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。

通过蚁群算法对图像进行边缘检测，内附图片，matlab代码和仿真结果，可以对边缘检测的学习者作为参考

只有1个.cpp文件。
但可以遍历磁盘，并将结果输出到文件。
功能很强大，绝对好用。
使用方法：运行程序:首先输入要遍历的目录:比如:C:\或者C:\Windows然后，输入你要存储这些记录的.txt文件，比如D:\result.txt（需要提前建立好）然后就等待程序结果吧。
当然，如果有自己的需要可以自己进行修改。

云计算（cloudcomputing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。
云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。
因而，云计算又称为网格计算。
通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。
现阶段所说的云服务已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。

代码分为read_can_use.m和main_can_ues.m先运行read_can_use.m读取图片的像素值，使用奇异值分解的方法得到对应的特征。
程序预设了只读取前5个人的人脸图片，可以自己改成最多15个人。
然后运行main_can_use.m，程序会输出112323，每个数字代表一张图片最有可能的识别类别（就是人的编号）。
对每个人的11张图片，取前7张训练网络，后4张测试网络，取前5个人进行实验。
所以共有35个训练样本，20个测试样本。
比如输出的结果是111122123333…..，因为每4个数字是属于同一个人的，前四个都是1则都预测正确，第二组的4个数字2212中的那个1就是预测错误（本来是2预测成了1）。
由于参数的随机初始化，不保证每次的结果都相同。

cudnn的测试程序。
用来检验cuda和cudnn的安装结果。
需要在linuxgcc环境下编译运行。

第1章前台本网站的前台主要实现的网络在线考试及成绩查询等功能。
1.1注册想要进行在线考试必须先登录，如果您是新用户需要先进行注册，以获取登录密码，单击登录页面中的“注册”按钮，进入“学生注册信息”页面。
在此页面中填写完整的注册信息，单击“注册”按钮，完成注册操作。
注意：如果忘记密码可以通过密码问题及问题答案来找回密码。
1.2在线考试在线考试的操作步骤如下：（1）进入登录页面，在学生证号、密码及验证码处填写正确的登录信息，单击“登录”按钮，进入前台在线考试的主页面，学号：0000000000000001，密码：25175。
（2）阅读完考生规则后，单击“开始”按钮，进入选择考试套题页面。
（3）在此页面中选择考试课程及相应的套题名称，单击“同意”按钮，进入准备考试页面。
（4）单击“开始”按钮，进入考试页面。
（5）考试时间为20分钟，20分钟后如果不交卷，自统自动提交考卷。
单击“交卷”按钮，下面将显示您的考试成绩。
（6）单击“退出当前系统”按钮，完成本次在线考试。
1.3成绩查询登录成功后，在此页面的右上方单击“查询成绩”按钮，进入查询页面。
在此页面中考生不但可以查看自己的考试成绩，还可以查看其他考生的成绩。
在查询条件处选择相应的查询条件，并输入查询关键字，单击“查询”按钮，下方列表栏中显示查询结果。
第2章后台在登录页面中的“学生证号”处输入管理员用户名“25175”，在密码处输入“25175”，填写正确的验证码，并勾选“管理员登录”复选框，单击“登录”按钮，后台主要包括：管理员、管理注册学生、管理课程信息、管理套题信息、管理考生成绩、管理考试题目、添加试题。
其中管理员、管理注册学生、管理课程信息、管理套题信息、管理考生成绩、管理考试题目的操作方法相同，下面以管理员为例，讲解其操作方法。
在功能导航区中单击“管理员”按钮。
此页面主要实现添加、修改、删除、查询管理员信息等功能。
管理员页面的操作方法如下：（1）添加管理员。
单击“添加管理员”按钮，在管理员名称及管理员密码处填写管理员名称及密码，然后单击“添加”按钮，完成添加操作。
（2）修改。
单击“修改”按钮，在此页面中可对管理员的名称及密码进行修改，修改完成后，单击“修改”按钮，完成修改操作。
（3）删除。
单击“删除”按钮，即可删除该条管理员信息。
（4）查询。
在查询条件处选择相应的查询条件并输入相对应的关键字，单击“查询”按钮，下方显示查询结果，完成查询操作。
在功能导航区中单击“添加试题”按钮，进入如图2.6所示的页面，在此页面中选择要添加的试题的所属专业、课程主套题名称。
单击“选择”按钮，在此页面中填写完整的试题信息，单击“添加”按钮，完成添加操作。

研究了基于运动想象的皮层脑电信号ECoG的特点,针对BCI2005竞赛数据集I中的ECoG信号,通过提取频带能量获得了想象左手小指及舌头运动时的特征,结合Fisher,SVM-RFE及L0算法对特征进行选择,采用10段交叉验证的方法得到训练数据集在各维特征数下的识别正确率并选出最佳特征组合.结果表明:三种特征选择方法中SVM-RFE算法所选出的特征组合可以获得最低的识别错误率以及最低的特征维数,针对所选出的特征组合,使用训练数据集的特征对线性支持向量机进行训练,使用训练好的模型对测试数据集进行分类,识别正确率可以达到94%.

通过高频等离子体增强化学气相沉积（HFPECVD）在低温下沉积氢化非晶硅氮化物膜（SiNx：H）。
主要工作是研究等离子体频率和等离子体功率密度在确定薄膜特性（尤其是应力）中的作用。
通过傅立叶变换红外光谱（FTIR）获得有关膜中化学键的信息。
SiNx：H膜中的应力由衬底曲率测量确定。
结果表明，等离子体频率在控制SiNx：H薄膜的应力中起着重要作用。
对于以40.68MHz的等离子体频率生长的氮化硅层，观察到初始拉伸应力在400MPa-700MPa的范围内。
氮化硅膜的固有应力的测量结果表明，该应力量足够用于应变硅光子学中的膜应用。

项目名称:基于Spark的PSO并行计算编程语言:scala项目内容:将粒子群算法pso实现的了并行,并成功集成了bencmark的测试函数,可以利用该标准的测试函数,来验证算法的性能.测试结果:在benchmark的20个测试函数当中有9个超过decc-g的测试结果注意:本算法会因机器的性能,函数的特性不同执行的效率也不一样,本程序还有很大的改进空间,希望大家可以继续完善.

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。