SIFT等局部特征的词袋模型实现。
包括K-means聚类，直方图特征的形成，以及KNN分类。

SIFT算法特点•SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。
•独特性(Distinctiveness)好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配。
•多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。
•经过优化的SIFT算法可满足一定的速度需求。
•可扩展性，可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。

ARKit：当您四处走动时，使用相机和运动数据来绘制局部世界。
CoreLocation：使用wifi和GPS数据来确定您的全球位置，但准确性较低。
ARKit+CoreLocation：将AR的高精度与GPS数据的规模相结合。
结合这些技术的潜力是巨大的，它在许多不同领域具有许多潜在的应用。
该库具有两个主要功能：允许使用真实世界的坐标将物品放置在AR世界中。
通过使用最新的位置数据点以及有关在AR世界中移动的知识，极大地提高了位置准确性。
改善的定位精度目前处于“实验”阶段，但可能是最重要的组成部分。
因为在那里还有其他地方仍有工作要做，所以这个项目最好由开放社区提供服务，这比GitHubIssues所能提供的更多。
因此，我将开放一个Slack组，任何人都可以加入，讨论该库，对其进行改进以及他们自己的工作。
要求ARKit需要iOS11，并支持以下设备

论文：基于小波分解的图像融合算法的改进分析了基于小波分解及局部区域能量的图像融合算法的优缺点，并针对该算法对存在局部噪声的图像以及局部噪声和局部模糊并存的图像融合效果不理想的问题，提出了改进算法。
新算法利用中值滤波判断出的噪声点，小波分解后得到高频分量上得到噪声区域，对噪声区域及非噪声区域采用不同的融合规则，很好地弥补了原算法的缺陷。

为解决复杂曲面点云在平滑去噪中存在的问题，提出基于曲率信息混合分类的特征保持点云精细算法。
该方法将平面投影与离散算法相结合，采用主成分分析法对点云的局部曲率特性进行评估，使用线性组合混合分类方法将数据分为平面，次特征，富特征类型以及组合类型。
针对不同特征邻域类型，提出平面类型的投影平滑方法，次特征和富特征类型的可变参数校正法平滑方法的线性组合方法实现点云数据的平滑去噪。
转换方法用于激光三维扫描人体扫描系统所获得的高密度点云数据，实验结果表明该方法能够在有效光顺点云的同时保持其表面的几何特征，并简化了法向调整的繁杂运算。

本基于MATLAB图像处理的疲劳驾驶检测提出了一种基于视觉信息和人工智能的驾驶员睡意自动检测模块。
该系统的目的是对驾驶员的面部和眼睛进行定位、跟踪和分析，计算睡意指数，以防止事故的发生。
人脸和眼睛的检测都是通过AdaBoost分类器来实现的。
为了提高人脸跟踪的精度，提出了一种检测与目标跟踪相结合的方法。
提出的人脸跟踪方法，还具有自校正能力。
在找到眼睛区域后，利用局部二值模式（LBP）提取眼睛特征。
利用这些特征，训练一个支持向量机分类器（SVM）进行眼睛状态分析。

流体力学的实验报告其中有思考题包含的实验为伯努利实验泵特性曲线实验毕托管测速实验不可压缩流体恒定流动动量定律实验沿程水头损失实验雷诺实验局部阻力损失实验

禁忌搜索是对局部领域搜索的一种扩展，是一种全局逐步寻优算法。
搜索过程可以接受劣解，有较强的爬山能力。

doc格式，60多页吧，几百道题吧，都有答案吧，看好在下！部分：1.求下面函数的返回值（微软）intfunc(x){intcountx=0;while(x){countx++;x=x&(x-1);}returncountx;}假定x=9999。
答案：8思路：将x转化为2进制，看含有的1的个数。
2.什么是“引用”？申明和使用“引用”要注意哪些问题？答：引用就是某个目标变量的“别名”(alias)，对应用的操作与对变量直接操作效果完全相同。
申明一个引用的时候，切记要对其进行初始化。
引用声明完毕后，相当于目标变量名有两个名称，即该目标原名称和引用名，不能再把该引用名作为其他变量名的别名。
声明一个引用，不是新定义了一个变量，它只表示该引用名是目标变量名的一个别名，它本身不是一种数据类型，因此引用本身不占存储单元，系统也不给引用分配存储单元。
不能建立数组的引用。
3.将“引用”作为函数参数有哪些特点？（1）传递引用给函数与传递指针的效果是一样的。
这时，被调函数的形参就成为原来主调函数中的实参变量或对象的一个别名来使用，所以在被调函数中对形参变量的操作就是对其相应的目标对象（在主调函数中）的操作。
（2）使用引用传递函数的参数，在内存中并没有产生实参的副本，它是直接对实参操作；
而使用一般变量传递函数的参数，当发生函数调用时，需要给形参分配存储单元，形参变量是实参变量的副本；
如果传递的是对象，还将调用拷贝构造函数。
因此，当参数传递的数据较大时，用引用比用一般变量传递参数的效率和所占空间都好。
（3）使用指针作为函数的参数虽然也能达到与使用引用的效果，但是，在被调函数中同样要给形参分配存储单元，且需要重复使用"*指针变量名"的形式进行运算，这很容易产生错误且程序的阅读性较差；
另一方面，在主调函数的调用点处，必须用变量的地址作为实参。
而引用更容易使用，更清晰。
4.在什么时候需要使用“常引用”？　如果既要利用引用提高程序的效率，又要保护传递给函数的数据不在函数中被改变，就应使用常引用。
常引用声明方式：const类型标识符&引用名=目标变量名；
例1inta;constint&ra=a;ra=1;//错误a=1;//正确例2stringfoo();voidbar(string&s);那么下面的表达式将是非法的：bar(foo());bar("helloworld");原因在于foo()和"helloworld"串都会产生一个临时对象，而在C++中，这些临时对象都是const类型的。
因此上面的表达式就是试图将一个const类型的对象转换为非const类型，这是非法的。
引用型参数应该在能被定义为const的情况下，尽量定义为const。
5.将“引用”作为函数返回值类型的格式、好处和需要遵守的规则?格式：类型标识符&函数名（形参列表及类型说明）{//函数体}好处：在内存中不产生被返回值的副本；
（注意：正是因为这点原因，所以返回一个局部变量的引用是不可取的。
因为随着该局部变量生存期的结束，相应的引用也会失效，产生runtimeerror!注意事项：（1）不能返回局部变量的引用。
这条可以参照EffectiveC++[1]的Item31。
主要原因是局部变量会在函数返回后被销毁，因此被返回的引用就成为了"无所指"的引用，程序会进入未知状态。
（2）不能返回函数内部new分配的内存的引用。
这条可以参照EffectiveC++[1]的Item31。
虽然不存在局部变量的被动销毁问题，可对于这种情况（返回函数内部new分配内存的引用），又面临其它尴尬局面。
例如，被函数返回的引用只是作为一个临时变量出现，而没有被赋予一个实际的变量，那么这个引用所指向的空间（由new分配）就无法释放，造成memoryleak。
（3）可以返回类成员的引用，但最好是const。
这条原则可以参照EffectiveC++[1]的Item30。
主要原因是当对象的属性是与某种业务规则（businessrule）相关联的时候，其赋值常常与某些其它属性或者对象的状态有关，因此有必要将赋值操作封装在一个业务规则当中。
如果其它对象可以获得该属性的非常量引用（或指针），那么对该属性的单纯赋值就

java实现的web聊天系统前台采用Ajax局部实时刷新，后台用ServletContext存储聊天信息，简单好用，部署后即可运行，请大家下载参考~

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。