全球地形1kmDEM（数字高程模型）拼接数据是一个重要的地理信息系统（GIS）资源，它为各种地球科学、环境研究、城市规划、导航、灾害风险评估等领域提供了基础的地形信息。
DEM是一种数字形式的地形表示，它用等间距的网格记录地表的高度信息，每个网格点代表一个特定地点的海拔高度。
在提供的压缩包文件中，包含以下几个关键文件：1.**new.tif**:这是主要的DEM数据文件，以TIFF（TaggedImageFileFormat）格式存储。
TIFF是一种广泛用于地理空间数据的图像文件格式，能够容纳大量的地理元数据，并且支持多层和色彩深度。
在这个案例中，它包含了全球1km分辨率的地形高度信息。
2.**new.tif.ovr**:这是TIFF文件的覆盖层（Overviews）文件，用于快速访问大尺寸图像。
它包含了低分辨率版本的图像，使得在查看或处理大文件时可以提高效率，无需加载整个高分辨率图像。
3.**new.tfw**:这是TIFF文件的外部世界文件（WorldFile），记录了图像的地理坐标系统信息，包括比例尺、偏移值等，确保图像的像素与实地位置准确对应。
4.**new.tif.xml**:这是TIFF文件的XML元数据文件，包含了关于图像的详细信息，如投影信息、数据来源、创建日期、分辨率等。
这些信息对于正确理解和使用DEM数据至关重要。
5.**new.tif.aux.xml**:这是GDAL（GeospatialDataAbstractionLibrary）生成的辅助元数据文件，存储了关于TIFF文件的额外信息，例如图像的边界、未记录在TFW文件中的地理配准信息等。
使用这些数据，用户可以进行以下操作：-**地形分析**：计算坡度、坡向、山谷和山脊线等地形特征。
-**水文分析**：模拟水流动向，分析河流网络、洪水风险等。
-**可视模拟**：生成地形透视图，用于景观规划和设计。
-**气候建模**：地形对气候有显著影响，DEM数据可用于气候模型的输入。
-**GIS集成**：与其他地理数据叠加，进行土地利用规划、交通规划等。
为了处理这些数据，你需要GIS软件，如QGIS、ArcGIS或GRASSGIS，它们提供了导入、查看、分析和导出DEM数据的功能。
同时，了解基本的地理坐标系统和投影知识也很重要，因为不同的地理空间数据可能使用不同的坐标参考系统，正确匹配这些系统是确保数据分析准确性的前提。
掌握使用命令行工具如gdalinfo和gdal_translate进行数据转换和处理也是有益的。

该代码利用"四步法(FourStepSearch)"实现了视频处理中二维运动估计(MotionEstimation)块匹配。
附件中包含有一个Matlab文件(.m文件)和多帧视频的亮度信息文件(.Y文件)。
下载后请解压到Matlab的同一个目录下，直接运行即可。

matlab实现的基于颜色直方图的特征匹配，RGB转换成hsv，量化颜色，计算两幅图像特征向量之间的距离，实现颜色特征匹配。
同时，二值化之后，计算zernike矩和hu不变矩，可以作为第二个特征匹配量。

利用matlab工具，运用微分数学形态学算法提取阴影，提取结果可以较好的与原6影像进行匹配。

kettle连接oracle12C--报错ORA-28040没有匹配的验证协议

碰到过NoSuchMethodError:setRoutingOption，可能是因为混用了不同版本的jpcap.jar和Jpcap.dll，所以找了个全的。
2种版本的pcap（jpcap.jar+Jpcap.dll），都可以使用。

可在Windows环境中使用，利用opencv和vs软件，环境配置好之后，更改程序中的相应图片，就可以得到双目视觉的视差图

行人再识别方法分类和梳理。
分为了采用了多任务学习，以及部件匹配来分别论述。
每个方法都列出了paper的名字和代码的链接。

在编程领域，编译原理是理解计算机如何处理高级语言的关键学科。
这个实验“基于表达式的计算器ExprEval”旨在让学生深入理解编译器的工作原理，并通过实际操作来掌握编译技术。
下面将详细介绍这个实验涉及的知识点，以及如何进行实践。
1.**词法分析（LexicalAnalysis）**：实验的起点通常是输入的源代码，词法分析器负责将源代码分割成一个个有意义的单元，称为“词法单元”或“记号”（Token）。
对于表达式计算器，这些可能包括数字、运算符（如+，-，*，/）以及括号等。
2.**语法分析（SyntaxAnalysis）**：词法分析后的记号流需要按照一定的语法规则进行解析，这就是语法分析的任务。
通常使用上下文无关文法（Context-FreeGrammar,CFG）来描述表达式的结构。
在这个实验中，你需要创建一个解析器来识别并构建抽象语法树（AbstractSyntaxTree,AST），它直观地表示了表达式的结构。
3.**抽象语法树（AST）**：抽象语法树是源代码语法结构的树形表示，每个节点代表一个操作或者值。
在ExprEval中，根节点可能是表达式，子节点可以是操作符和操作数。
AST有助于简化后续的语义分析和代码生成。
4.**语义分析（SemanticAnalysis）**：这一步检查程序的逻辑正确性，例如类型检查和作用域分析。
对于ExprEval，这意味着确保运算符与操作数类型匹配，以及没有未定义的变量。
5.**代码生成（CodeGeneration）**：语义正确的源代码将被转换为机器可执行的指令。
尽管这个实验可能不会涉及实际的机器码生成，但你可以实现一个简单的解释器来执行AST中的操作。
6.**错误处理**：在整个过程中，必须考虑如何优雅地处理错误，如语法错误、类型错误和运行时错误。
良好的错误处理机制能帮助用户更好地理解和修复问题。
7.**实践建议**：尽管实验有一定难度，但实践是最好的老师。
尝试自己编写词法分析器、解析器和解释器，逐步理解每个步骤。
遇到困难时，可以查阅编译原理书籍，如《编译原理》（DragonBook）或者在线资源，同时利用已有的开源编译器项目作为参考。
通过完成“基于表达式的计算器ExprEval”实验，你不仅能掌握编译原理的基本概念，还能提升解决问题和调试代码的能力。
这个过程虽然挑战性大，但收获也会相当丰厚。
不要被复杂性吓倒，一步一步来，你会发现编译原理其实并没有想象中那么难。

立体匹配图片集共21对，毕业设计(水)或者实验的时候做立体匹配的时候可以用到,希望可以帮到有需要的人。

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。