这是“获取和清洁数据Coursera”课程的课程项目。
R脚本run_analysis.R执行以下操作：如果工作目录中不存在该数据集，则下载该数据集。
加载活动和特征信息加载训练和测试数据集，仅保留那些反映均值或标准差的列加载每个数据集的活动和主题数据，并合并这些带无数据集的列合并两个数据集将活动和主题列转换为因子创建一个整洁的数据集，该数据集由每个主题和活动对的每个变量的平均值（平均值）组成。
最终结果显示在文件dydy.txt中。
R脚本run_analysis.R执行以下操作：如果工作目录中不存在该数据集，则下载该数据集。
加载活动和特征信息加载训练和测试数据集，仅保留那些反映均值或标准差的列加载每个数据集的活动和主题数据，并合并这些带无数据集的列合并两个数据集将活动和主题列转换为因子创建一个整洁的数据集，该数据集由每个主题和活动对的每个变量的平均值（平均值）组成。
最终结果显示在文件dydy.txt中。
2023/3/12 17:42:19
3KB
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C++代码，基于阴影的车辆假设区域生成，次要实现步骤：1.加载一张路面图片；
2.加权平均灰度图；
3.路面ROI提取（用于作为二值化分割的阈值提取）；
4.对路面ROI进行canny边缘提取；
5.对路面ROI进行路面信息提取（根据canny图，将非路面信息，车，路两边的干扰信息等剔除）；
6.对步骤5中得到的图片信息进行直方图处理；
7.对得到的直方图信息进行高斯拟合，得到直方图的标准差，均值信息；
8.根据标准差和均值信息得到二值化的阈值；
9.二值化处理，得到分割后的图像，得到所需要的车底阴影。
2.加权平均灰度图；
3.路面ROI提取（用于作为二值化分割的阈值提取）；
4.对路面ROI进行canny边缘提取；
5.对路面ROI进行路面信息提取（根据canny图，将非路面信息，车，路两边的干扰信息等剔除）；
6.对步骤5中得到的图片信息进行直方图处理；
7.对得到的直方图信息进行高斯拟合，得到直方图的标准差，均值信息；
8.根据标准差和均值信息得到二值化的阈值；
9.二值化处理，得到分割后的图像，得到所需要的车底阴影。
2017/4/21 8:23:39
22.66MB
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C++代码，基于阴影的车辆假设区域生成，次要实现步骤：1.加载一张路面图片；
2.加权平均灰度图；
3.路面ROI提取（用于作为二值化分割的阈值提取）；
4.对路面ROI进行canny边缘提取；
5.对路面ROI进行路面信息提取（根据canny图，将非路面信息，车，路两边的干扰信息等剔除）；
6.对步骤5中得到的图片信息进行直方图处理；
7.对得到的直方图信息进行高斯拟合，得到直方图的标准差，均值信息；
8.根据标准差和均值信息得到二值化的阈值；
9.二值化处理，得到分割后的图像，得到所需要的车底阴影。
2.加权平均灰度图；
3.路面ROI提取（用于作为二值化分割的阈值提取）；
4.对路面ROI进行canny边缘提取；
5.对路面ROI进行路面信息提取（根据canny图，将非路面信息，车，路两边的干扰信息等剔除）；
6.对步骤5中得到的图片信息进行直方图处理；
7.对得到的直方图信息进行高斯拟合，得到直方图的标准差，均值信息；
8.根据标准差和均值信息得到二值化的阈值；
9.二值化处理，得到分割后的图像，得到所需要的车底阴影。
2017/4/21 8:23:39
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1、均值2、标准差3、信息熵4、色彩分量相关性5、色彩分量百分比6、水下彩色图像质量评价
2020/5/19 1:25:46
302KB
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包括单特征的样本的最小二乘法计算，单特征样本的梯度下降法--代数版本多特征样本的梯度下降--矩阵运算表示。
在矩阵表示的梯度下降法中运用标准差归一化（可选择注释）。
有比较详细的注释
在矩阵表示的梯度下降法中运用标准差归一化（可选择注释）。
有比较详细的注释
2017/8/23 6:30:16
2KB
1
demo可直接运转，代码实现了局部标准差法噪声评估，对于后续去噪工作具有参考价值，含基于局部标准差的遥感图像噪声评估方法文献。
2018/11/23 15:14:24
32.12MB
1
系统的开发平台为MATLAB7.1，运行平台为WindowXP。
杂波模拟也就等于模拟同时具有特定的概率密度(PDF)和功率谱密度(PSD)的随机过程。
本设计首先用M文件S函数编写了十二种常用的杂波模块（包括Rayleigh分布、LogNormal分布、Weibull分布、K分布的Gaussian谱、Cauchy谱、AllPole谱杂波模块），然后用SIMULINK里面自带的一些模块建立一个雷达系统，把杂波模块放进雷达系统中进行仿真。
最后用M文件编写程序改变杂波中的标准差，画出漏检测概率曲线图，并对雷达系统进行功能分析。
杂波模拟也就等于模拟同时具有特定的概率密度(PDF)和功率谱密度(PSD)的随机过程。
本设计首先用M文件S函数编写了十二种常用的杂波模块（包括Rayleigh分布、LogNormal分布、Weibull分布、K分布的Gaussian谱、Cauchy谱、AllPole谱杂波模块），然后用SIMULINK里面自带的一些模块建立一个雷达系统，把杂波模块放进雷达系统中进行仿真。
最后用M文件编写程序改变杂波中的标准差，画出漏检测概率曲线图，并对雷达系统进行功能分析。
2021/2/23 19:34:18
unknown
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Frangi滤波是基于Hessian矩阵构造出来的一种边缘检测增强滤波算法在上面的Hessian程序中，高斯平滑参数σ为标准差，对于血管这种线形结构，当尺度因子σ与血管的实际宽度最婚配时，滤波器的输出最大。
所以作为空间尺度因子，迭代可以得到不同尺度的输出。
局部特性分析的窗口矩形的半宽一般为3σ。
所以作为空间尺度因子，迭代可以得到不同尺度的输出。
局部特性分析的窗口矩形的半宽一般为3σ。
2015/7/8 15:20:25
4KB
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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