向量空间模型（VSM）的JAVA实现，从文档表示到相似度计算，使用两种相似度计算方式：cos和tf-idf算法

虽然均值哈希更简单且更快速，但是在比较上更死板、僵硬。
它可能产生错误的漏洞，如果有一个伽马校正或颜色直方图被用于到图像。
这是因为颜色沿着一个非线性标尺-改变其中“平均值”的位置，并因此改变哪些高于/低于平均值的比特数。
一个更健壮的算法叫pHash，(我使用的是自己改进后的算法，但概念是一样的)pHash的做法是将均值的方法发挥到极致。
使用离散余弦变换(DCT)降低频率。

算法思想：随机在给定的图像中产生多个矩形区域，比较矩形区域内图像相似度，相似度高，则表明黑屏，否则就正常。
PS：相似度用到了余弦值。

集成好的C++矩阵运算库，与MATLAB中的矩阵操作具有极大的相似性，功能强大。

Adapter类控件是ExpandableListView，就是可折叠的列表，它是ListView的子类，在ListView的基础上它把应用中的列表项分为几组，每组里又可包含多个列表项。
至于样子，类似于QQ联系人列表，他的用法与ListView非常相似，只是ExpandableListVivew显示的列表项需由ExpandableAdapter提供。

粒子群算法，也称粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization），缩写为PSO，是近年来发展起来的一种新的进化算法。
PSO算法属于进化算法的一种，和遗传算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单。
压缩文件内附有英文说明书

这是从网上整理出来的图像融合评价标准，总共有13项性能指标。
包括平均梯度，边缘强度，信息熵，灰度均值，标准差(均方差MSE)，均方根误差，峰值信噪比（psnr），空间频率(sf)，图像清晰度，互信息(mi)，结构相似性(ssim)，交叉熵(crossentropy)，相对标准差。
大家一起交流吧~

图像匹配是指通过一定的匹配算法在两幅或多幅图像之间识别同名点，如二维图像匹配中通过比较目标区和搜索区中相同大小的窗口的相关系数，取搜索区中相关系数最大所对应的窗口中心点作为同名点。
其实质是在基元相似性的条件下，运用匹配准则的最佳搜索问题。

本软件是“测量计算工具包软件”的全面升级版。
升级后的软件强化了坐标转换的功能，精简了其他不大使用的功能，软件名称更改为“坐标转换”，2013是全面升级后的第一个版本。
为适应国家测绘局地理信息办公室《2000国家大地坐标系推广使用技术指南》（以下简称《指南》）和《大地测量控制点坐标转换技术规程》（以下简称《规程》）的要求，坐标转换2013除保留原有的布尔沙模型和二维四参数模型外，增加了三维七参数、二维七参数、三维四参数和多项式拟合模型。
另外，在转换参数的表达形式上也进行了调正，将“尺度比”改为“尺度变化”，与《指南》和《规程》保持一致。
升级后的坐标转换软件对程序界面和代码也进行了优化，参数的数值表示方式由固定宽度改为科学表示方式，使得其计算精度更高。
升级前的“椭球间的坐标转换”对应于升级后的“布尔沙模型”，升级前的“多公共点相似变换”对应于升级后的“二维四参数模型”。
这两种模型升级前的转换参数完全可以用于升级后的软件，仅需将将“尺度比”换算为“尺度变化”即可，换算公式为：尺度变化D=尺度比K-1。
如果用户拥有转换区域的公共点（《指南》和《规程》叫“重合点”）的话，建议用升级后的软件重新计算转换参数。
必须说明的是，不同的转换模型，转换参数是不能互换的。
本软件的所有转换模型的计算公式都来源于《指南》和《规程》，仅对“多项式拟合”公式的表达形式进行了格式上的统一。
坐标转换2014版增加了GPS高程拟合和墨卡托投影正反算转换。

算法思想：提取文档的TF/IDF权重，然后用余弦定理计算两个多维向量的距离来计算两篇文档的相似度，用标准的k-means算法就可以实现文本聚类。
源码为java实现

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。