非负矩阵分解(NonnegativeMatrixFactor)，简称NMF，是由Lee和Seung于1999年在自然杂志上提出的一种矩阵分解方法[1]，它使分解后的所有分量均为非负值(要求纯加性的描述)，并且同时实现非线性的维数约减。
NMF已逐步成为信号处理、生物医学工程、模式识别、计算机视觉和图像工程等研究领域中最受欢迎的多维数据处理工具之一。

非负矩阵分解(NonnegativeMatrixFactor)，简称NMF，是由Lee和Seung于1999年在自然杂志上提出的一种矩阵分解方法[1]，它使分解后的所有分量均为非负值(要求纯加性的描述)，并且同时实现非线性的维数约减。
NMF已逐步成为信号处理、生物医学工程、模式识别、计算机视觉和图像工程等研究领域中最受欢迎的多维数据处理工具之一。

[2002Hajimiri&Lee;]TheDesignofLowNoiseOscillators

本书不同于以往引见数据结构或引见算法的书，而是囊括了数据结构及算法，是作者在该领域做出的又一个创新性的贡献。
本书的另一个独特之处在于其充分强调了应用性。
对于每一个种数据结构及算法，都分别采用了若干个来自不同领域的应用进行具体演示。
本书为学习和研究数据结构及算法奠定的坚实的基础。
“纵览全书可以看出作者具有丰富的教材编写经验。
它是一本新的、有关数据结构和算法的教材，适合于当前计算机本科教学的需要。
”——SangW.Lee，密歇根大学“注重应用不仅可以使课堂教学更生动，而且可以激励学生投身于相关的应用。
”——YuLoC.Chang，新汉普郡大学

提出了一种基于非局部均值(NLM)滤波的相关激光雷达距离像去噪方法，结合滤波后的强度像和原始距离像、背景抑制(B-S)后的中值滤波和NLM滤波等图像融合方法，实现B-S和距离反常抑制。
对不同载噪比的相关激光雷达多目标仿真图像进行了去噪处理。
比较了Lee滤波等方法处理结果。
实验结果表明，采用该方法，能够满足距离像背景噪声抑制、目标上距离值正常和边缘保持三方面要求。

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。