第一篇　底子学识第1章　图像/视频底子学识第2章　图像缩放第3章　图像品质增强底子本领第4章　超分说率规复本领第二篇　基于重修的超分说率规复第5章　基于重修的图像超分说率规复本领概述第6章　凸集投影以及最大后验概率估量第7章　基于mrf模子的map图像超分说率规复第8章　基于梯度矢量流解放的图像超分说率规复第9章　基于货物的监控视频超分说率规复第10章　基于权值矩阵的超分说率盲规复第11章　基于小波变更域的超分说率规复第12章　基于单帧高分说率图像的视频序列超分说率规复第三篇　基于学习的超分说率规复第13章　基于学习的超分说率规复本领概述第14章　基于示例学习的超分说率规复算法第15章　基于多类料想器学习的超分说率规复第16章　基于学习的人脸图像超分说率规复第四篇　高动态规模展现第17章　高动态规模图像可视化本领概述第18章　基于自顺应细节增强的高动态规模图像可视化第五篇　超分说率规复本领的阻滞趋向第19章　超分说率规复本领的阻滞趋向

应用大恒DH-HV1351UM-ML数字摄像机设备进行单帧图像采集保存,VC单文档，源代码和程序，大恒DH-HV1351UM-ML数字摄像机usblib和头文件

MFC与halcon进行相机采集，有单帧采集和延续采集

利用组合惯导的gps信息及四元从来拼接点云，同时实现拼接后每五帧点云迭代显示，并且拼接后拼接的点云转回了雷达坐标系，能够像处理单帧点云一样处理拼接后的点云（我拼接就是为了让点云线数更密），有很多地方可供大家参考和调试

本代码完成了单帧超分辨率重建，效果比传统的样条插值好很多，关于本代码的IEEE文献后期再上传本代码完成了单帧超分辨率重建，效果比传统的样条插值好很多，关于本代码的IEEE文献后期再上传

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。