NBS_R2.0.11-01_x86_64-20200811.iso

用共生矩阵进行纹理特征提取**************************************************************************%图像检索——纹理特征%基于共生矩阵纹理特征提取，d=1,θ=0°,45°,90°,135°共四个矩阵%所用图像灰度级均为256%参考《基于颜色空间和纹理特征的图像检索》%function:T=Texture(Image)%Image:输入图像数据%T:前往八维纹理特征行向量%**************************************************************************functionT=Texture(Image)%Image=imread('E:\1\3.tiff');%[M,N,O]=size(Image);M=256;N=256;%--------------------------------------------------------------------------%1.将各颜色分量转化为灰度%--------------------------------------------------------------------------Gray=double(0.3*Image(:,:,1)+0.59*Image(:,:,2)+0.11*Image(:,:,3));%--------------------------------------------------------------------------%2.为了减少计算量，对原始图像灰度级压缩，将Gray量化成16级

嵌入式导出文件到windows下。
tftp-plfilename192.168.0.110

实验一：用MATLAB工具箱演示灰度调整，对比度加强，直方图均衡，局部平滑，中值滤波，频率域平滑与锐化，用MATLAB编写有关程序。
掌握知识点：灰度调整，对比度加强，直方图均衡，局部平滑，中值滤波，频率域平滑与锐化的原理与方法运用知识点：学会编写MATLAB函数来实现上述方法实验二：编写MATLAB函数实现最近临元法，双线性插值法掌握知识点：最近临元法，双线性插值法的原理和方法，运用知识点若给出f(1,1)=1,f(1,2)=5,f(2,1)=3,f(2,2)=4,用上述编写的函数确定f(1.2,1.6)的灰度值实验三：huffman编码掌握知识点：huffman编码的原理及方法运用知识点编写huffman编码的函数，将下列信源进行编码结点分别为u1,u2,u3,u4,u5,u6,u7,u8出现的概率分别为p1=0.10p2=0.09P3=0.11p4=0.13p5=0.07p6=0.12p7=0.08p8=0.20

NT39406_V0.11_20070913.pdf

spring4.1.3+mybatis3.2.8+springmvc+mysql8.0.11的一个简单模板。
基于Tomcat8.0，jdk1.8，maven下运用

Suse下安装Oracle常用的rpm包，按照文件名前面的需求以此安装即可。
SUSE11版本：Linux3.0.76-0.11-default#1SMPFriJun1408:21:43UTC2013(ccab990)x86_64x86_64x86_64GNU/Linux上亲测，可以安装。
Oracle版本：11.2.0.0

ILI9331DS_V0.11_1103_08.pdf

包含Linux版本：linux-0.01、linux-0.11、linux-0.12、linux-0.95、linux-0.96、linux-0.97、linux-0.99.15linux-1.0、linux-1.1.95、linux-1.2.13、linux-1.3.100、linux-2.0.1

针对单目深度估计网络庞大的参数量和计算量，提出一种轻量金字塔解码结构的单目深度估计网络，可以在保证估计精度的情况下降低网络模型的复杂度、减少运算时间。
该网络基于编解码结构，以端到端的方式估计单目图像的深度图。
编码端使用ResNet50网络结构；
在解码端提出了一种轻量金字塔解码模块，采用深度空洞可分离卷积和分组卷积以提升感受野范围，同时减少了参数量，并且采用金字塔结构融合不同感受野下的特征图以提升解码模块的功能；
此外，在解码模块之间增加跳跃连接实现知识共享，以提升网络的估计精度。
在NYUDv2数据集上的实验结果表明，与结构注意力引导网络相比，轻量金字塔解码结构的单目深度估计网络在误差RMS的指标上降低约11.0%，计算效率提升约84.6%。

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。