最近研究了不少模型提取的，守望的比较头疼，借鉴了一个大神的方案。
使用方法请参考https://blog.csdn.net/weixin_37857438/article/details/88358118
使用方法请参考https://blog.csdn.net/weixin_37857438/article/details/88358118
2025/1/8 8:36:40
3.59MB
1
RTM、adcigs、有限差分正演、逆时偏移、RTM、adcigs、有限差分正演、逆时偏移、RTM、adcigs、有限差分正演、逆时偏移、
2025/1/5 0:30:35
54KB
1
利用LSB算法，完成的数字水印的嵌入和提取程序，VC++代码。
用VC6.0编译。
如果转化为vs会报错，需要自己修改调试。
这个程序也是从CSDN上得到的，会有其他不同名字但是同内容的下载源存在。
当初花了好多积分下的都是一样的东西心疼我的积分泪。
希望能给需要的朋友提供到帮助。
用VC6.0编译。
如果转化为vs会报错，需要自己修改调试。
这个程序也是从CSDN上得到的，会有其他不同名字但是同内容的下载源存在。
当初花了好多积分下的都是一样的东西心疼我的积分泪。
希望能给需要的朋友提供到帮助。
2025/1/4 10:31:42
1.04MB
1
利用DOM-TREE模型对网页进行表示对原始网页进行修正缺省标签的补充等利用网页正文提取方法对网页进行正文提取，去除网页中的噪声信息，提取出网页中的正文、相关超链接
2025/1/4 9:23:02
48KB
1
提取有效的特征一直是笔迹鉴别的关键问题，针对传统Gabor滤波器特征提取方法存在的不足，充分利用Gabor滤波系数间的相关关系，提出一种融合全局特征和局部特征的特征提取方法。
该方法先通过字符笔画的方向梯度直方图（HOG）来优化Gabor滤波器的角度参数，再利用高斯马尔科夫随机场（GMRF）模型对Gabor滤波图像中的不同局部结构信息进行描述，最终得到笔迹图像的整体特征。
以楷书四大家的真迹样本和收集的英文手稿作为实验数据，采用最小加权欧式距离分类器对笔迹样本进行分类，通过五重交叉验证法分别得到97.6%和88.3%的正确分类率，表明该方法提取的特征具有较强的笔迹表征能力，是一种有效的笔迹特征提取方法。
该方法先通过字符笔画的方向梯度直方图（HOG）来优化Gabor滤波器的角度参数，再利用高斯马尔科夫随机场（GMRF）模型对Gabor滤波图像中的不同局部结构信息进行描述，最终得到笔迹图像的整体特征。
以楷书四大家的真迹样本和收集的英文手稿作为实验数据，采用最小加权欧式距离分类器对笔迹样本进行分类，通过五重交叉验证法分别得到97.6%和88.3%的正确分类率，表明该方法提取的特征具有较强的笔迹表征能力，是一种有效的笔迹特征提取方法。
2025/1/3 11:20:23
932KB
1
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。
2024-04-09 15:03
15KB