成本计算，成本汇总，视差优化和视差优化是立体匹配的四个主要步骤。
尽管对前三个步骤进行了广泛的研究，但在视差细化方面却很少做出努力。
在这封信中，我们提出了一种彩色图像引导的视差细化方法，以进一步消除视差图上边界不一致的区域。
首先，分析边界不一致区域的起源。
然后，使用建议的基于混合超像素的策略检测这些区域。
最后，通过改进的加权中值滤波方法对检测到的边界不一致区域进行细化。
在各种立体匹配条件下的实验结果验证了该方法的有效性。
此外，通过主动深度获取获得的深度图，例如Kinect之类的设备也可以用我们提出的方法很好地完善。

设计一个程序来模拟一个简单的手持计算器。
程序支持算术运算+、-、*、/、=、以及Ｃ（清除）、A（全清除）操作。
基本要求程序运行时，显示一个窗口，等待用户输入，用户可以从键盘输入要计算的表达式，输入的表达式显示在窗口中，用户键入’=’ 符号后，窗口显示出结果。
测试数据程序输入不少于5种不同的表达式进行测试。
实现提示可定义一个计算器类，该类包括两个组件对象，一个计算引擎和一个用户接口，用户接口对象处理接受的键盘输入信息，并显示答案，计算引擎对象对给出的数据执行相应操作，并存储操作的结果。
选作内容如果用户输入的表达式不合法，可以判别出来并给出相应的错误提示

自己开发的风资源分析工具包WindAnalysis-WindAnalysis1-V1.4.1.zip本帖最后由He_Challen于2017-9-614:40编辑由于工作的原因，今年项目开始转型风电项目，在慢慢上手的过程中发现，风电所涉及的软件清一色北欧的，好不好用只有用了才知道。
因为仅是为前期风电开发做技术分析，老外的软件一个是不容易上手，二是操作复杂。
随下决心自己开发一套专门用于项目前期的风资源分析工具包。
就这样开始而一发不可收拾，从最开始的结构搭建、输出设计便沉迷此中两个月，推出的前三个版本都不太稳定，要么是兼容不好，要么是数据处理的时逻辑顺序有问题，总之在最初的三个版本在大量项目的测风数据的测试下暴漏出一堆又一堆的BUG。
说实话，中途曾想过放弃，一个人孤军奋战实在是太孤独难耐了，多年工作环境造就的内心还是比较强大的，最终还是坚持了下来。
在飞机上、动车上、出差的酒店里、办公桌前开始了一遍又一遍的调试修改，度过了一个又一个难免的夜晚。
最终完成的兼容性和稳定性都可靠的V.1.4.1版本，经反复测试没有问题后，将这个版本作为目前能完成的最终的版本发出来供同行们使用，方便工作和分析。
下面对工具包中的WindAnalysis1和WindAnalysis2的功能做个介绍，过一阵闲了编个教程发出来供大家使用。
WindAnalysis1工具包能够对获取的整个测风数据构建dateset结构体，根据时间序列进行综合整理分析，通过运行可以获得如下分析结果：a．不同高度风速、风向、温度、压强的时间序列分布图；
风速、风向、温度、压强.jpgb．整个测风数据质量判断，及质量分析图；
测风数据质量评估.jpgc．不同高度湍流强度按照风速的分布、各风速对应的湍流强度与其平均湍流强度的分布图；
湍流分布.jpgd．不同高度月平均风速分布图；
月平均风速.jpge．不同高度日平均风速分布图；
日平均风速.jpgf．不同高度风速频率分布直方图；
风频分布.jpgg．不同高度风速风向玫瑰图；
风向、风能玫瑰图.jpgh．风切变拟合和计算；
风切变拟合.jpgi．风切变系数随月分布图；
月风切变.jpgWindAnalysis2为针对特定高度H处的风资源进行详细分析，包括：a.测风时间序列上风速、湍流偏离测风周期内平均值的偏离程度；
风速、湍流时间序列分布.jpgb.风速的威布尔分布拟合和参数计算；
威布尔分布.jpgc.威布尔分布拟合的误差和相关系数R2的计算分析；
拟合误差分析.jpgd.风切变拟合和切边系数计算；
风切变拟合.jpge.指定轮毂高度处的平均风速推算及威布尔分布拟合；
轮毂高度处威布尔分布.jpgf.根据选型风机的参数，绘制功率曲线和推力系数曲线；
功率特性曲线.jpg不仅限于以上figure图文件的生成，还能够估算出指定轮毂高度hub（hub＞H）测风塔处的发电量，在CommandWindow窗口中输出计算结果，作为风资源分析的参考。
计算结果.pngWindAnalysis风数据分析工具包教程-V1.4.pdfWindAnalysis1-V1.4.1.zipWindAnalysis2-V1.4.1.zip-------------------------------------------------------------------

相控阵雷达的波位编排仿真,实时显示编排结果,雷达阵面可修改

以新疆红富士苹果为研究对象,探讨应用高光谱图像技术和最小外接矩形法预测其大小的研究方法。
提取苹果高光谱图像中可见红色区域受色度影响较小的713nm以及近红外区域793和852nm的3个波长图像,做双波段比运算处理。
比较所得双波段比图像可知,852/713双波段比图像中背景和前景灰度对比度最大。
对该图像做阈值分割以及形态闭运算去除果梗区域,使用8邻接边界跟踪法得到二值图像的轮廓坐标序列,采用最小外接矩形法求苹果的大小,与实测值建立回归方程。
结果表明,基于高光谱图像技术采用波段比算法,结合最小外接矩形法,能够有效地检测苹果大小,预测值与实际值最大绝对误差为3.06mm,均方根误差为1.21mm。

•第一讲o什么叫操作系统♣计算机操作系统是指控制和管理计算机的软、硬件资源，合理组织计算机的工作流程，方便用户使用的程序集合。
o操作系统的三个作用管理者……虚拟机♣计算机系统软硬件资源的管理者。
♣为用户提供一台等价的扩展机器或虚拟机。
♣最重要、最基本、最复杂的系统程序，控制应用程序执行的程序。
o操作系统的发展历史每一代思想特别是分时系统（现代的都是分时）定义特点优缺点♣第一代：手工操作•1945-1955•使用机器语言•无操作系统•用于数学计算•输入输出：插件版、纸带、卡片•计算机处理能力日益提升，而手工操作效率低下，造成了资源浪费。
♣第二代：单批道处理系统•1955-1965•用于大型机•使用汇编语言，FORTRAN，作业•FMS（FortranMonitorSystem），IBSYS（IBM为7094机配备的操作系统）•用于较复杂的科学工程计算o联机批处理o脱机批处理•机时在走来走去中浪费掉•优点：同一批作业自动依次更替，改善了主机CPU和I/O设备的使用效率，提高了吞吐量。
•主要问题：CPU和I/O设备使用忙闲不均，取决于作业特性。
o计算为主的作业，外设空闲；
oI/O为主的作业，CPU空闲。
♣第三代：多批道处理系统•1965-1980•使用集成电路•操作系统：庞大、复杂•多道：内存中同时存放几个作业。
•几项新技术：Multiprogramming，Spooling•优点：o资源利用率高（CPU、内存、I/O）o作业吞吐量大•缺点：o用户交互性差o作业平均周转时间长♣第四代：分时系统•70年代中期至今•多个用户分享使用同一台计算机。
多个程序分时共享硬件和软件资源。
•通常按时间片分配：各个程序在CPU上执行的轮换时间。
•操作系统：CTSS（M.I.T.）、Multics（computercommunity）•特征：o同时性♣也称多路性。
若干用户同时与一台计算机相连，宏观上看各个用户在同时使用计算机，他们是并行的；
微观上看各个用户在轮流使用计算机。
o交互性♣用户通过终端设备（如键盘、鼠标）向系统发出请求，并根据系统的响应结果再向系统发出请求，直至得到满意的结果。
o独立性♣每个用户使用各自的终端与系统交互，彼此独立、互不干扰o及时性♣指用户向系统发出请求后，应该在较短的时间内得到响应。
♣新发展：个人计算机、实时系统、网络与分布式系统、移动计算……o什么叫中断♣中断：指CPU在收到外部中断信号后，停止原来工作，转去处理该中断事件，完毕后回到原来断点继续工作。
♣通道：用于控制I/O设备与内存间的数据传输。
启动后可独立与CPU运行，实现CPU与I/O的并行。
o中断的处理机制

建立了具有不同螺距，直通Kong和圆锥台的TSV热模型。
获得了仿真结果，并将其与引线键合结果进行了比较。
结论是TSV技术的散热效果优于引线键合技术。
在相同的TSV间距下，散热效果与TSV形状无关。

EEMD是针对EMD方法的不足，提出了一种噪声辅助数据分析方法。
EEMD分解原理为：当附加的白噪声均匀分布在整个时频空间时，该时频空间就由滤波器组分割成的不同尺度成分组成。
当信号加上均匀分布的白噪声背景时，不同尺度的信号区域将自动映射到与背景白噪声相关的适当尺度上去。
当然，每个独立的测试都可能会产生非常嘈杂的结果，这是因为每个附加噪声的成分都包括了信号和附加的白噪声。
既然在每个独立的测试中噪声是不同的，当使用足够测试的全体均值时，噪声将会被消除。
全体的均值最后将会被认为是真正的结果，随着越来越多的测试，附加的噪声被消除了，唯一持久稳固的部分是信号本身。

激光打靶系统主要包括半导体激光枪、光电探测器和信号处理电路，信号处理过程是整个系统的关键。
激光打靶的打靶过程，由激光枪发射激光脉冲信号，光电靶接收激光脉冲信号，经过系列信号处理过程最终得到打靶的结果。
光电靶由许多块的光电探测器组成，每块不同位置的光电探测器对应不同编号，从打靶的实际情况出发，确定了相应的编号规则。
打靶的成绩由激光所击中的光电探测器的编号来判定。

平均结构相似性[113]MSSIM(MeanStructuralSIMilarity)表明图像分割结果与参考图像的平均局部结构相似性，其取值也在0到1之间，取值越大表明分割质量越好，当MSSIM=1时，对应图像分割结果与参考图像完全相同。

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。