利用多尺度高斯函数去除场景的光照分量；
然后构造了一种二维伽马函数，利用光照分量的分布特性调整二维伽马函数的参数，降低光照过强区域的亮度值，提高光照过暗区域的亮度值，最终实现对光照不均匀图像的自适应校正处理。
然后构造了一种二维伽马函数，利用光照分量的分布特性调整二维伽马函数的参数，降低光照过强区域的亮度值，提高光照过暗区域的亮度值，最终实现对光照不均匀图像的自适应校正处理。
2024/11/22 12:43:06
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2024/11/21 9:30:28
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这本书是关于分布式状态估计的最为经典的书籍，基于全连通拓扑和非全连通拓扑，线性系统和非线性系统，详细介绍了信息滤波和卡尔曼滤波的过程和推导
2024/11/21 4:02:19
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2024/11/17 2:13:06
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2024/11/16 15:39:56
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IBMCloudant是一种基于jsondocument类型的非关系型（NoSQL）数据库，其具有在云端高效处理高负载、高并发读写的强大特性。
从另一个角度来说，Cloudant还是一个开源的、分布式的数据库，它基于Apache的CouchDB项目以及开源的BigCouch项目。
比如将其应用于一个大型的数据量快速增长的web或mobile项目之中，无疑将是一个非常明智的选择。
因此，从业务场景的角度
从另一个角度来说，Cloudant还是一个开源的、分布式的数据库，它基于Apache的CouchDB项目以及开源的BigCouch项目。
比如将其应用于一个大型的数据量快速增长的web或mobile项目之中，无疑将是一个非常明智的选择。
因此，从业务场景的角度
2024/11/16 9:15:32
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关于MPI、并行计算的总结对比，目录如下：1.并行计算1.1.相关背景1.2.什么是并行计算1.3.主要目的1.4.并行计算与分布式计算1.5.并行的基本条件1.6.主要的并行系统1.6.1.共享内存模型1.6.2.消息传递模型1.6.3.数据并行模型1.6.4.对比分析2.MPI2.1.什么是MPI2.2.MPI的实现2.3.MPI基本函数2.4.MPI功能特点2.5.技术对比分析2.5.1.共享内存模型（以OpenMP为例）2.5.2.分布式内存模型2.6.小结3.问题解释3.1.并行计算和MPI是什么关系？为了实现并行计算，是否使用MPI技术即可实现？3.2.MPI技术原理是什么，即基础设施提供什么样的支持能力？3.3.为了实现并行计算，应用软件需要什么样的特殊设计3.4.什么样的软件需要并行计算4.部分参考资料
2024/11/16 2:14:47
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本文针对梯度折射率分布的透镜(以后简称梯析透镜)与光纤在折射率分布上的不同点,对用于光纤及其预制棒测量的聚焦法的原理公式,计算测量方法等进行了重要改进,从而使聚焦法可适用于梯折透镜的测量.本文通过计算机模拟计算,对原理公式及计算方法的准确性和可靠性进行了验证,并同时给出了这一测量方法的精度,最后给出了测量实例及其比较结果.
2024/11/15 22:42:25
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直方图的优势在于它是一种很直观的图表类型，用于在有序的列中显示连续数据。
直方图非常适用于较大的数据点集。
直方图实质上是一个频率分布图，它会将源数据值归到各个条柱或组距中。
列高度表示落在每个条柱中的项目数的频数。
这意味着不能从直方图读出确切的数据值并且也很难用直方图比较多个数据集。
直方图非常适用于较大的数据点集。
直方图实质上是一个频率分布图，它会将源数据值归到各个条柱或组距中。
列高度表示落在每个条柱中的项目数的频数。
这意味着不能从直方图读出确切的数据值并且也很难用直方图比较多个数据集。
2024/11/15 22:16:40
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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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