使用C++将16位图像转换为8位图像，用于labelme标记的MASK_RCNN

memcached-1.5.16.tar.gz

16用74LS595与74LS154设计的16×16点阵屏.zip

16进制dat数据转.bmp位图文件图片源码：//dat数据转换为bmp图片(位图),并存入到指定名称的图片;//dat数据(my.dat)与当前程序文件在同一文件夹,"my.dat"为包含文件头的完整的位图数据,可以下载参考我的另外一个文档"bmp_dat.c"//运行参考:./main_aoutfile.bmp//程序是本人自己写的，有实测可以正常查看转换后的图片（前提是保证之前的.dat数据没有问题），详见代码

摘要：简单论述P89C51RD2的ISP和IAP功能，给出实现读取其BootROM源代码的硬件电路和程序；
初步探讨ISP功能中的波特率的自动跟踪技术、命令字的接收格式和执行方式，给出部分源代码。
  关键词：P89C51RD2BootROMISP(IAP)功能1概述P89C51RD2是PHILIPS公司内核基于8位80C51单片机的派生产品，在完全保留80C51指令系统和硬件结构的大框架下，进行了多方面的加强、扩展和创新，最大限度地利用了原有结构的方方面面。
P89C51RD2将原有的对外数据和程序存储器的16位寻址机制加以利用，把片上的RAM扩展到1KB、片上的FLASHEPROM扩展到64KB

本书针的读者是高校学生，科研工作者，图像处理爱好者。
对于这些人群，他们往往是带着具体的问题，在苦苦寻找解决方案。
为了一个小问题就让他们去学习C++这么深奥的语言几乎是不可能的。
而Python的悄然兴起给他们带来的希望，如果说C++是tex的话，那Python的易用性相当于word。
他们可以很快的看懂本书的所有代码，并可以学着使用它们来解决自己的问题，同时也能拓展自己的视野。
别人经常说Python不够快，但是对于上面的这些读者，我相信这不是问题，现在我们日常使用的PC机已经无比强大了，而且绝大多数情况下不会用到实时处理，更不会在嵌入式设备上使用。
因此这不是问题。
本书目录：目录I走进OpenCV101关于OpenCV-Python教程102在Windows上安装OpenCV-Python113在Fedora上安装OpenCV-Python12IIOpenCV中的Gui特性134图片134.1读入图像4.2显示图像4.3保存图像4.4总结一下5视频5.1用摄像头捕获视频5.2从文件中播放视频5.3保存视频6OpenCV中的绘图函数6.1画线6.2画矩形6.3画圆6.4画椭圆6.5画多边形6.6在图片上添加文字7把鼠标当画笔7.1简单演示7.2高级一点的示例8用滑动条做调色板8.1代码示例III核心操作9图像的基础操作9.1获取并修改像素值9.2获取图像属性9.3图像ROI9.4拆分及合并图像通道9.5为图像扩边（填充）10图像上的算术运算10.1图像加法10.2图像混合10.3按位运算11程序性能检测及优化11.1使用OpenCV检测程序效率11.2OpenCV中的默认优化11.3在IPython中检测程序效率11.4更多IPython的魔法命令11.5效率优化技术12OpenCV中的数学工具IVOpenCV中的图像处理13颜色空间转换5413.1转换颜色空间13.2物体跟踪13.3怎样找到要跟踪对象的HSV值？14几何变换14.1扩展缩放14.2平移14.3旋转14.4仿射变换14.5透视变换15图像阈值15.1简单阈值15.2自适应阈值15.3Otsu’s二值化15.4Otsu’s二值化是如何工作的？16图像平滑16.1平均16.2高斯模糊16.3中值模糊16.4双边滤波17形态学转换17.1腐蚀17.2膨胀17.3开运算17.4闭运算17.5形态学梯度17.6礼帽17.7黑帽17.8形态学操作之间的关系18图像梯度18.1Sobel算子和Scharr算子8718.2Laplacian算子19Canny边缘检测19.1原理19.1.1噪声去除19.1.2计算图像梯度19.1.3非极大值抑制19.1.4滞后阈值19.2OpenCV中的Canny边界检测20图像金字塔9420.1原理21OpenCV中的轮廓22直方图23图像变换24模板匹配25Hough直线变换26Hough圆环变换27分水岭算法图像分割28使用GrabCut算法进行交互式前景提取29理解图像特征30Harris角点检测31Shi-Tomasi角点检测&适合于跟踪的图像特征32介绍SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform)33介绍SURF(Speeded-UpRobustFeatures)34角点检测的FAST算法35BRIEF(BinaryRobustIndependentElementaryFeatures)36.1OpenCV中的ORB算法37特征匹配38使用特征匹配和单应性查找对象39Meanshift和Camshift40.3OpenCV中的Lucas-Kanade光流41背景减除23841.1基础42摄像机标定43姿势估计44对极几何（EpipolarGeometry）45立体图像中的深度地图25945.1基础46K近邻（k-NearestNeighbour）47支持向量机48K值聚类49图像去噪50图像修补51使用Haar分类器进行面部检测

带60个licence哦，一共16个文件。
点击我的用户名，进入到我的所有资源，可以查看到有16个压缩包1~16。
在我的资源中并且还有安装的环境变量设置指南等等。
解压后，会出现licence，和三个安装文件，依次为modeler,model和document。
然后依次安装这三个文件，在双击licence.make程序完成注册。
亲自装机验证过。
所有资源一共只需5分（16个压缩包加环境变量设置等等），保证安装成功性。

目录一、快速了解STK31创建场景32创建对象42.1创建地面站42.2创建城市62.3创建卫星62.4创建传感器73计算捕获窗口（Access）84增加约束条件的捕获窗口的计算94.1升交角（ElevationAngle）约束94.2时间约束条件104.3报告和图表10二、3D图形演示111配置3D地球图形属性122配置传感器的图形属性13三、学习使用GlobeManager133.1设置地形/纹理143.2控制图形/地形文件排序（RenderOrder）和透明度153.3改变基地地球（baseglobe），导出/导入globe文件163.4在GlobeManager里面管理ArcGIS数据16四、Matlab与STK互连16

用于excel计算MD5码可以计算32位、16位的方便批量制作MD5

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无视个别人的蔑视，继续分享~~

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。