在数字图像处理中，Lena（Lenna）是一张被广泛使用的标准图片，特别在图像压缩的算法研究中。
(为什么用这幅图，是因为这图的各个频段的能量都很丰富：即有低频（光滑的皮肤），也有高频（帽子上的羽毛），很适合来验证各种算法）然而，这张图片背后的故事是颇有意思的，很多人都抱有学究都是呆子的看法，然而Lena对此就是一个有力的驳斥。
lena（lenna）是一张于1972年11月出版的Playboy的中间插页，在这期杂志中使用了“Lenna”的拼写，而实际莉娜在瑞典语中的拼写是“lena”。

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神经网络控制第三版徐丽娜程序仅供交流学习使用Thefilecontainingblockdiagram'chap14_1sim'isshadowedbyafileofthesamenamehigherontheMATLABpath.Thiscancauseunexpectedbehavior.Formoreinformationsee"AvoidingProblemswithShadowedFiles"intheSimulinkdocumentation.Thefilecontainingblockdiagram'chap14_1sim'isshadowedbyafileofthesamenamehigherontheMATLABpath.Thiscancauseunexpectedbehavior.Formoreinformationsee"AvoidingProblemswithShadowedFiles"intheSimulinkdocumentation.

本书与樊昌信、曹丽娜编著的《通信原理(第7版)》相配套，全书共l3章，每章包括学习目标、复习主线或学习策略、内容提要、难点?疑点、重点?考点、典型例题、习题解答、试题精SHOU*选与参考答案。
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本书可作为高等院校的通信工程、电子信息、计算机通信等专业的本科生学习参考书和考研指导书，还可以作为有关教师的教学参考书。

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《基于内容图像检索技术》从理论方法研究与实现技术角度，总结归纳了基于内容图像检索（CBIR）技术的研究与进展，并融入了作者多年来的相关研究与应用成果，系统地介绍了CBIR的主要概念、基本原理、典型方法、实用范例以及新动向。
《基于内容图像检索技术》共有12章分为五部分：第一部分是概述，分析了CBIR的体系结构、技术现状和发展趋势；
第一部分讨论图像特征提取，给出图像低层特征（颜色、形状、纹理、空间关系）和图像高层特征（语义）提取算法，论述了综合图像多特征的检索方法以及三维模型检索的前沿研究；
第三部分是优化，论述了特征优化与过程优化；
第四部分给出了相关性评价与量化评价的通用方法；
第五部分介绍原型系统与应用实例，介绍了作者设计实现的原型检索系统与应用实例。
　　《基于内容图像检索技术》注重理论分析与算法实践相结合。
体系完善，书中所列算法均已调试通过，配有适量习题，每章均附有参考文献与小结，便于参考查阅。
《基于内容图像检索技术》内容详实。
比较实用，可供电子工程、计算机科学与技术、媒体制作和生产、远程教育和医疗、公安、遥感等领域的科技工作者参考，亦可作为高校电子工程、计算机及相关专业研究生教材。
第1章基于内容图像检索技术概述　　第2章基于颜色特征的图像检索　　第3章基于形状特征的图像检索　　第4章基于纹理特征的图像检索　　第5章基于空间关系的图像检索　　第6章基于语义的图像检索　　第7章综合多特征的图像检索　　第8章三维模型检索　　第9章图像检索中的特征优化　　第10章图像检索中的相关反馈过程优化　　第11章图像检索系统性能评价　　第12章基于内容图像检索的原型系统及应用实例

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完满将Cortana从Windows10中移除

该资源包括了分布式操作系统从第一章到第五章课后习题题目和答案的内容，由本人看书加上收集网上答案整理获得，希望对在校先生和老师起到一点作用

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。