乐玩插件的最新版本，融合了支持库与易模块，并且取消了模块加密。
当前所有功能完全免费并且去除了时间到期验证，当前版本永不过期。
并且易语言模块编译速度提升。
压缩包内含编程助手，com版，接口说明文档，以及易模块版且全部为9.09。
新增go语言调用例程，用go写将是速度更快更爽的体验！更新时间9月3日
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2023/11/19 9:14:02
70.42MB
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GRC(Graph-basedRelaxedClustering)是一种具有便捷性和自适应性的谱聚类算法,但对于大数据集,繁重的时间开销限制了其实用性.针对此不足,该文通过对GRC聚类指示向量进行约束并融合中心约束型最小包含球(Center-ConstrainedMinimalEnclosingBall,CCMEB)理论提出了大数据集快速谱聚类算法CCMEB-CGRC.该算法继承GRC的便捷性和自适应性的同时又具有渐近线性时间复杂度的优点,从而较好地解决了大数据集快速有效谱聚类的问题.仿真实验的结果验证了该算法的有效性和快速性.
2023/11/9 9:31:33
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本文研究了联合SAR影像强度与相干信息的多阈值融合变化检测技术。
针对SAR影像强度和相干信息各自统计分布特点,首先通过选定合适的统计分布模型分别对强度和相干信息进行统计分布拟合,并以Jeffrey距离为差异度量获取强度和相干信息的差异图。
然后利用三种阈值方法分别对两者的差异图进行阈值分割,获得多幅初步的变化结果图。
最后利用马尔科夫随机场进行融合,得到最终的变化检测结果。
实验结果表明该融合策略可以获得比单一阈值法更为稳定的变化检测结果。
针对SAR影像强度和相干信息各自统计分布特点,首先通过选定合适的统计分布模型分别对强度和相干信息进行统计分布拟合,并以Jeffrey距离为差异度量获取强度和相干信息的差异图。
然后利用三种阈值方法分别对两者的差异图进行阈值分割,获得多幅初步的变化结果图。
最后利用马尔科夫随机场进行融合,得到最终的变化检测结果。
实验结果表明该融合策略可以获得比单一阈值法更为稳定的变化检测结果。
2023/11/6 15:31:11
2.62MB
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局部光场融合||Tensorflow实现可用于稀疏输入图像的新颖视图合成。
*1，*1，2，3，4，1，21加州大学伯克利分校，2FyusionInc，3德州农工大学，4加州大学圣地亚哥分校*表示相等的贡献在SIGGRAPH2019中目录安装TL;DR：设置并渲染演示场景首先安装docker（）和nvidia-docker（）。
在基本目录中运行此命令，以下载预训练的检查点，下载Docker映像，并运行代码以在示例输入数据集上生成MPI和渲染的输出视频：bashdownload_data.shsudodoc
*1，*1，2，3，4，1，21加州大学伯克利分校，2FyusionInc，3德州农工大学，4加州大学圣地亚哥分校*表示相等的贡献在SIGGRAPH2019中目录安装TL;DR：设置并渲染演示场景首先安装docker（）和nvidia-docker（）。
在基本目录中运行此命令，以下载预训练的检查点，下载Docker映像，并运行代码以在示例输入数据集上生成MPI和渲染的输出视频：bashdownload_data.shsudodoc
2023/11/5 6:04:54
32.25MB
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talfta是拥有独立知识产权的国产软件，能够进行故障树建模、定性分析、定量分析以及故障树仿真等操作。
构建的故障树模型简单快速，模型图形完全符合GJB768A标准。
故障树分析内容全面，结果准确且高效，在应用成熟的理论及算法的基础上，持续融合故障树分析领域的最新研究成果。
talfta是一款既能够满足工程应用，又能够辅助科研探索的故障树分析工具。
构建的故障树模型简单快速，模型图形完全符合GJB768A标准。
故障树分析内容全面，结果准确且高效，在应用成熟的理论及算法的基础上，持续融合故障树分析领域的最新研究成果。
talfta是一款既能够满足工程应用，又能够辅助科研探索的故障树分析工具。
2023/10/31 17:36:19
2.44MB
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针对传统阴影叠栅轮廓术深度测量范围有限的问题,根据阴影叠栅条纹对比度的变化特点,提出了大深度范围内的阴影叠栅轮廓新型测量方法。
该方法将光栅置于不同的高度,在物体表面形成叠栅条纹,通过将不同高度范围内的条纹相位测量结果相互融合,实现了大深度范围内的阴影叠栅轮廓测量。
分析了光栅处于不同位置时叠栅条纹的相位分布特点,提出了基于重叠区域的相位融合方法和误差补偿方法。
通过实验验证了所提出方法的可行性和准确性。
该方法将光栅置于不同的高度,在物体表面形成叠栅条纹,通过将不同高度范围内的条纹相位测量结果相互融合,实现了大深度范围内的阴影叠栅轮廓测量。
分析了光栅处于不同位置时叠栅条纹的相位分布特点,提出了基于重叠区域的相位融合方法和误差补偿方法。
通过实验验证了所提出方法的可行性和准确性。
2023/10/28 16:05:23
6.91MB
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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。
2024-04-09 15:03
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