结合高光谱数据和深度学习的特点，提出一种同时考虑像素光谱信息和空间信息的深度卷积神经网络框架。
该框架主要步骤如下：首先利用主成分分析法对高光谱遥感图像进行光谱特征提取，消除特征之间的相关性，并降低特征维数，获得清晰的空间结构；
然后利用深度卷积神经网络对输入的样本进行空间特征提取；
最后通过学习到的高级特征进行回归训练

js加签一般都没有问题，我就是加签之后上传的问题弄了两个礼拜，最后弄清楚了。
以下是数据上报海关方法，我用的是.net的web方式：1.添加三个引用，见dll文件夹。
2.加载我写的类：两个cs文件（放到web目录下）3.组织上报数据实体格式如下publicclasspayExchangeInfoLists{publicstringorderNo{get;set;}//String订单编号publicListgoodsInfo{get;set;}//List商品信息publicstringrecpAccount{get;set;}//String收款账号publicstringrecpCode{get;set;}//String收款企业代码publicstringrecpName{get;set;}//String收款企业名称}publicclassgoodsInfo{publicstringgname{get;set;}//String商品名称publicstringitemLink{get;set;}//String商品展示链接地址}publicclasspayExchangeInfoHead{publicstringguid{get;set;}//String系统唯一序号publicstringinitalRequest{get;set;}//String原始请求publicstringinitalResponse{get;set;}//String原始响应publicstringebpCode{get;set;}//String电商平台代码publicstringpayCode{get;set;}//String支付企业代码publicstringpayTransactionId{get;set;}//String交易流水号publicdoubletotalAmount{get;set;}//double交易金额publicstringcurrency{get;set;}//String币制publicstringverDept{get;set;}//String验核机构publicstringpayType{get;set;}//String支付类型publicstringtradingTime{get;set;}//String交易成功时间publicstringnote{get;set;}//String备注}publicclasspayExInfoStr{publicstringsessionID{get;set;}//stringYIn海关发起请求时，平台接收的会话ID。
publicpayExchangeInfoHeadpayExchangeInfoHead{get;set;}//StringYIn支付原始数据表头publicListpayExchangeInfoLists{get;set;}//ListYIn支付原始数据表体publicstringserviceTime{get;set;}//LongYIn返回时的系统时间publicstringcertNo{get;set;

基于MATLAB的adaboost算法，先对训练集进行训练，然后对测试集进行测试，最后得出采用adaboost算法对样本进行处理的错误率，最后得出比较图形。

本书由区块链4.0明星项目InterValue（也是目前技术更先进的基于DAG的区块链项目）核心团队撰写，它从底层原理和工程实践两个维度深入浅出地讲解和剖析了DAG这一新兴的区块链技术，能为基于DAG的技术研发、场景落地、链上应用和生态构建提供全方位的指导。
全书共11章，逻辑上分为三个部分：第一部分（第1~6章）技术原理篇。
首先从宏观上对区块链及DAG技术做了整体性介绍，然后从微观上详细讲解了DAG区块链技术的通信机制、共识机制、智能合约、密码学技术和安全技术，这部分内容将从理论和技术的角度为读者打下坚实的基础。
第二部分（第7~9章）工程实践篇。
从原理实现和应用开发两个维度深入剖析了目前具有代表性的3个基于DAG技术的区块链项目：IOTA、ByteBall和InterValue。
不仅能让读者了解这3个项目的核心技术实现细节，而且还能从中学习和借鉴DAG技术的开发方法和技巧。
第三部分（第10~11章）展望篇。
首先介绍了典型的基于DAG技术的区块链应用和DAG区块链技术的应用场景，然后对DAG技术的发展脉络进行了梳理，最后对DAG技术未来的发展趋势做了前瞻性的分析和探讨。

这个是参考许多相关的系统弄出来的，里面还有我找得资料。
首先把JAVA代码文件夹里面的JAVA代码导进JAVA里面，然后把Data文件夹里面的数据库也导进自己的数据库里面(注：我的数据库是SQL2008)，紧接着设置数据库源，最后用sqljdbc4做桥梁来进行JAVA和数据库的连接即可。
数据库源是stuConnload是开始，那里是启动页面。
管理员账号是1，密码是1学生账号是2，密码是2通过连接数据库中的Administratoruser表来验证进行管理员的登录，通过连接数据库中的Studentser表来验证进行学生的登录，学生只能查询自己的信息，管理员则可以增删查改和进行批量查询。

不再维护或支持gprMax的先前版本(V2)，这是最后一个更新版本，GprMax2.0最终更新版

本文件共包含5个.m文件,完成了阿里巴巴最后一公里极速配送EC订单配送的任务，经测评程序可知，时间控制在20万左右。
并且包含了官方提供的数据

上学期，我们专业学了Python的turtle库，自己花了一两天画了张柯南出来，大家可以看看，蛮有意思的！就是没有上彩色，但我自己认为还是挺完美的，当然也欢迎大家对我的代码进行改进。
最后呢，我的运行环境是Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64

本设计以单片机MSP430F149作为控制核心，实现超声波测距。
系统由以下部分组成：单片机最小系统模块、超声波测距模块、温度测量模块、LCD显示模块。
超声波测距模块采用超声波传感器，发射管自动发送40KHZ的方波，当其检测到障碍物时就会返回信号，利用时间差测出距离。
温度测量模块采用温度传感器DS18B20。
最后将所测量的数据在显示器上显示出来。
整个系统实现功能为根据温度的不同选择相应的声速来实现距离的测量。

一个比较简单的文字定位程序：由用户在图像上选择一个点，这个点应当在文字上，然后与这个点的颜色相近的连通域被选出，经过文本验证，得到颜色相近的文字区域。
可以多次选择取样点，按回车结束选择最后在结果图中去掉错误的连通域。

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。