天地图改版后的修改以及google无偏移卫星影像（google卫星影像叠加天地图影像注记）

运行文件PSO,即可运行程序。
程序给了相应中文解释。
本文件提供4个相关的数据集，前缀为data为是数据，前缀为target为数据的标签。
注：使用的是MATLAB2016a版本，采用MATLAB自带的SVM,若已安装林志仁SVM，则程序可能会运行失败，解决办法：MATLAB设置路径为默认路径，再次运行即可。

支持解析网站:千图/90设计/千库/觅元素/包图/摄图/全图/图品汇支持12大网站，支持千图其他各站图片解析，解析需要配置相应的官方会员cookie。
后台支持批量生产网站会员账号密码以及会员各种权限，注：资源来源于网络，多个博客站都挂着卖钱，由于本人不会代码表示不会安装这个东西特在此分享出来让大家试试看，大家试好了请给个安装方法谢谢。
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1.首先单击载入图像菜单项（载入车辆图像）,图像在images文件夹下面。
2.然后单击车牌定位与识别单项，依次进行车牌提取、倾斜校正、字符分割、字符识别。
注：本程序使用的是OpenCV2.1版本，在没有安装此版本软件的机器上运行时需要将cv210.dll,cvaux210.dll,cvcore210.dll,highgui210.dll,ml210.dll这五个文件拷贝至*.exe可执行文件下。

这份数据集主要围绕双色球历史开奖信息展开，可用于分析双色球的开奖规律、销售额与奖池金额的变化趋势等相关研究。
该数据集包含以下字段：基本信息字段期号：表示双色球开奖的期数，数据类型为整数。
时间：开奖的具体日期和时间，数据类型为字符串。
周：开奖对应的星期，数据类型为字符串。
开奖号码字段红球：用逗号分隔的六个数字，表示开奖时红球的中奖号码。
篮球：一个数字，表示开奖时篮球的中奖号码。
统计信息字段销售额：该期双色球的销售总额，数据类型为整数。
奖池金额：开奖时奖池的剩余金额，数据类型为整数。
一等奖：描述了获得一等奖的地区和注数情况，数据类型为字符串。

pyqt4精彩实例讲解，适合pyqt4初级学习者，经供参考第6行创建了一个QPushButton对象,并设置它的显示文木为“HelloKitty!",由于此处并没有指定按钮的父窗体,因此以自己作为主窗凵第7行调用show()方法,显示此按钮。
控件被创建时,默认是不显示的,必须调用show()区数来显示它。
第8行的connect方法是αt最重要的特征,即信号与槽的机制。
当按钮被按下则触发clicked信号,与之相连的APplication对象的槽quit(响应按钮单击信号,执行退出应用程序的操作。
关于信号与槽机制在本实例最后将进行详细的分析。
最后调用APplication的exec()方法,程序进入消息循环,等待可能输入进行响应。
Qt完成事件处理及显示的工作,并在应用程序退出时返叫exec_Q)的值最后执行程序即可出现上图所示的对话框,一个简单的HelloKitty!例子完成。
信号与槽机制作为αt最重要的特性,提供了任意两个Qt对象之间的通信机制。
其中,信号会在某个特定情况或动作下被触发,槽是用于接收并处理信号的函数。
例如,要将一个窗口中的变化情况通知给另一个窗口,则一个窗口发送信号,另一个窗口的槽接收此信号并进行相应的操作,即可实现两个窗∏之间的通信。
这比传统的图形化程序采用回调函数的方式实现对象间通信要简单灵活得多。
每个Qt对象都包含预定的信号和槽,当一某一特定事件发生时,一个信号被发射,与信号相关联的槽则会响应信号完成相应的处理。
信号与槽机制常用的连接方式为connect(Object1,SIGNAL(signal),Object2,SLOT(slot)signal|为对象Object1的信号,sot为对象Object2的槽,Qt的窗口部件都包含若十个预定义的信号和若干个预定乂的槽。
当一个类被继承时,该类的信号和槽也同时被继承。
开始人也可以根据需要定义自己的信号和槽。
信号与槽机制可以有多种连接方式,下图描述了信号与槽的多种可能连接方式。
Object1Object2signal1si巴nallsignal2SeFa2slot1slot1lot2Object3signal2slot1slot2个信号可以与另一个信号相连connect(object1,SIGNAL(signal1),Object2,SIGNAL(signal1))即表示Object11的信号1发射可以触发Object2的信号1发射2.表示一个信号可以与多个槽相连connect(Object1,SIGNAL(signal2),Object2,SLOT(slot2))connect(object1,SIGNAL(signal2),Object3.SLOT(slot1)3表示同一个槽可以响应多个信号connect(object1,SIGNAL(signal2),Object2,SLOT(slot2))connect(object3,SIGNAL(signal2),object2,SLOT(slot2))注:本文基本上是经过改编的《Linux窗口程序设计-Qt4精彩实例分析》一书的PyQt4forwindows版本可以这么写:bclicked.connect(app.quit)这样就少了一些hardcode的字符串了,更加pythonic实例2标准对话框的使用分类:-PyQ42010-12-0310:342105人阅读评论(2)收藏举报和人多数操作系统一样,Windows及Linuⅹ都提供了一系列的标准对话框,如文件选择,字体选择,颜色选择等,这些标准对话框为应用程序提供了一致的观感。
Qt对这些标准对话框都定义了相关的类,这些类让使用者能够很方便地使用标准对话框进行文件,颜色以及字体的选择。
标准对话框在软件设计过程中是经常需要使用的。
αt提供的标准对话框除了本实例提到的,还有QErrorMessage,QInputDialog,QMessageBox,QPrintDialog,QProcessDialog等,这些标准对话框的使用在本书的后续部分将会陆续介绍。
本实例主要演示上面几种标准对话框的使用,如下图所示Standarddialog文件对话框颜色对话框字体对话框Hellowor1l!在上图中,单击“文件对话框”按钮,会弹出文件选择对话框,选中的文件名将显示在右连,单击“颜色对话栏”按钮,会弹岀颜色选择对话框,选中的颜色将显小在右边,单击“字体对话框”按钮,会弹出字体选择对话框,选中的字体

为带动整个金融行业对用户体验的重视和用户感受度的提升，平安集团将积累的行业经验和方法论转化成册，通过对八个金融细分领域的用户体验现状及趋势进行梳理和预测，定位传统金融和互联网金融在体验方面的特注、痛点以及未来机会点。

当下最流行的相机挂件，在人脸的眼睛、鼻子、嘴等部位添加一些挂件，达到娱乐的效果[注：本内容来自网络，在此分享仅为帮助有需要的网友，如果侵犯了您的权利，麻烦联系我，我会第一时间删除，谢谢您。
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MATLAB中AR模型功率谱估计中AR阶次估计的实现-psd_my.rar（最近看了几个关于功率谱的问题，有关AR模型的谱估计，在此分享一下，希望大家不吝指正）（声明：本文内容摘自我的毕业论文——心率变异信号的预处理及功率谱估计）（按：AR模型功率谱估计是对非平稳随机信号功率谱估计的常用方法，但是其模型阶次的估计，除了HOSA工具箱里的arorder函数外，没有现成的函数可用，arorder函数是基于矩阵SVD分解的阶次估计方法，为了比较各种阶次估计方法的区别，下面的函数使用了'FPE','AIC','MDL','CAT'集中准则一并估计，并采用试验方法确定那一个阶次更好。
）………………………………以上省略……………………………………………………………………假设原始数据序列为x，那么n阶参数使用最小二乘估计在MATLAB中实现如下：Y=x;Y(1:n)=[];m=N-n;X=[];%构造系数矩阵fori=1:m  forj=1:n      X(i,j)=xt(ni-j);  endendbeta=inv(X'*X)*X'*Y';复制代码beta即为用最小二乘法估计出的模型参数。
此外，还有估计AR模型参数的Yule-Walker方程法、基于线性预测理论的Burg算法和修正的协方差算法等[26]。
相应的参数估计方法在MATLAB中都有现成的函数，比如aryule、arburg以及arcov等。
4.3.3AR模型阶次的选择及实验设计文献[26]中介绍了五种不同的AR模型定阶准则，分别为矩阵奇异值分解（SingularValueDecomposition,SVD）定阶法、最小预测定误差阶准则（FinalPredictionErrorCriterion,FPE）、AIC定阶准则（Akaika’sInformationtheoreticCriterion,AIC）、MDL定阶准则以及CAT定阶准则。
文献[28]中还介绍了一种BIC定阶准则。
SVD方法是对Yule-Walker方程中的自相关矩阵进行SVD分解来实现的，在MATLAB工具箱中arorder函数就是使用的该算法。
其他五种算法的基本思想都是建立目标函数，阶次估计的标准是使目标函数最小化。
以上定阶准则在MATLAB中也可以方便的实现，下面是本文实现FPE、AIC、MDL、CAT定阶准则的程序（部分）：form=1:N-1  ……    %判断是否达到所选定阶准则的要求  ifstrcmp(criterion,'FPE')    objectfun(m1)=(N(m1))/(N-(m1))*E(m1);  elseifstrcmp(criterion,'AIC')    objectfun(m1)=N*log(E(m1))2*(m1);  elseifstrcmp(criterion,'MDL')    objectfun(m1)=N*log(E(m1))(m1)*log(N);  elseifstrcmp(criterion,'CAT')    forindex=1:m1        temp=temp(N-index)/(N*E(index));    end    objectfun(m1)=1/N*temp-(N-(m1))/(N*E(m1));  end    ifobjectfun(m1)＞=objectfun(m)    orderpredict=m;    break;  endend复制代码orderpredict变量即为使用相应准则预测的AR模型阶次。
（注：以上代码为结合MATLAB工具箱函数pburg,arburg两个功率谱估计函数增加而得，修改后的pburg等函数会在附件中示意，名为pburgwithcriterion）登录/注册后可看大图程序1.JPG(35.14KB,下载次数:20352)下载附件 保存到相册2009-8-2820:54上传登录/注册后可看大图程序2.JPG(51.78KB,下载次数:15377)下载附件 保存到相册2009-8-2820:54上传下面本文使用3.2.1实验设计的输出结果即20例经预处理的HRV信号序列作为实验对象，分别使用FPE、AIC、MAL和CAT定阶准则预测AR模型阶次，图4.1（见下页）为其中一例典型信号使用不同预测准则其目标函数随阶次的变化情况。
从图中可以看出，使用FPE、AIC以及MDL定阶准则所预测的AR模型阶次大概位于10附近，即阶次10左右会使相应的目标函数最小化，符合定阶准则的要求，使用CAT定阶准则预测的阶次较小，在5~10之间。
图4.2（见下页）为另一例信号的阶次估计情况，从中也可以得到同样的结论。
（注，实验信号为实验室所得，没有上传）登录/注册后可看大图图片1.JPG(28.68KB,下载次数:5674)下载附件 保存到相册2009-8-2820:54上传

基于汇编程序AT89C51八路抢答器设计其中包含了程序及Proteus仿真图，注本资源只作为学习交流，禁止任何商业活动！

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。