OpenCV在TI达芬奇以及OMAP平台下的移植与功能评估Intoday’sadvancingmarket,thegrowingperformanceanddecreasingpriceofembeddedprocessorsareopeningmanydoorsfordeveloperstodesignhighlysophisticatedsolutionsfordifferentendapplications.Thecomplexitiesofthesesystemscancreatebottlenecksfordevelopersintheformoflongerdevelopmenttimes,morecomplicateddevelopmentenvironmentsandissueswithapplicationstabilityandquality.DeveloperscanaddresstheseproblemsusingsophisticatedsoftwarepackagessuchasOpenCV,butmigratingthissoftwaretoembeddedplatformsposesitsownsetofchallenges.Thispaperwillreviewhowtomitigatesomeoftheseissues,includingC++implementation,memoryconstraints,floating-pointsupportandopportunitiestomaximizeperformanceusingvendor-optimizedlibrariesandintegratedacceleratorsorco-processors.Finally,wewillintroduceaneweffortbyTexasInstruments(TI)tooptimizevisionsystemsbyrunningOpenCVontheC6000™digitalsignalprocessor(DSP)architecture.BenchmarkswillshowtheadvantageofusingtheDSPbycomparingtheperformanceofaDSP+ARM®system-on-chip(SoC)processoragainstanARM-onlydevice.

ISBN-13:978-1461417903ISBN-10:1461417902Edition:1sted.2013.Corr.2ndprinting2014BuyNewPrice:$265.05亚马逊买价。
这个书的价值，不多说了吧。
High-PerformanceComputingusingFPGAcoverstheareaofhighperformancereconfigurablecomputing(HPRC).Thisbookprovidesanoverviewofarchitectures,toolsandapplicationsforHigh-PerformanceReconfigurableComputing(HPRC).FPGAsofferveryhighI/Obandwidthandfine-grained,customandflexibleparallelismandwiththeever-increasingcomputationalneedscoupledwiththefrequency/powerwall,theincreasingmaturityandcapabilitiesofFPGAs,andtheadventofmulticoreprocessorswhichhascausedtheacceptanceofparallelcomputationalmodels.ThePartonarchitectureswillintroducedifferentFPGA-basedHPCplatforms:attachedco-processorHPRCarchitecturessuchastheCHREC’sNovo-GandEPCC’sMaxwellsystems;tightlycoupledHRPCarchitectures,e.g.theConveyhybrid-corecomputer;reconfigurablynetworkedHPRCarchitectures,e.g.theQPACEsystem,andstandaloneHPRCarchitecturessuchasEPFL’sCONFETTIsystem.ThePartonToolswillfocusonhigh-levelprogrammingapproachesforHPRC,withchaptersonC-to-Gatetools(suchasImpulse-C,AutoESL,Handel-C,MORA-C++);Graphicaltools(MATLAB-Simulink,NILabVIEW);Domain-specificlanguages,languagesforheterogeneouscomputing(forexampleOpenCL,Microsoft’sKiwiandAlchemyprojects).ThepartonApplicationswillpresentcasefromseveralapplicationdomainswhereHPRChasbeenusedsuccessfully,suchasBioinformaticsandComputationalBiology;FinancialComputing;Stencilcomputations;Informationretrieval;LatticeQCD;Astrophysicssimulations;Weatherandclimatemodeling.

（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。

价格绝对风险度（PRICE_RISK）

这是自然言语处理（NLP）课程的课程项目NLP_stock_prediction.py：该项目旨在使用NLP技术从财务报告中提取信息来预测股票价格。
该项目基于论文：OntheImportanceofTextAnalysisforStockPricePredictionHLee、MSurdeanu、BMacCartney、DJurafskyLREC2014项目中用到的数据可以在下载Spell_correct.py：基于噪声通道模型的拼写校正程序的拼写校正器MDKernighan、KWChurch和WAGale，1990作者：姚璐&JussiJousimo

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。