##已弃用此仓库不再在开发中。
请使用实施良好且有据可查的。
##关于此仓库Vatti多边形裁剪算法实现，执行多边形布尔运算的并集，交集，差和XOR。
虽然此存储库可用于学术目的。
到目前为止，工作已经完成适用于自相交多边形和带Kong的多边形。
适用于主题或剪辑TODO中的多面体剩下的部分仍然是水平边缘的处理和操作的结合与区别。
为了将其扩展为并集和差异，仅需要更改顶点分类规则。
需要合并更多的测试数据。
为了实现vatti算法，我使用了双重循环链表。
我找到了一个，但是我不得不对其进行很多修改。
我正在为排序的双链表寻找可靠的实现。
功能测试。
地图界面上有一个。
我为什么不赞成GreinerHormann算法似乎比Vatti算法更好，因为Vatti算法基于众多逻辑条件，因此实现起来并不那么容易。
的似乎很好地实现并记录在案。

在音视频通话的现实场景中，不同的参会人说话音量各有不同，参会用户需要频繁的调整播放音量来满足听感的需要，戴耳机的用户随时承受着大音量对耳朵的“暴击”。
因而，对发送端音量的均衡在上述场景中显得尤为重要，优秀的自动增益控制算法能够统一音频音量大小，极大地缓解了由设备采集差异、说话人音量大小、距离远近等因素导致的音量的差异设备的多样性最直接的体现就是音频采集的差异，一般表现为音量过大导致爆音，采集音量过小对端听起来很吃力。
webrtc的AGC算法AGC是自动增益补偿功能（AutomaticGainControl），AGC可以自动调麦克风的收音量，使与会者收到一定的音量水平，不会因发言者与麦克风的距离改变时，声音有忽大忽小声的缺点。
webbrtc中的结构如下：

matlab插值代码解释FSRCNN由Pytorch和Matlab复制《加速超分辨率卷积神经网络》（CVPR2016）论文。
依存关系Matlab2016火炬1.0.0解释论文作者url：提供的一些Matlab代码。
使用两种语言进行项目的次要原因是因为双三次插值的实现方式不同，这导致使用PSNR标准时结果的差异更大。
概述网络概述和与SRCNN的比较：用法使用./data_pro/data_aug.m进行扩充。
使用./data_pro/generate_train.m生成train.h5。
使用./data_pro/generate_test.m生成test.h5。
乘坐train.py火车：pythontrain.py将Pytorch模型.pkl转换为Matlab矩阵.mat。
（weights.pkl-＞weights.mat）pythonconvert.py使用./test/demo_FSRCNN.m获得结果。
结果使用./model/weights.mat可以得到结果：Set5平均：重建PSNR=32.52dBVS双三次PSNR

1、利用历史数据进行风电功率预测，数据的质量对预测准确度有很大的影响，此外，了解风速、功率在不同时段的变化特性，采取针对性、差异化的参数配置，有助于提高预测算法的效率和模型对具体数据的顺应性。
本课题主要采用K均值聚类算法对风速和功率数据进行聚类，剔除不合理的数据，再通过BP神经网络实现短期风电功率预测。
2、BP神经网络、kmeans聚类算法。
3、matlab仿真；

Greenplum开辟规范和语法，Oracle和GP语法差异

视觉导航是智能采棉机器人的基本技术之一。
棉田组成复杂，存在遮挡和照明，难以准确识别出犁沟，从而提取出导航线。
提出了一种基于水平样条分割的野外导航路径提取方法。
首先，通过OTSU阈值算法对RGBcolor.space中的彩色图像进行预处理，以分割犁沟的二值图像。
棉田图像成分分为四类：犁沟（成分包括土地，枯萎的叶子等）。
。
），棉纤维，棉的其他器官和外部区域或阻塞物。
通过利用HSV模型的色相和值的显着差异，作者将阈值分为两个步骤。
首先，他们在S通道中分割棉绒，然后在棉线区域之外的区域中在V.通道中分割犁沟。
另外，需要形状学处理以滤出小的噪声区域。
其次，水平样条用于分割二值图像。
作者检测水平样条中的连通区域，并合并由棉毛或附近大连通区域中的亮点引起的孤立的小区域，从而获得犁沟的连通区域。
第三，根据相邻导航线候选之间的距离较小的原理，以图像底部的中心为起点，并从连通域的中点开始依次选择候选点。
最后，作者对连接域的数量进行计数，并计算连接域边界线的参数变化，以确保机器人是否到达了野外或遇到障碍物。
如果没有异常，则使用minimum.squares方法由导航点拟合导航路径。

TELEMAC系统是一套适用于模仿河流、河口和海岸二、三维水动力、泥沙、水质和生态等问题的模型系统，由法国国家水力学与环境实验室开发，基于有限单元或有限体积数值求解。
TELEMAC-2D作为TELEMAC系统中的一个二维模块，可以用于研究水流、风暴潮、波浪、泥沙和污染物输移等。
模型功能包括:考虑非线性影响的波浪传播、底摩阻、科氏力影响、气压和风、紊流、河流入流、水平温盐密度梯度、干湿网格判断等。
其网格划分为非结构化的三角形网格，考虑到近岸水流、地形梯度的差异，对于重要区域可进行局部加密，对复杂地形的适用性比较强。

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。