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对分布于二维空间的线性可分样本进行分类，画出了其中每个类的判决函数、判决面。
并拓展到非线性可分或者不可分！

本程序实现了对影像特征点自动提取，利用Morevac、Forstner、Harris3个经典算子。
在此基础上利用相关系数法实现影像自动匹配，并且引入最小二乘平差，使匹配点精度有所提高。
在搜索点过程中，利用了核线影像特性，对二维影像搜索使用了爬山法启发式搜索。
对大数据量影像采用影像金字塔结构处理。
1、使用GDAL库读取影片，支持TIFF、PNG、JPEG、JPG、BMP、GIF、IMG格式读取。
使用GDI绘图。
2、防止大数据量绘图视图闪烁，图片显示采用双缓存技术。
3、保存视图数据为图片文件，支持TIFF、PNG、JPEG、JPG、BMP、GIF格式保存。
4、TreeCtrl控件、ListCtrl控件的基本操作。
5、MFC单文档程序视图通讯、更换视图、视图分割。

传统关联成像，计算鬼成像原理在程序中实现是一样的，通过设置光源的随机二维光场，积分求光强。

将二维数组传递给本函数，本函数会将数组显示为图像。
注意数组传递前需先转换为char型。
图像显示是windows编程的基础，本程序可作为一个子函数用于调用，可同时显示多张图像。

matlab基于zxing识别QR二维码的GUI程序，本人QQ90333313，做的毕业设计，可以探讨探讨

ZXing一维码/二维码使用文档样例：System.IO.StreamstmYiWei=newSystem.IO.MemoryStream();BitMatrixbyteMatrix=newMultiFormatWriter().encode(sCode,BarcodeFormat.CODE_39,230,40);toBitmap(byteMatrix).Save(stmYiWei,ImageFormat.Bmp);Byte[]byteYiWei=newbyte[stmYiWei.Length];stmYiWei.Position=0;stmYiWei.Read(byteYiWei,0,(int)stmYiWei.Length);//将图片文件流保存为二进制文件以便保存到数据库中System.IO.StreamstmErWei=newSystem.IO.MemoryStream();IDictionaryhints=newDictionary();hints.Add(EncodeHintType.CHARACTER_SET,"UTF-8");byteMatrix=newMultiFormatWriter().encode(sTmp,BarcodeFormat.QR_CODE,200,200,hints);toBitmap(byteMatrix).Save(stmErWei,ImageFormat.Bmp);Byte[]byteErWei=newbyte[stmErWei.Length];stmErWei.Position=0;stmErWei.Read(byteErWei,0,(int)stmErWei.Length);//将图片文件流保存为二进制文件以便保存到数据库中strSQL="insertintogdzc_biaoqian(bq_gd_no,bq_yiweima,bq_erweima,bq_us_no)values(";strSQL=strSQL+"@bq_gd_no,@bq_yiweima,@bq_erweima,@bq_us_no)";SqlCommandcommandImage=newSqlCommand(strSQL,connectionImage);commandImage.Parameters.Clear();commandImage.Parameters.Add("@bq_gd_no",SqlDbType.Int).Value=Convert.ToInt32(sGdzcNo);commandImage.Parameters.Add("@bq_yiweima",SqlDbType.Image).Value=byteYiWei;commandImage.Parameters.Add("@bq_erweima",SqlDbType.Image).Value=byteErWei;commandImage.Parameters.Add("@bq_us_no",SqlDbType.Int).Value=Convert.ToInt32(Session["LoginUserID"]);commandImage.ExecuteNonQuery();commandImage.Dispose();

利用matlab及艾里光束的二维立方相位分布函数绘制立方相位图的code

这里面是机器学习里面聚类所需的数据集，分为人工的二维数据集，如月牙形，双螺旋型等，和UCI真实数据集，是我搜集好久才弄出来的，有一些二维数据集是自己生成的，提供给大家做算法实验。

基于蚁群算法的二维路径规划代码

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。