特点：1).监控串口：具有端口监控功能，可以监控、拦截、保存所收发的数据（NT/2K/XP/Vista/Win7）。
2).串口调试：支持常用的串口操作功能，支持大数据量的收发、保存，支持自动发送。
3).动态变参：在不改变当前所打开端口的情况下，能动态改变端口参数（如：波特率、校验位、流控制等）。
4).双模编辑：数据发送区内嵌十六进制编辑器（类似UltraEdit），支持十六进制文本双模式切换编辑，支持unicode。
5).国际版本：国际版，支持多国语言。
6).无需安装：界面友好，方便易用。
简要描述：1).用于串口调试，支持常用的110-256000波特率，支持自定义波特率。
2).能以字符或十六进制接收或发送任何数据，能发送、接收任意大小的文件。
3).在不改变当前所打开端口的情况下，能动态改变端口参数（如：波特率、校验位、流控制等）。
4).数据发送区可实时编辑、发送文本数据。
5).能将所接收的原始数据以及显示数据分别保存。
6).数据发送区允许设置发送周期，自动发送数据。
7).可调试的端口范围是COM1-COM255，支持扩展端口(USBRS232)。
8).可设置字体、文字颜色、背景颜色。
9).允许将发送区的数据在接收区回显，模仿终端操作。
10).允许发送区数据以回车键作为发送操作信号。
11).Terminal模式支持自动应答功能，支持Hex、Text、浮点数等类型。
12).Terminal模式支持预定义数据发送，支持Hex、Text、浮点数等类型。
13).Monitor模式支持彩色文本显示,便于更好的区分、观察数据.14).允许Monitor模式下拦截到的数据以十六进制或字符方式显示。
15).允许接收区在接收到的数据后添加回车字符(CRLF)，便于观察数据。
16).可将Terminal模式下接收到的数据按照十六进制文本方式导出到文件或剪贴板。
17).允许保存程序环境变量。
18).定义热键，方便操作。
19).国际版，支持多国语言。
20).数据发送区内嵌十六进制编辑器，支持unicode。
21).支持串口监控功能，可以监控串口设置以及收发的数据。
22).在线自动更新提示功能，当有可用新版本时提示用户下载。
23).本程序线程安全，可以同时启动多个副本调试多个串口。
A.程序拥有端口监控功能，可以监控内核事件并拦截所有通过指定端口收发的数据，该功能目前只在2000/XP/2003平台上有效。
1.在使用监控功能前必须保证所要监控的端口处于关闭状态。
2.运行本程序，选择所要监控的端口并启动监控功能，然后启动要被监控的端口；
B.程序第一次启动时自动设置语言，也可以手动在View-＞Language菜单项选择相应的语言，目前支持英文、简体中文、繁体中文。
2.运行环境---------------------Windows9x/2000/XP/2003/Vista/Win73.安装与卸载---------------------运行解压软件，将压缩包解压到指定目录完成安装。
卸载时只需将程序目录删除。
4.软件使用---------------------SUDTAccessPort安装完成后即可使用。

1、本程序基于Qt和GDAL开发，影像显示使用OpenGL渲染2、支持次要的遥感影像数据显示，灰度显示与彩色显示3、属于本人课余工作，代码量不大，但是具有一定的参考价值，配套和对应的release版本exe，同时，也为争取一些积分。

这是Java1.4.2以来绝大部分类的UML类图，经过类图学习Java是提升读者Java能力的一个极佳的途径。
给读者以把握全局的感觉。
当然读者要下功夫去理解这些类图才行。
类图共2种，一种是黑白图片，一种是彩色图片，绝对值得学习Java的读者拥有。

kinect、经过Kinectv2.0+VS2015+openCV将彩色帧映射到深度空间这段程序是基于MapDepthPointToColorSpace实现配准的。

1）图像基本操作：不同格式（大于3种）图像的读入与存盘、文字叠加、不同彩色空间的转换、图像的DCT及FFT变换等；
（2）图像增强：包括直方图拉升（线性和非线性）、直方图均衡、平滑与锐化（采用不同的滤镜），美颜（加分项）；
（3）图像恢复：几何操作（如旋转、缩放、投影校正等）、模糊恢复（如运动模糊消除）；
（4）图像合成：实现换背景、图像拼接等功能

《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

给出了一种基于三维Lorenz的彩色视频加密算法，区别于普通的加密算法

实现图像格式的转化，将bmp的彩色图像转化为其他简单格式，便于运用。

输出灰度图像,RGB彩色图像会自动转换为灰度图像输出图像的多重分形谱参考文献："fractalanalysisandmultifractalspectrafortheimages"

彩色图像的分割。
算法次要是利用聚类算法，运用MATLAB编码。
属于图像处理类别

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。