对不起各位,文件大于10M了所以分压缩了这是第一段下的时候注意了,PDF格式Cobol教程
2025/7/1 9:25:25 5.72MB colol
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tsmc18rf_pdk_v13压缩包2一定要把我资源中的三个压缩包下了才行!
2025/7/1 6:52:25 25.42MB tsmc18rf pdk v13 压缩包2
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docker-compose压缩包,将下载的docker-compose文件放到`/usr/local/bin`目录下```shellcd/usr/local/bin#进入上述目录,对文件重命名,然后赋予执行权限mvdocker-compose-Linux-x86_64docker-composesudochmod+xdocker-compose#查看docker-compose版本号docker-compose--version
2025/6/30 13:32:35 16.56MB docker-compose
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1.下载并解压缩2.运行UsbEAmHostsEditorv3.3.exe3.左下角选择需要测试的站点4.在出现的IP地址列表中选择一个并选择应用选中5.进入相关站点查看效果
2025/6/30 6:10:02 2.93MB tools
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计算土壤饱和导水率的软件NeuroTheta,包含软件操作说明及步骤,同时压缩文件也有spaw土壤计算的说明及软件。


2025/6/30 4:07:18 36.11MB 土壤饱和导水率 软件 说明书
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打开压缩包后点击mainvi就可以运行了。
可以同时选择多个楼层,先下后上。
向原作者致敬!虽然有不足之处,同仁们修改后可以讨论之。
2025/6/29 0:15:52 231KB labview电梯控制程序
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《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》详细讲解了25个MATLAB图像与视频处理实用案例(含可运行程序),涉及雾霾去噪、答题卡自动阅卷、肺部图像分割、小波数字水印、图像检索、人脸二维码识别、车牌定位及识别、霍夫曼图像压缩、手写数字识别、英文字符文本识别、眼前节组织提取、全景图像拼接、小波图像融合、基于语音识别的音频信号模拟灯控、路面裂缝检测识别、视频运动估计追踪、Simulink图像处理等多项重要技术,涵盖了数字图像处理中几乎所有的基本模块。
,工欲善其事,必先利其器,《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》对每个数字图像处理的知识点都提供了丰富生动的案例素材,并详细讲解了其MATLAB实验的核心程序,通过对这些示例程序的阅读理解和仿真运行,读者可以更加深刻地理解图像处理的内容,并且更加熟练地掌握MATLAB中各种函数在图像处理领域中的用法。
2025/6/28 20:21:14 72.6MB 图像与视频处理 MATLAB
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Python天天生鲜项目源代码及部署文件毕业设计。
压缩包里包含使用Python语言下的django框架编写的天天生鲜项目,为了方便使用,里面有写好的部署文档。
可以根据部署文件的内容进行项目搭建。
Python项目毕设代码部署方法
2025/6/28 12:28:38 5.26MB Python 项目 毕设  代码
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科瑞计算簿是非常实用的工程造价计算器,是完全免费表格法计算软件。
具有重名变量、中文变量能力,具有多种统计方式。
可以打开所有科瑞定额库,支持多步撤消与恢复。
破解版可以打印、导出EXCEL文件。
破解方法在压缩包里
2025/6/28 5:44:38 7.75MB 科瑞 计算簿 破解版 1.43
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《数字图像处理——应用篇》是由谷口庆治编著的一本深入探讨图像处理技术的专业书籍,这本书在图像处理领域具有很高的权威性。
全书完整PDF版本是唯一可获取的全面资源,对于学习和研究图像处理技术的读者来说,无疑是一份宝贵的资料。
图像处理是计算机科学中的一个重要分支,它涉及了将模拟图像转换为数字形式,以及对数字图像进行各种操作以改善质量或提取有用信息。
在《数字图像处理——应用篇》中,作者谷口庆治详细阐述了这一领域的关键概念和技术,包括图像获取、颜色模型、图像增强、图像复原、图像分割、特征提取以及模式识别等核心主题。
1.**图像获取**:这部分介绍了图像传感器的工作原理,如CCD和CMOS,以及扫描仪和相机的成像过程。
同时,还涵盖了像素的概念、采样理论和量化过程。
2.**颜色模型**:书中详细讨论了RGB、CMYK、HSV、YCbCr等常见颜色模型,以及它们在不同应用场景下的选择和转换方法。
3.**图像增强**:通过滤波器、直方图均衡化等手段改善图像的视觉效果,提升图像质量,这部分包括线性和非线性滤波、对比度增强等技术。
4.**图像复原**:针对图像退化问题,如噪声、模糊等,提出了一系列恢复技术,如Wiener滤波、反卷积等。
5.**图像分割**:这是图像分析的关键步骤,包括阈值分割、区域生长、边缘检测等方法,用于将图像划分为有意义的部分。
6.**特征提取**:为了识别和理解图像,需要从图像中提取有意义的特征,如角点、边缘、纹理和形状,这些特征可用于后续的模式识别和对象识别。
7.**模式识别**:利用机器学习算法,如支持向量机、神经网络、决策树等,对图像中的模式进行分类和识别,是图像处理领域的高阶应用,广泛应用于OCR文字识别、人脸识别、医学影像分析等领域。
8.**OCR文字识别**:光学字符识别技术是模式识别的一个实例,通过识别图像中的文字并转化为可编辑文本,该技术在文档自动化处理、图书数字化等方面有着广泛的应用。
压缩包中的文件名表明资源分为了三个部分:`数字图像处理——应用篇.part1.rar`、`数字图像处理——应用篇.part2.rar`和`数字图像处理——应用篇.part3.rar`。
通常,这种分卷压缩格式是为了便于大文件的传输和存储,用户需要下载所有部分并使用合适的解压工具(如WinRAR或7-Zip)合并解压,才能获得完整的PDF文件。
《数字图像处理——应用篇》是一本涵盖广泛、深度适中的教材,适合计算机视觉、图像处理、模式识别等相关领域的学生和研究人员。
通过学习本书,读者不仅可以掌握基本的图像处理技术,还能了解其在实际应用中的策略和方法,为进入这个领域的深入研究打下坚实基础。
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡