**Fenics中文教程概述**Fenics是一个强大的开源计算软件，主要用于解决各种科学和工程问题的数值模拟，尤其在偏微分方程（PDEs）求解方面表现出色。
该软件集成了多种工具，包括DOLFIN、UFL、FFC、FFX和PETSc等，为用户提供了灵活、高效且易于使用的界面。
本教程是针对中国用户的Fenics中文教程，旨在帮助初学者快速理解和应用Fenics进行数值模拟。
**Fenics的核心组件**1.**DOLFIN**：这是Fenics的主要接口，用于定义物理问题，如几何、边界条件和方程，并执行求解过程。
DOLFIN通过PythonAPI与用户交互，允许用户用简洁的代码描述复杂的物理模型。
2.**UFL**：通用有限元语言（UnifiedFormLanguage）是Fenics中定义PDEs的高级符号语言。
它允许用户以数学表达式的方式写出方程，简化了代码编写。
3.**FFC**：形式编译器（FormCompiler）将UFL中的符号表达式转换为高效的C++代码，从而实现快速的求解过程。
4.**FFX**：用于生成高效的并行代码，以利用多核处理器或分布式计算资源。
5.**PETSc**：Portable,ExtensibleToolkitforScientificComputation，是一个库，提供了数值算法的高效实现，如线性代数操作，常用于大规模科学计算。
**Fenics中文教程内容**本教程包括以下几个部分：1.**基础知识**：介绍Fenics的基本概念，如有限元方法、变分形式和计算流程，为初学者建立必要的理论背景。
2.**安装与设置**：详细说明如何在不同的操作系统上安装和配置Fenics环境，包括Python环境、依赖库和相关工具的安装。
3.**问题建模**：通过实例讲解如何使用DOLFINAPI定义几何、边界条件和PDEs，以及如何创建计算图谱。
4.**求解器与后处理**：介绍如何选择合适的求解策略，如何调用线性代数库进行求解，并展示如何利用ParaView等工具进行结果可视化。
5.**高级主题**：涵盖并行计算、自适应网格细化、时间依赖问题的处理以及复杂物理模型的建模等进阶内容。
6.**案例研究**：通过实际的工程和科学问题，演示Fenics在热传导、流体力学、弹性力学等领域的应用。
**学习资源与实践**本教程提供的"fenics-中文教程.pdf"是一个完整的PDF文档，包含了详尽的步骤和示例，适合自学。
同时，配合Fenics的官方文档和在线社区，用户可以进一步深化理解和应用。
此外，参与Fenics的开源项目和论坛讨论，也是提高技能和解决问题的有效途径。
Fenics中文教程为中文使用者提供了一个全面了解和掌握这一强大工具的机会，无论是科研人员还是工程技术人员，都能从中受益，利用Fenics解决实际问题，提升工作效率。

印刷体文字识别VC++源程序在嵌入式图像采集系统硬件上实现，首先是图像采集，然后进行图像预处理，图像二值化、细化等，在进行特征提取，基于模板匹配法进行识别！

引入辅助任务信息有助于立体匹配模型理解相关知识,但也会增加模型训练的复杂度。
为解决模型训练对额外标签数据的依赖问题,提出了一种利用双目图像的自相关性进行多任务学习的立体匹配算法。
该算法在多层级渐进细化过程中引入了边缘和特征一致性信息,并采用循环迭代的方式更新视差图。
根据双目图像中视差的局部平滑性和左右特征一致性构建了损失函数,在不依赖额外标签数据的情况下就可以引导模型学习边缘和特征一致性信息。
提出了一种尺度注意的空间金字塔池化,使模型能够根据局部图像特征来确定不同区域中不同尺度特征的重要性。
实验结果表明:辅助任务的引入提高了视差图精度,为视差图的可信区域提供了重要依据,在无监督学习中可用于确定单视角可见区域;在KITTI2015测试集上,所提算法的精度和运行效率均具有一定的竞争力。

静脉识别，生物识别的一种。
静脉识别系统一种方式是通过静脉识别仪取得个人静脉分布图，依据专用比对算法从静脉分布图提取特征值，另一种方式通过红外线CCD摄像头获取手指、手掌、手背静脉的图像，将静脉的数字图像存贮在计算机系统中，实现特征值存储。
静脉比对时，实时采取静脉图，运用先进的滤波、图像二值化、细化手段对数字图像提取特征，采用复杂的匹配算法同存储在主机中静脉特征值比对匹配，从而对个人进行身份鉴定，确认身份。

内容分为基础篇、中级篇和高级篇，具体包含的主要内容有：1．图像文件的格式；
2．图像编程的基础-操作调色板；
3．图像数据的读取、存储和显示、如何获取图像的尺寸等；
4．利用图像来美化界面；
5．图像的基本操作：图像移动、图像旋转、图像镜像、图像的缩放、图像的剪切板操作；
6．图像显示的各种特技效果；
7．图像的基本处理：图像的二值化、图像的亮度和对比度的调整、图像的边缘增强、如何得到图像的直方图、图像直方图的修正、图像的平滑、图像的锐化等、图像的伪彩色、彩色图像转换为黑白图像、物体边缘的搜索等等；
8．二值图像的处理：腐蚀、膨胀、细化、距离变换等；
9．图像分析：直线、圆、特定物体的识别；
10．JEPG、GIF、PCX等格式文件相关操作；
11．图像文件格式的转换；
12．图像的常用变换：付利叶变换、DCT变换、沃尔什变换等；

数字图像处理的期末作业，matlabgui实现，对指纹图像进行特征点的抽取与编辑。
附件内包含源程序、研究报告、使用说明及测试图例。
指纹特征点(端点、分叉点)的抽取包括指纹增强、细化、抽取及伪特征点的消除。
编辑过程是图形界面编程，包括手动的增加、删除、移动特征点，最后将特征点坐标保存至TXT文档。
程序的缺陷在于伪特征点去除方法不够好。
另外注释不多，但较易看懂。

骨架提取与分水岭算法也属于形态学处理范畴，都放在morphology子模块内。
骨架提取，也叫二值图像细化。
这种算法能将一个连通区域细化成一个像素的宽度，用于特征提取和目标拓扑表示。
morphology子模块提供了两个函数用于骨架提取，分别是Skeletonize（）函数和medial_axis（）函数。
我们先来看Skeletonize（）函数。
格式为：skimage.morphology.skeletonize(image)输入和输出都是一幅二值图像。
例1：  生成一幅测试图像，上面有三个目标对象，分别进行骨架提取，结果如下：例2：利用系统自带的马图片进行骨架提取 medial_axis就是中

1.包含了基于不同算法的细化代码2.不足：没实例图片

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·添加二维码，在页眉或页脚位置强制添加二维码，二维码信息包括：打印人、时间、计算机或自定义信息..●打印审核·可针对部门/用户/打印机/服务器启用人工审核，则打印任务必须经过管理员审核、批准后才送往打印机，适合敏感信息和高成本打印机的全面监控；
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银行系统的开发，包含利率计算，转账，细化规则等等，多用户管理。

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。