该代码是改进的CV水平集，希望对大家有所帮助

#include"opencv2/core/core_c.h"#include"opencv2/core/core.hpp"所以这下要做的事儿比较明白了，就是把%opencv2.2%/vs2010/include也在属性页里添加到VC++目录-＞include那栏里，这样就能够找到这俩头文件了。
继续生成，然后继续报错！告诉我cv210d.lib找不到，再看看，去整个文件夹里搜，发觉是没有这东西啊。
那2.2版本的运行库都是啥啊。
这就没啥诀窍了，去官网上看看吧，这里列出来了我用的这几个opencv_imgproc220d.libopencv_legacy220d.libopencv_ml220d.libopencv_video220d.libopencv_highgui220d.libopencv_core220d.lib基本上就是把原来的加上一个opencv_么......添加了这些库之后，编译通过。

局部二值拟合模型，LBF，活动轮廓模型的一种，CV模型局部演化，水平集分割，有matlab代码和文献，可以直接运行。

雷达目标跟踪，粒子滤波与IMM交互多假设模型结合，假设模型包括CT和CV两个模型，给出跟踪轨迹，跟踪误差等结果

本文发现对比学习（ContrastiveLearning）相关的接受paper非常多，对比学习这几年方法的研究，特别是难样本的选取机制以及在CV、NLP、DM上应用也非常广，也是当前比较火的topic。

气候分析中检验突变的经典程序，如滑动t检验，cv，滑动f检验等

利用机器学习方法（分类）实现静态场景下的测试车辆检测 利用C语言或者Open_CV库，或者是MATLAB软件编写实现静态场景下的测视车辆检测。
需使用机器学习方法。
代码可以通过一个主函数直接运行出实验结果。
 Data文件夹中包含train_34x94（训练集）和test（测试集）两个文件夹。
其中，train_34x94文件夹中的数据用于训练模型，包含pos文件夹（内有550个正例样本）和neg文件夹（内有500个负例样本）；
Test文件夹中的数据用于测试。
 在Test测试集中的总体检测性能的评价指标为Recall、Precision和F-measure，写出对算法的性能评价和对实现中遇到问题的理解。

基于对抗攻击（AdversarialAttack）相关的接受paper不少，这几年比如对抗攻击、基于图数据的对抗攻击、NLP、CV上的攻击防御等等一些列前沿的方法和应用受到了很多人的关注，也是当前比较火的topic。

可以成功编译安装phpOpencv，解决make之后报错opencv_mat.cc:Infunction‘voidopencv_mat_at(cv::Mat*,int*,longint,zval*,longint*,double*)’:

我关注了这个系列的书有一段时间了，本来是不想买这本书的，动画相关的部分目前对我来说没用。
但是，前一段时间我们的项目需要做到活动的人体与衣服做碰撞，模拟组调研了一些资料，如实时体素化之类的，但是貌似开销很大，我这段时间想弄明白跟人体动画相关的知识，看看这个部分大致有哪些基础工作和难点，就弄了一本。
 入门的好书，覆盖了动画效果中的大部分内容。
插值计算部分还是有一些深度的，这部分要求还记得微积分和数值计算；
也讲明了前向动力学、逆向动力学各自的优劣；
隐式方程与levelset，这部分在实时布料模拟方面也有应用；
流体模拟方面讲解的不是很深入，而这方面更多是模拟方向，而且可以做的很深入，基本上不算动画了；
关于动作捕获技术，这部分本应该是重点的，但是，本书只讲了传统的CV实现技术，个人基本上使用不了，而没有提到最新的传感器fusion技术，深度摄像头技术，像Noitom的高性价比动作捕捉设备，Kinect/XtionPro通过简单的算法直接获取简单的骨骼信息，这些都是可以个人实现的。
12年出版的书，还是有点落后了。
总体来说，还是入门时必备。
希望作者尽快更新。
 我现在依然在学习渲染和物理引擎，等这两个主要部分学习完成了，就可以在整个系统中加入人物，动画效果。
还是挺爽的。
最近想到了在VR游戏中，动画部分还是很有用处的。
以前在表现效果较好的端游中，人物的动作还是没有达到令人舒服的连贯与流畅，在VR游戏中，两个虚拟的人彼此可见，动作效果不好会很容易观察出来的。
所以，这一块儿还是需要做一些工作的。
---------------------作者：knowthyselfcn来源：CSDN原文：https://blog.csdn.net/cloudqiu/article/details/54969965版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！

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。