nmse归一化均方差图像对比图像相似matlab

应用于检测毕业论文、行业报告的重复率,抄袭检测和硕士论文检测,论文比对论文查重软件、论文相似度检测

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

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。

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）

Kohonen神经网络算法工作机理为：网络学习过程中，当样本输入网络时，竞争层上的神经元计算输入样本与竞争层神经元权值之间的欧几里德距离，距离最小的神经元为获胜神经元。
调整获胜神经元和相邻神经元权值，使获得神经元及周边权值靠近该输入样本。
通过反复训练，最终各神经元的连接权值具有一定的分布，该分布把数据之间的相似性组织到代表各类的神经元上，使同类神经元具有相近的权系数，不同类的神经元权系数差别明显。
需要注意的是，在学习的过程中，权值修改学习速率和神经元领域均在不断较少，从而使同类神经元逐渐集中。

本软件主要用于各种形式的坐标转换。
另外附带了一些常用的小工具。
·基于椭球的坐标转换：基于椭球的坐标转换，椭球参数要参与运算，因此必须知道椭球参数。
1.高斯投影正算2.高斯投影反算3.坐标换带4.不同椭球间的坐标转换（7参数法）5.抵偿高程面的建立及坐标转换·基于平面的坐标转换（4参数法）：基于平面的坐标转换，不需要知道椭球参数，适合任何形式的平面直角坐标系。
1.二公共点简易变换依靠二个公共点（一个作为基准点，另一个作为方向附合点），将自由坐标系中的坐标转换为统一坐标系中的坐标。
2.多公共点相似变换·导线及高程计算：适用于以下导线形式的平差计算：1.边角测量附(闭)合导线的平差。
2.边角测量单边附合导线的平差。
3.边角测量无定向导线的平差。
4.边角测量支导线的的计算。
5.坐标测量附(闭)合导线平差。
指使用全站仪直接观测坐标的附(闭)合导线。
其计算原理是先反算方位角与边长，然后仍按照边角测量附(闭)合导线的平差原理进行。
保证了坐标与方向附合（有些平差软件仅考虑了坐标附合，实际上是将附合导线当成单边附合导线来计算了，可靠性肯定要差些）。
在外业观测时，一定要在终点继续设站观测前视控制点的坐标，这样根据终边两个点的观测坐标和已知坐标就可以计算方位闭合差。
6.坐标测量单边附合导线平差。
7.坐标测量无定向导线平差。
坐标导线测量中，往往同时观测了高程，因此在计算平面坐标的同时，进行了高程的平差计算。
8.附合高程路线计算适用于水准及三角高程路线的平差计算。

Android模仿新版微信主界面，应该来说模仿的很相似。

微信8.0的表情好可爱呀。
仿做一批分享给大家

适合山东大学学生期末考试复习，考前翻看历年真题可以提前了解考试题型。
每年考试题型基本不变。
大题有原题，历年相似度很大

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。