南开大学数字图像处理方面的精品研究！！！附有长达几十页的文档和调试通过的完整程序。
执行exe程序后，自动打开摄像头，手拿目标物体在视野中经过，便可跟踪并识别，借此控制鼠标在屏幕上的移动，达到用手指悬空玩电脑游戏的目的。
作者呕心沥血完成该设计，毕设论文水平。
技术方面，使用了camshift技术进行运动物体的跟踪与识别，使得跟踪非常流畅。
实现方面，基于VC6.0+MFC，使用了OpenCV库。

FileFilter简介：使用此工具可以根据输入的关键词（以逗号分开），在word文档中匹配筛选关键词，并给出关键词匹配查找到的个数，根据目标关键词的匹配情况将根据分捡条件自动将简历分捡到不同的目录中，方便使用。
应用案例：1.在题库中将包含某种类型的题库文档分捡到相同类型的目录。
2.在简历目录中对多个简历文件进行关键词搜索，并根据匹配的结果进行相应的分捡处理。
工具特点：自动化分捡处理，同时过滤结果中可以直接打开文档查看。
此为试用版，如果需要使用正版，请与原作者联系。

人事管理系统是现代企业管理工作不可缺少的一部分，是适应现代企业制度要求，推动企业劳动认识管理走向科学化，规范化的必要条件。
人事管理系统可以应用于支持企业完成劳动人事管理工作，有如下三个方面的目标：1．支持企业实现规范化管理。
2.支持企业高效率完成劳动人事管理的日常业务，包括新员工加入人事档案的建立，老员工转出，辞职，退休等。
3.支持企业进行劳动人事管理及相关方面的科学决策。

语言：java开发工具：Eclipse项目概要拼图游戏是一款风靡一时的游戏。
玩家需要点击拼图来切换某个图块的位置，最后达到让所有图块组合成一张拼图的目标，玩家可以选择拼图的图片、拼图的难度等级，还可以在拼图的过程中，查看拼图模板，以减少拼图难度。

YOLO为一种新的目标检测方法，该方法的特点是实现快速检测的同时还达到较高的准确率，很详细的介绍

目录1. 项目概述 11.1 概述 11.2 系统目标 12. 可行性分析 32.1 技术可行性 32.2 经济可行性 32.3 社会可行性 42.4 操作可行性 43. 需求分析 53.1 系统流程图 53.2 系统需求 73.3 数据流图 73.4 数据字典设计 104. 概要设计 124.1 系统功能总体结构图 124.2 系统各功能模块的描述 124.3 数据库的概念设计 134.3.1 概念设计 134.3.2 逻辑设计 164.3.3 数据表设计 175. 详细设计 225.1 基本模块的IPO图 225.2 主要模块的程序流程图 236. 总结 25参考文献 26致谢 27注：文件是word文档可编辑文件

采用C++语言，基于原始套接字实现了Ping和Tracert命令。
发送主机通过ping程序给目标主机发送ICMP的回声请求报文，并根据收到的ICMP回声应答报文来确定网络的连通性。
Tracert（跟踪路由）是路由跟踪实用程序，用于确定IP数据包访问目标所采取的路径。
Tracert命令是用IP生存时间(TTL)字段和ICMP错误消息来确定从一个主机到网络上其他主机经过的每个路由器及每个跃点的往返时间(RTT)的命令行报告输出。

前景提取、图像缩放、烟雾识别、图像处理、运动检测、目标圈定

绿色免安装，科研技术人员福利。
外语辅助阅读和翻译解决方案；
根据源语言和目标语言智能翻译；
解决额外的句子中断和换行引起的问题；
只需将文本复制到剪贴板，等待下一秒查看翻译结果，享受所见即所得的乐趣；
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将复制的文本附加到源而不是替换它，尤其在段落在不同页面中分隔时非常有用；
单词少于3的句子将被视为短语或单词，您将在焦点模式中看到更详细的解释；
有许多自动定制选项可供选择。

最近几年，例如YAGO和DBpedia等大规模知识库发展有了很大的进步。
知识库提供了大量的不同种类的实体信息，如人、国家、河流、城市大学等等，同时知识库包含了大量的在实体（entity）间的关系既事实（fact）。
当今的知识库包含的数据量是巨大的通常有百万个实体和上亿个描述实体间关系的事实数据。
虽然目前的知识库存在大量的实体和事实数据，但是这样大规模的数据仍然不完整。
目前构建知识库的方法主要有两种，一种是从大量的文本中抽取事实但这种方法必然会带来大量的噪声数据，第二是人工扩展，但这样的方法对于时间的开销是极大的。
如果确保一个知识库是完整的则必须花费很大的努力来抽取大量的事实，并检查事实的正确性，因为只有正确的事实加入到知识库中才是有意义的。
同时知识库的本身由于有足够的信息可以推理出更多的新的事实。
例如有这样一个例子，一个知识库包含一组事实是孩子c有一个妈妈m，这样可以推理得出孩子妈妈的丈夫f很可能是孩子的父亲。
该逻辑规则形式化的描述如下：motherof(m,c)∧marriedTo(m,f)⟹fatherof(f,c)挖掘这种规则可帮助做一下四种事情：1、利用这种规则来推理出新的事实，而这些被挖掘出的新的事实可以使知识库更完整。
2、这些规则可以检测出知识库潜在的错误例如一个陈述是一个与一个男孩无关的人是这个男孩的父亲，这样的陈述很可能是错误的。
3、有很多推理工具依赖其他工具提供规则，所以这些被挖掘出来的规则可以用于推理。
4、这些规则描述一个普遍的规律，这些规律可以帮我我们理解分析知识库中的数据，如找到一些国家通常与说同一种语言的国家交易。
或结婚是一个对称关系，或使用同一个乐器的音乐家通常互相影响等等。
AMIE的目标是从RDF格式的知识库中挖掘如上所述的逻辑规则，在语义网（SemanticWeb）中存在大量的RDF知识库如YAGO、Freebase和DBpedia等。
这些知识库使用RDF三元组（S,P,O）提供二元关系（binaryrelation）的描述。
由于知识库一般只包含正例而（S,P,O）没有反例（S,¬P,O），所以RDF这样的知识库中仅能通过正例来推理。
进一步来说在RDF知识库上的操作是基于开放世界假设（OWA）的。
在开放世界假设下，一个事实没有在知识库中存在那么我们不能说这个事实是错误的，只能说这个陈述是未知的。
这与标准的数据库在封闭世界假设的设定有本质上的区别。
例如在知识库中没有包含marry(a,b)，在封闭世界假设中我们可以得出这个a没有和b结婚而在开放世界假设下我们只能说a可能结婚了也可能单身。
压缩包内包含AMIE可运行源代码与相应文档资料，欢迎下载参考

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。