基于迭代法的自动阈值分割代码，用于matlab图像处理技术。

本代码利用meanshift的方法进行图像分割和边缘检测。
代码1在m.main里可以直接运行（图片已经存放在相应目录下），代码2注意一下图片文件路径即可。
代码1是利用rgb三个维度进行meanshift分割，代码2利用luv三个维度进行分割。
代码比较容易理解，希望大家能够enjoyit。

一、VS2010/MFC编程入门教程之目录第一部分：VS2010/MFC开发环境VS2010/MFC编程入门之前言VS2010/MFC编程入门之一（VS2010与MSDN安装过程图解）第二部分：VS2010/MFC应用程序框架VS2010/MFC编程入门之二（利用MFC向导生成单文档应用程序框架）VS2010/MFC编程入门之三（VS2010应用程序工程中文件的组成结构）VS2010/MFC编程入门之四（MFC应用程序框架分析）VS2010/MFC编程入门之五（MFC消息映射机制概述）第三部分：对话框VS2010/MFC编程入门之六（对话框：创建对话框模板和修改对话框属性）VS2010/MFC编程入门之七（对话框：为对话框添加控件）VS2010/MFC编程入门之八（对话框：创建对话框类和添加控件变量）VS2010/MFC编程入门之九（对话框：为控件添加消息处理函数）VS2010/MFC编程入门之十（对话框：设置对话框控件的Tab顺序）VS2010/MFC编程入门之十一（对话框：模态对话框及其弹出过程）VS2010/MFC编程入门之十二（对话框：非模态对话框的创建及显示）VS2010/MFC编程入门之十三（对话框：属性页对话框及相关类的介绍）VS2010/MFC编程入门之十四（对话框：向导对话框的创建及显示）VS2010/MFC编程入门之十五（对话框：一般属性页对话框的创建及显示）VS2010/MFC编程入门之十六（对话框：消息对话框）VS2010/MFC编程入门之十七（对话框：文件对话框）VS2010/MFC编程入门之十八（对话框：字体对话框）VS2010/MFC编程入门之十九（对话框：颜色对话框）第四部分：常用控件VS2010/MFC编程入门之二十（常用控件：静态文本框）VS2010/MFC编程入门之二十一（常用控件：编辑框EditControl）VS2010/MFC编程入门之二十二（常用控件：按钮控件Button、RadioButton和CheckBox）VS2010/MFC编程入门之二十三（常用控件：按钮控件的编程实例）VS2010/MFC编程入门之二十四（常用控件：列表框控件ListBox）VS2010/MFC编程入门之二十五（常用控件：组合框控件ComboBox）VS2010/MFC编程入门之二十六（常用控件：滚动条控件ScrollBar）VS2010/MFC编程入门之二十七（常用控件：图片控件PictureControl）VS2010/MFC编程入门之二十八（常用控件：列表视图控件ListControl上）VS2010/MFC编程入门之二十九（常用控件：列表视图控件ListControl下）VS2010/MFC编程入门之三十（常用控件：树形控件TreeControl上）VS2010/MFC编程入门之三十一（常用控件：树形控件TreeControl下）VS2010/MFC编程入门之三十二（常用控件：标签控件TabControl上）VS2010/MFC编程入门之三十三（常用控件：标签控件TabControl下）第五部分：菜单、工具栏与状态栏VS2010/MFC编程入门之三十四（菜单：VS2010菜单资源详解）VS2010/MFC编程入门之三十五（菜单：菜单及CMenu类的使用）VS2010/MFC编程入门之三十六（工具栏：工具栏资源及CToolBar类）VS2010/MFC编程入门之三十七（工具栏：工具栏的创建、停靠与使用）VS2010/MFC编程入门之三十八（状态栏的使用详解）第六部分：文档、视图和框架VS2010/MFC编程入门之三十九（文档、视图和框架：概述）VS2010/MFC编程入门之四十（文档、视图和框架：各对象之间的关系）VS2010/MFC编程入门之四十一（文档、视图和框架：分割窗口）第七部分：MF

matlab模糊聚类算法进行图像分割的源程序，适合进行图像分割的学者

【TIDM365原版PCB_SCH】是一个与TexasInstruments（TI）的DM365芯片相关的项目，该项目包含的是原始的PCB（印制电路板）设计和SCH（电路原理图）文件。
这个设计是基于OrCAD软件进行的，这是一款广泛用于电子设计自动化（EDA）的专业工具，用于电路设计、仿真、布局和布线。
DM365是TI公司推出的一款基于DaVinci技术的数字媒体处理器，主要应用于高清视频处理和图像处理应用。
它集成了高性能的视频处理器和ARM9CPU，可以处理复杂的多媒体任务，如视频编码、解码、缩放、色彩转换等。
在开发基于DM365的产品时，理解其PCB和SCH设计至关重要，因为它们直接影响到系统的性能、可靠性和成本。
在OrCADDSN文件中，我们可以找到以下关键知识点：1.**电路原理图设计**：EVMDM365_Orcad_RevC.DSN是OrCAD的电路原理图文件，它包含了所有组件的电气连接关系。
工程师可以通过这个文件查看和分析DM365如何与其他组件交互，如电源管理、存储器、接口芯片等。
每个元件都用符号表示，并通过导线连接，展示信号流和电源路径。
2.**元器件库**：OrCAD提供了丰富的元器件库，包括了DM365在内的各种芯片及其引脚定义。
理解这些元器件的特性对于正确设计电路至关重要。
3.**信号完整性**：在设计PCB时，必须考虑信号完整性和电源完整性。
DM365的高速数据传输需要确保信号质量不受损失，这就需要精心设计PCB布线，避免串扰、反射等问题。
4.**热管理**：由于DM365在运行时可能会产生大量热量，所以PCB设计中会涉及到散热解决方案，比如使用散热片或热管，确保芯片不会过热。
5.**电源分配网络(PDN)**：强大的PDN设计能够提供稳定、低噪声的电源，对DM365这样的高性能处理器来说尤其重要。
PDN设计需要考虑电源层的布局、去耦电容的配置以及电源轨的分割。
6.**布局与布线**：OrCAD支持自动和手动布局布线，DM365的PCB设计需要考虑信号的敏感性，合理安排高频和低频元件的位置，优化布线路径以减少干扰。
7.**版本控制**：“RevC”可能表示这是设计的第三版，意味着可能经过了多次迭代和改进，每次修订可能解决了上一版存在的问题或者加入了新的功能。
8.**设计规则检查(DRC)**：在PCB设计完成后，OrCAD会执行DRC检查，确保设计符合制造工艺和电气规则，避免潜在的设计错误。
9.**仿真与验证**：OrCAD支持电路模拟和PCB设计前后的仿真，帮助工程师在制造之前预测并解决可能出现的问题。
这份"TIDM365原版PCB_SCH"资源对于开发者来说是一份宝贵的参考资料，它涵盖了从电路设计到物理实现的全过程，有助于深入理解DM365系统的工作原理和优化设计。

BAT机器学习面试1000题系列1前言1BAT机器学习面试1000题系列21归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度？222归一化有可能提高精度223归一化的类型231）线性归一化232）标准差标准化233）非线性归一化2335.什么是熵。
机器学习ML基础易27熵的引入273.1无偏原则2956.什么是卷积。
深度学习DL基础易38池化，简言之，即取区域平均或最大，如下图所示（图引自cs231n）40随机梯度下降46批量梯度下降47随机梯度下降48具体步骤：50引言721.深度有监督学习在计算机视觉领域的进展731.1图像分类（ImageClassification）731.2图像检测（ImageDection）731.3图像分割（SemanticSegmentation）741.4图像标注–看图说话（ImageCaptioning）751.5图像生成–文字转图像（ImageGenerator）762.强化学习（ReinforcementLearning）773深度无监督学习（DeepUnsupervisedLearning）–预测学习783.1条件生成对抗网络（ConditionalGenerativeAdversarialNets，CGAN）793.2视频预测824总结845参考文献84一、从单层网络谈起96二、经典的RNN结构（NvsN）97三、NVS1100四、1VSN100五、NvsM102RecurrentNeuralNetworks105长期依赖（Long-TermDependencies）问题106LSTM网络106LSTM的核心思想107逐步理解LSTM108LSTM的变体109结论110196.L1与L2范数。
机器学习ML基础易163218.梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优，为什么应用广泛？深度学习DL基础中178@李振华，https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/262143638179219.请比较下EM算法、HMM、CRF。
机器学习ML模型中179223.Boosting和Bagging181224.逻辑回归相关问题182225.用贝叶斯机率说明Dropout的原理183227.什么是共线性,跟过拟合有什么关联?184共线性：多变量线性回归中，变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。
184共线性会造成冗余，导致过拟合。
184解决方法：排除变量的相关性／加入权重正则。
184勘误记216后记219

本段代码是利用大津法分割阈值，获得二值图像，随后利用小面积法删除背景区域，经过运算获得肺实质的掩模图像，最后，经过原dcm图像与掩模图像的运算，获得完整的肺实质图像，完成肺实质的粗提取。

opencv图像处理机器视觉不可多得的，用python语言开发的书，作者爱尔兰乔.米尼奇诺。
覆盖深度估计与分割，人脸识别。
图像检索。
目标识别跟踪、神经网络等方面。

详细介绍了一种实际应用的集装箱号识别系统中的图像及字符的处理和分割过程。
在Matlab中实现定位后的图像处理及字符分割,达到了很好的分割效果,应用神经网络相关的BP算法,可以显著提高模式识别率。
图像、字母和数字分割准确率达到98%。

很好的三维点云，学习点云分割，重建的必备数据！

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。