共享影像中的信息。
今天，众多的影像分析师和科学家选择ENVI来从地理空间影像中提取信息。
已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋，测绘勘察和城市与区域规划等行业。
　　创建于1977年的RSI（现为ITTVisualInformationSolutions公司）已经成功地为其用户提供了超过30年的科学可视化软件服务。
目前ITTVisualInformationSolutions的用户数超过150,000，遍布于80个国家与地区。
从2000年开始连续三年，ENVI被美国国家影像制图局（NIMA）等权威机构组织的Passfind项目遥感影像系统评比当中被评为“最佳的遥感目标识别软件”。
2004年RSI公司并入上市公司ITT公司，并于2006年5月正式成立ITTVisualInformationSolutions公司，ENVI&IDL的发展步伐更加有利与快捷，更多的新功能与算法加进到新版本中。
　　强大的影像显示、处理和分析系统　　ENVI包含齐全的遥感影像处理功能：常规处理、几何校正、定标、多光谱分析、高光谱分析、雷达分析、地形地貌分析、矢量应用、神经网络分析、区域分析、GPS联接、正射影象图生成、三维图像生成、丰富的可供二次开发调用的函数库、制图、数据输入/输出等功能组成了图像处理软件中非常全面的系统。
　　ENVI对于要处理的图像波段数没有限制，可以处理最先进的卫星格式，如Landsat7、IKONOS、SPOT,RADARSAT,NASA,NOAA,EROS和TERRA，并准备接受未来所有传感器的信息。
　　强大的多光谱影像处理功能　　ENVI能够充分提取图像信息，具备全套完整的遥感影像处理工具，能够进行文件处理、图像增强、掩膜、预处理、图像计算和统计，完整的分类及后处理工具，及图像变换和滤波工具、图像镶嵌、融合等功能。
ENVI遥感影像处理软件具有丰富完备的投影软件包，可支持各种投影类型。
同时，ENVI还创造性地将一些高光谱数据处理方法用于多光谱影像处理，可更有效地进行知识分类、土地利用动态监测。
　　更便捷地集成栅格和矢量数据　　ENVI包含所有基本的遥感影像处理功能，如：校正、定标、波段运算、分类、对比增强、滤波、变换、边缘检测及制图输出功能，并可以加注汉字。
ENVI具有对遥感影像进行配准和正射校正的功能，可以给影像添加地图投影，并与各种GIS数据套合。
ENVI的矢量工具可以进行屏幕数字化、栅格和矢量叠合，建立新的矢量层、编辑点、线、多边形数据，缓冲区分析，创建并编辑属性并进行相关矢量层的属性查询。
　　ENVI的集成雷达分析工具助您快速处理雷达数据　　用ENVI完整的集成式雷达分析工具可以快速处理雷达SAR数据,提取CEOS信息并浏览RADARSAT和ERS-1数据。
用天线阵列校正、斜距校正、自适应滤波等功能提高数据的利用率。
纹理分析功能还可以分段分析SAR数据。
ENVI还可以处理极化雷达数据，用户可以从SIR-C和AIRSAR压缩数据中选择极化和工作频率，用户还可以浏览和比较感兴趣区的极化信号，并创建幅度图像和相位图像。
　　地形分析工具　　ENVI具有三维地形可视分析及动画飞行功能，能按用户制定路径飞行，并能将动画序列输出为MPEG文件格式，便于用户演示成果。
　　准备您的影像　　ENVI提供了自动预处理工具，可以快速、轻松地预处理影像，以便进行查看浏览或其他分析。
通过ENVI，您可以对影像进行以下处理：　　•正射校正　　•影像配准　　•影像定标　　•大气校正　　•创建矢量叠加　　•确定感兴趣区域（ROIs）　　•创建数字高程模型（DEMs）　　•影像融合，掩膜和镶嵌　　•调整大小，旋转，或数据类型转换　　探测影像　　ENVI提供了一个直观的用户界面和易用的工具，让您轻松、快速地浏览和探测影像。
您可以使用ENVI完成的工作包括：浏览大型数据集和元数据，对影像进行视觉对比，创建强大的3D场景，创建散点图，探测像素特征等。
　　分析影像　　ENVI提供了业界领先的图像处理功能，方便您从事各种用途的信息提取。
ENVI提供了一套完整的经科学实践证明的成熟工具来帮助您分析影像。
　　数据分析工具　　ENVI包括一套综合数据分析工具，通过实践证明的成熟算法快速、便捷、准确地分析图像。
　　•创建地理空间统计资料，如自相关系数和协方差　　•计算影像统计信息，如平均值、最小/最大值、标准差　　•提取线性特征　　•合成雷达影像　　•主成分计算　　•变化检测　　•空间特征测量　　•地形建模和特征提取　　•应用通用或自定义的滤波器　　•执行自定义的波段和光谱数学函数　　光谱分析工具　　光谱分析通过像素在不同波长范围上的反应，来获取有关物质的信息。
ENVI拥有目前最先进的，易于使用的光谱分析工具，能够很容易地进行科学的影像分析。
ENVI的光谱分析工具包括以下功能：　　•监督和非监督方法进行影像分类　　•使用强大的光谱库识别光谱特征　　•检测和识别目标　　•识别感兴趣的特征　　•对感兴趣物质的分析和制图　　•执行像素级和亚像素级的分析　　•使用分类后处理工具完善分类结果　　•使用植被分析工具计算森林健康度　　共享您的信息　　ENVI能轻松地整合现有的工作流，让您能在任何环境中与同事们分享地图和报告。
所处理的图像可以输出成常见的矢量格式和栅格影像便于协同和演示。
　　自定义您的地理空间影像应用　　ENVI建立于一个强大的开发语言—IDL之上。
IDL允许对其特性和功能进行扩展或自定义，以符合用户的具体要求。
这个强大而灵活的平台，可以让您创建批处理、自定义菜单、添加自己的算法和工具，甚至将C++和Java代码集成到您的工具中等。
　　自2007年起，与著名的GIS厂商ESRI公司开展全面战略合作，ENVIReaderforArcGIS模块让ArcGIS系列软件全面支持ENVI的数据格式，最新版本ENVI4.5完全支持ArcGIS的Geodatabase等。

版本特性：1.支持BigIoT（贝壳物联）平台接入，在Networksetting中选中BigIoT即可，目前只支持它的TCP模式，因此只能使用8181，8282，8585这三个TCP端口，三个端口的区别请查看BigIoT的官方文档https://www.bigiot.net/help/1.html；
接着，填写好Cloudserversetting中的DeviceID与APIKey并保存，启动后将自动连接到BigIoT的服务器，无论你选用是哪个端口，本固件都将每隔50秒发送一次心跳信息到服务器中，让设备自动保持连接；
2.本固件的BigIoT模式已做好了透传，发送到8622模块串口的数据将直接透传到BigIoT服务器，相反BigIoT传回来的数据会直接透传到8266模块的串口，用户按BigIoT的官方文档，对数据进行解析即可；
3.根据ESP8266的文档，这个版本固件修改了SPIFFS格式化的时长，从20秒改成官方推荐的30秒，如果是新买的模块，首次使用的时候可能要多等一会儿，但更好地保证了格式化SPIFFS分区的正确性；
4.更新了SDK的版本，虽然没有什么感觉，但是我的确把它更新了；
5.UPD连续发送数据，偶见崩溃重启的问题貌似已经修复好了，不过那是SDK的功劳，不是我；
6.还是老话，自用/学习可以，商用请联系开发者，尊重劳动成果人人有责；
后话：本来还想支持Blinker平台的，但找不到它的通讯协议文档，只找到了它的库，它的库直接集成到我的代码中时，程序无法正常工作（崩溃），如有相关技术资料，可以告诉我，我会尝试集成。
ESP32的新版本马上开始开发，需要修改的代码比较多，本人独立开发者，利用业余时间开发，因此大概要等10天左右吧。

学习杂记松的成长之旅2020.05.25突发奇想，想要记录一下自己在开发路上的成长过程并有了第一篇笔记MySql优化建议的原因2020.05.26更新一下使用自定义注释解和AOP切面实现增强功能尝试一天一更吧2020.07.10更新了IOC容器相关知识2020.09.02更新了Redis相关知识

Aspose.Words是一款强大的文档处理库，专为.NET开发者设计，用于在应用程序中创建、编辑、转换和显示MicrosoftWord文档。
这个版本是18.7，涵盖了Core版本，这意味着它支持.NETCore框架，使得跨平台开发变得更加便捷。
无水印和功能限制的特点，使其成为学习和测试的理想选择，但请注意，它不适用于商业用途。
Aspose.Words的核心功能包括：1.**创建和编辑文档**：允许程序员动态创建新的Word文档，或者对现有文档进行编辑。
可以插入文本、图片、表格、形状等元素，调整格式，设置样式和主题。
2.**文档转换**：支持将Word文档转换成多种格式，如PDF、HTML、XPS、EPUB、图像等。
这对于生成报告、网页、电子书或打印预览非常有用。
3.**模板处理**：利用MailMerge功能，Aspose.Words可以从数据源（如数据库、CSV文件或XML）填充模板，生成批量定制的文档，例如信函、发票或证书。
4.**编程接口**：提供直观的API，便于.NET开发者集成到他们的项目中。
无论是C#、VB.NET还是其他.NET语言，都能轻松调用Aspose.Words的功能。
5.**文档比较**：能够比较两个Word文档的差异，并生成合并结果，这对于版本管理和协同工作很有帮助。
6.**渲染和打印**：Aspose.Words可以将文档渲染为高质量的图像，便于在Web应用中预览，也可以直接发送到打印机进行打印。
7.**SkiaSharp依赖**：此版本中提到了NuGet包SkiaSharp1.60.0。
SkiaSharp是一个跨平台的2D图形处理库，用于绘制图形和文本，Aspose.Words可能利用它来增强在.NETCore中的图形渲染能力。
8.**兼容性**：Aspose.Words兼容多种版本的MicrosoftWord文件格式，包括DOC、DOCX、RTF、ODT等，同时也支持OpenXML标准。
9.**性能优化**：由于其高效的内存管理和算法，Aspose.Words在处理大型文档时也能保持良好的性能。
10.**错误处理和调试**：提供了详细的错误日志和异常处理机制，有助于开发者在遇到问题时进行诊断和修复。
Aspose.Words是一个全面且功能强大的工具，对于需要在.NET环境中处理Word文档的开发者来说，它是一个不可或缺的资源。
通过学习和使用Aspose.Words18.7，开发者可以提高工作效率，实现更多复杂的文档操作。
但请务必注意版权问题，确保仅用于非商业目的。

2018版《增强学习导论》，著名增强学习大师RichardS.Sutton教授的经典教材《增强学习导论》（ReinforcementLearning:AnIntroduction）

HypeLCNN概述该存储库包含论文“具有用于高光谱和激光雷达传感器数据的光谱和空间特征融合层的深度学习分类框架”的论文源代码（正在审查中）使用Tensorflow1.x开发（在1.10至1.15版上测试）。
该存储库包括一套完整的套件，用于基于神经网络的高光谱和激光雷达分类。
主要特点：支持超参数估计基于插件的神经网络实现（通过NNModel接口）基于插件的数据集集成（通过DataLoader接口）培训的数据有效实现（基于内存的有效/基于内存/记录的）能够在经典机器学习方法中使用数据集集成神经网络的培训，分类和指标集成胶囊网络和神经网络的示例实现基于CPU/GPU/TPU（进行中）的培训基于GAN的数据增强器集成交叉折叠验证支持源代码可用于在训练大数据集中应用张量流，集成指标，合并两个不同的神经网络以进行数据增强的最佳实践注意：数据集文件太

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。