引入辅助任务信息有助于立体匹配模型理解相关知识,但也会增加模型训练的复杂度。
为解决模型训练对额外标签数据的依赖问题,提出了一种利用双目图像的自相关性进行多任务学习的立体匹配算法。
该算法在多层级渐进细化过程中引入了边缘和特征一致性信息,并采用循环迭代的方式更新视差图。
根据双目图像中视差的局部平滑性和左右特征一致性构建了损失函数,在不依赖额外标签数据的情况下就可以引导模型学习边缘和特征一致性信息。
提出了一种尺度注意的空间金字塔池化,使模型能够根据局部图像特征来确定不同区域中不同尺度特征的重要性。
实验结果表明:辅助任务的引入提高了视差图精度,为视差图的可信区域提供了重要依据,在无监督学习中可用于确定单视角可见区域;在KITTI2015测试集上,所提算法的精度和运行效率均具有一定的竞争力。

精致的安卓通讯录源码是一套用户体验做的很赞的安卓通讯录和短信项目源码，尤其是号码的拨打界面项目先是根据联系人的名字翻译出对应的汉语拼音名，在输入数字的时候根据数字和字母的两种方式进行联系人匹配。

LSB隐写分析和隐写分析检测，基于小波估计和直方图等等一些好的文档

**JodConverter2.2.2：JavaOffice文档转换利器**JodConverter是一个基于Java的开源库，专为处理Office文档转换而设计。
在这个压缩包中，我们有两个主要文件：`jodconverter-2.2.2.jar`和`jodconverter-2.2.2说明.txt`。
它们一起提供了在Java环境中转换MicrosoftOffice和OpenOffice文档的能力，同时也支持预览功能。
**核心组件：jodconverter-2.2.2.jar**`jodconverter-2.2.2.jar`是JodConverter的核心库文件，它包含了所有必要的类和方法来实现文档转换。
这个JAR文件可以直接在Java项目中作为依赖引入，使得开发者能够轻松地在代码中调用转换功能。
JodConverter内部依赖于OpenOffice或LibreOffice，这两个开源办公套件能够处理各种Office文档格式，并且JodConverter通过与它们的API交互来实现文档转换。
**文档转换原理**JodConverter的工作原理是通过模拟用户界面与OpenOffice/LibreOffice进行通信，将源文件（如.doc、.ppt或.xlsx）转化为目标格式（如.pdf、.html或.ods）。
这种转换过程是通过ODF（OpenDocumentFormat）进行的，ODF是一种开放的文档标准，被OpenOffice和LibreOffice广泛支持。
**配合OpenOffice使用**为了使JodConverter正常工作，你需要确保在运行环境中已经安装了OpenOffice或LibreOffice，并且其服务正在运行。
JodConverter会连接到本地的OpenOffice/LibreOffice实例，然后利用其转换引擎进行文件转换。
确保正确配置OpenOffice的路径和端口设置，以便JodConverter可以找到并与其建立连接。
**使用JodConverter-2.2.2说明.txt**`jodconverter-2.2.2说明.txt`文件很可能是提供关于如何使用JodConverter的详细指南，包括如何配置、如何在代码中引入JodConverter，以及如何执行实际的转换操作。
这个文件可能包含了一些示例代码和命令行参数，帮助开发者快速上手。
**应用场景**JodConverter适用于多种场景，例如：1.**服务器端文档转换**：在Web应用中，可以使用JodConverter将用户上传的Office文档转换成适合在线预览的格式，如PDF。
2.**批量转换**：对于需要大量文档格式转换的业务流程，JodConverter可以通过编程接口进行批量处理，提高效率。
3.**跨平台兼容**：由于JodConverter是基于Java的，所以它可以运行在任何支持Java的平台上，包括Windows、Linux和MacOS。
**最佳实践**使用JodConverter时，应遵循以下最佳实践：1.**优化性能**：为了提高转换速度，可以考虑启动多个OpenOffice/LibreOffice服务实例，并让JodConverter根据需要分配任务。
2.**错误处理**：在代码中添加适当的错误处理机制，以应对OpenOffice服务未运行或网络连接问题。
3.**版本兼容性**：注意JodConverter与OpenOffice/LibreOffice的版本兼容性，确保使用的转换库与办公套件版本匹配。
4.**资源管理**：及时关闭OpenOffice的连接，避免资源泄露。
JodConverter2.2.2是一个强大且灵活的工具，能够帮助开发者轻松地在Java应用程序中实现Office文档的转换和预览。
通过正确配置和使用，可以大大提高文档处理的效率和便捷性。

根据色散方程、能量和动量守恒,研究非线性晶体ZnGeP2(ZGP)的光参变特性,得到2μm抽运时的I和II类ZGP-OPO角度调谐曲线。
在I类匹配时角度调谐范围为50.7°～57°,对应的波长连续调谐范围在2.4～11μm;在II类相位匹配时,波长调谐范围2.4～11.5μm(在3～6μm不连续),对应的角度调谐范围为58°～87°。
同时对调谐过程中的允许角、走离角进行了分析,对ZGP与AgGaS2(AGS)和AgGaSe2(AGSe)晶体做了分析比较,结果表明ZGP为较好的中红外激光晶体。

静脉识别，生物识别的一种。
静脉识别系统一种方式是通过静脉识别仪取得个人静脉分布图，依据专用比对算法从静脉分布图提取特征值，另一种方式通过红外线CCD摄像头获取手指、手掌、手背静脉的图像，将静脉的数字图像存贮在计算机系统中，实现特征值存储。
静脉比对时，实时采取静脉图，运用先进的滤波、图像二值化、细化手段对数字图像提取特征，采用复杂的匹配算法同存储在主机中静脉特征值比对匹配，从而对个人进行身份鉴定，确认身份。

明晰用于Terraform的声明性测试框架原因：B/c单元测试地形需要成为事物信息：它是一个二进制文件，就是这样。
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适合在HCL上编写适应度功能测试它的小Cucumberbdd启发提供自己的匹配器和hcl解析器必须从您的Terraform文件所在的目录中运行它是的包装，可提供内置的terraform特定步骤安装$exportOS="osx"#(osx|unix)$curl-sLhttps://github.com/xchapter7x/clarity/releases/latest/d

提出了一种在非线性聚合物光波导中实现高效切连科夫倍频辐射的方法,避免了传统结构中多次反射引起的损耗,而且具有易制备和结构紧凑的优点,通过选择聚合物薄膜的厚度和折射率,实现了基频导波与倍频导波的近相位匹配。
在实验中实现了转换效率1.6%W-1cm-1,这是迄今为止在聚合物中所报道的最高值。

完整的指纹识别程序，包括预处理，特征提取，匹配等

大学课程《模式识别》课后实验，分别采用了模板匹配法与贝叶斯分类法对阿拉伯数字进行简单识别。
开发库为OpenCV，开发IDE为VS2012。
内附课程完成报告PDF与源码，及最终版本VS工程。

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。