AR谱估计matlab版AR谱估计matlab版

本程序是一个完整的ARMA模型的识别、参数估计以及预测的代码，编写语言简单易懂，适合初学者

具有多径运动估计的视频隐写术

利用平均场估计对条件随机场的高效实现。
用于图像分割

[Kay]现代谱估计：原理与应用（中译本）

随着SDN的大热，一个诞生了十年之久的协议焕发了第二春，它就是NETCONF协议。
如果你在两年前去搜索NETCONF协议，基本得到的信息都是“这个协议是一个网管协议，主要目的是弥补SNMP协议的不足，希望可以取代SNMP协议”。
SNMP有哪些不足，而NETCONF是否真的能够弥补，这都不是重点，重点是NETCONF诞生至今SNMP依旧活的好好的。
所以如果我们还是把NETCONF当做一个网管协议的话，估计它会在冷板凳上一直坐下去，而如果我们换一个角度去看待NETCONF协议，你会发现也许它是最适合SDN的一个协议。

通过延时自相关法完成chirp信号的检测/估计调频斜率

1998_StevenM.kay_估计与检测理论_ChineseEdition经典的估计与检测理论书籍，StevenM.kay的大作。

压缩包中包含的具体内容：对给定数据中的6个不同场景图像，进行全景图拼接操作，具体要求如下：（1） 寻找关键点，获取关键点的位置和尺度信息（DoG检测子已由KeypointDetect文件夹中的detect_features_DoG.m文件实现；
请参照该算子，自行编写程序实现Harris-Laplacian检测子）。
（2） 在每一幅图像中，对每个关键点提取待拼接图像的SIFT描述子（编辑SIFTDescriptor.m文件实现该操作，运行EvaluateSIFTDescriptor.m文件检查实现结果）。
（3） 比较来自两幅不同图像的SIFT描述子，寻找匹配关键点（编辑SIFTSimpleMatcher.m文件计算两幅图像SIFT描述子间的Euclidean距离，实现该操作，运行EvaluateSIFTMatcher.m文件检查实现结果）。
（4） 基于图像中的匹配关键点，对两幅图像进行配准。
请分别采用最小二乘方法（编辑ComputeAffineMatrix.m文件实现该操作，运行EvaluateAffineMatrix.m文件检查实现结果）和RANSAC方法估计两幅图像间的变换矩阵（编辑RANSACFit.m文件中的ComputeError()函数实现该操作，运行TransformationTester.m文件检查实现结果）。
（5） 基于变换矩阵，对其中一幅图像进行变换处理，将其与另一幅图像进行拼接。
（6） 对同一场景的多幅图像进行上述操作，实现场景的全景图拼接（编辑MultipleStitch.m文件中的makeTransformToReferenceFrame函数实现该操作）。
可以运行StitchTester.m查看拼接结果。
（7） 请比较DoG检测子和Harris-Laplacian检测子的实验结果。
图像拼接的效果对实验数据中的几个场景效果不同，请分析原因。
已经实现这些功能，并且编译运行均不报错！

MonoDepth-PyTorch-PyTorch无监督单目深度估计

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。