验证码在掩护互联网清静、提防机械恶意侵略做出了很大供献。
但经由现有的方式识别本领照常能够破解部份验证码。
并重于有粘连字符的猫扑以及西祠胡同网站验证码举行识别，难点在于联系图片中的粘连字符。
对于字符是模糊粘连的猫扑验证码，提出了基于部份极小值以及最小投影值的方式来联系；
对于有交织粘连的西祠胡同验证码，经由色调聚类与竖直投影松散来抵达联系字符的目的。
最终均付与卷积神经收集举行熬炼以及识别，抵达了较高的识别率。

基于多视角步态的人类识另外视图巩固分辨投影

该教程内容搜罗若何装置GDAL/OGR模块，矢量模块，栅格模块，投影变更模块。
各个模块提供若何读取与操作矢量数据、栅格数据、投影变更的例子，约莫易懂，帮手初学者快捷入门，能够查找响应的函数若何使用。

行使MFC将未必例模内的经纬线网转化为墨卡托投影，并可视化，天生特殊点的坐标值以及变形率

本法度圭表标准是一测绘学科中的高斯坐标正算，将WGS84坐标系下的坐标投影到高斯平面上。

成果：AirServerforMac破解版，将手机上的桌面实时投屏到Mac电脑上，无需付费使用：1.将AirServer装置到Mac上（下载解压包，拖动到Finder的使用法度圭表标准中）2.上滑掀开手机的抑制中间，点击屏幕镜像，期待一会，屏幕下方会涌现可投影的电脑的称谓列表3.点击毗邻，就可投影到毗邻的电脑上

最新版的MRT货物，装置文档阐发，能够批量对于modis数据举行投影拼接等处置

在中国安防产业中视频监控作为最弥留的信息患上到本领之一，能对于目的实用的提取是弥留而底子的下场，于是本文在此配景下，缭绕对于监控视频的前景目的实用的提取下场，钻研了对于1）动态配景、动态配景的前景目的提取，能在配景繁杂化的前提下，将行为的目的；
2）带发抖视频；
3）动态配景下多摄像头对于多目的提取；
4）涌现颇为责任视频的分辨等下场。
给出了在不合情景下的前景目的提取方案。
下场一是针对于动态配景且摄像头平稳的情景下，若何对于前景目的提取的下场。
在题目申请的底子上，经由对于附件2中多少组视频的阐发，咱们发现齐全前景目的的行为临时且光线明暗变更不明晰。
由于传统的Vibe算法能抑制鬼影然则运行下场不梦想，于是付与建树在帧差法上改善的Vibe算法模子求解下场。
并以及传统的Vibe算法做比力，下场展现改善的Vibe算法明晰优于传统的算法。
并且对于咱们的算法模子做了下场评估。
详尽数据参考评释与附录。
下场二是在配景为动态（若有水波的暴发）的情景下，对于前景目的的提取下场。
在此下场中，由于动态配景存在使患上提掏出的图像帧具备大宗的干扰噪声，对于前景目的的识别以及提取组成干扰，于是咱们提出一种基于全局外表不合型的行为目的检测法。
在用Vibe算法对于场景预检测的底子上，建树稠浊高斯模子分别对于前景以及配景举行全局外表建模，将行为目的检测进去，再引入超像素去噪，进一步优化下场。
详尽下场参考评释与附录。
下场三是在下场一、二底子上的进一步深入。
下场一及下场二是建树在摄像机自身平稳的底子上，而下场三则是在摄像机发抖的情景下。
由于摄像机发抖普通具备扭转战争移，于是咱们建树了坐标变更模子，以仿射变更作为模子底子，松散改善的高精度鲁棒的RANSAC算法提取前景目的，并比力灰度投影法，比力两种模子下场。
详尽下场不雅点释与附录。
下场四是对于前三个下场的综合使用。
使用基于稠浊高斯模子配景建模Vibe算法，对于前景目的举行提取；
选出具备明晰前景目的的参考帧，盘算参考帧中明晰前景目的所占的面积，并将此面积设定为阈值T，遍历齐全的视频帧，盘算其前景目的所占的面积，经由相减比力，判断明晰前景目的。
若判断为明晰前景目的则输入其地址视频帧中的帧号，并将明晰前景涌现的总帧数削减1。
下场五是针对于多摄像头多目的的协同跟踪下场。
在下场二的稠浊高斯模子底子上咱们建树了动态配景提取法，对于络续变更的配景举行实时更新。
再行使单应性解放法对于多目的暴发重叠征兆举行投影将重叠目的区并吞来，对于目的举行定位。
由于目的的络续行为，咱们付与粒子滤波法对于前景目的举行实时跟踪，经由多摄像头的协同通讯实现对于多前景目的的检测。
下场六是针对于监控视频中前景目的涌现颇为情景时候辨能否有颇为责任的下场。
在基于怪异展现的模子上，引入稠浊高斯模子用于学习不合尺度的行为特色法则，而后经由各个单高斯模子中的均值建树一个相似矩阵作为字典。
以测试阶段天生的核矢量为底子，用该部份特色的核矢量盘算基于怪异展现的重构倾向，并将其与已经设定的阈值举行比力，假如重构倾向大于阈值，则判为颇为。

卷积反投影的matlab法度圭表标准，能够对于matlab自己天生的头部幻影图举行卷积反投影

对于鱼眼睁开到全景图的算法，付与了经纬度睁开的方式。
其实首要责任便是找到输入图像上各个像素到输入图像上的映射位置，而这个位置能够经由等距投影模子推算。

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。