深入研究灰度共生矩阵算法,结合和差统计法对其进行改进。
编码实现改进的图像纹理提取算法,并采用基于径向基内积函数内核的支持向量机方法对图像分类效果进行实验。
通过训练和测试证明,该系统能减少特征提取的计算时间和存储空间,并可达到良好的图像分类效果

用户画像是当前大数据领域的一种典型应用,精确有效的用户画像,依赖于从大量的数据中提取正确的特征,这需要一个厉害的画像方法论，正确的数据处理流程，以及强大的数据管理系统作为支撑。
本文档讲从用户画像基本概念、理论、方法、流程、案例等多个方面进行用户画像的介绍。

C++代码提取LBP特征，一共包括两种方式normal和circle，circle的效果好

涵盖浙江大学电气工程学院所有的导师评价，由一线师生解答，包含学术水平、科研经费、学生补助、师生关系、学生前途等全方面特征。

本实验，利用PCA算法，对据人脸数据集进行特征提取，选择少量特征便能得到理想的结果，实验验证采用欧式距离

ARWorldMap是ARKit2中一个非常实用的新功能，它能够实现持续性AR体验和共享式多人AR体验。
请在UnityARKit插件目录下查看示例：Examples/ARKit2.0/UnityARWorldMap/UnityARWorldMap.unity每个会话都会随着操作者四处移动并检测更多特征点时构建一个ARWorldMap。
你可以通过C#从一个会话中获取当前ARWorldMap，将它保存到你的Application.persisentDataPath中。
你也可以在保存的位置载入一个已保存的ARWorldMap。
这样即使你离开会话后再回来，虚拟对象仍会在相同的坐标空间出现。
ARWorldMap可以被序列化为一个字节数组，并使用WiFi、蓝牙或其它分享方式发送到另一个设备上。
另一方面，它也能被反序列化，用来将其它设备重定位到与第一个设备相同的世界坐标映射，从而得到共享的多人游戏体验。
当拥有ARWorldMap后，不管是通过载入得到、还是从内存中获取、亦或是从其它设备接收，你的设备都能将其设为配置中的一个参数，然后使用该配置重置ARSession，从而共享坐标系统信息。
这样做会重置会话，并且随着你四处移动，应用会尝试将ARWorldMap中的特征点与你环境中所检测到的特征点相互匹配。
当它们成功匹配后，会话将重定位你的设备坐标，将其与ARWorldMap中所保存的坐标匹配。

顺序拟合动机如果我们有一个只能采样的未知函数f(x)，我们可以选择一个以参数向量p特征的已知函数g(x,p)。
用最小二乘法，我们可以找到p最小化的总和-的平方误差\sum_{x\inX}(g(x,p)-f(x))^2以设定的采样点的X。
如果评估f昂贵，那么仔细选择采样点符合我们的利益。
假设我们的模型已经很不错了，我们可以使用它来找出下一步要采样的地方。
猜测要采样的点是x^*，其中g(x^*,p)的p梯度尽可能大（这是我们最有可能从采样中学到的东西）的地方。
我们还希望避免在同一位置多次采样。
该程序包实现了这种顺序采样方法。
使用范例usingSequentialFit,Plotsgaussian(x,mu,sigma)=exp(-((x-mu)/sigma)^2)functionexpensiveFunction(x

随着网络技术与数字技术的发展,数字水印技术成为数字信息技术领域近年来研究的热点之一。
简要介绍了数字水印的背景知识、特征、研究现状,以及对常见的水印攻击方法,并分析了未来数字水印技术发展的趋势。

含开发接口PDF说明。
OCX控件接入定义文件名称：Fp30Dev_WL.ocxCLASSID:5F709CBC-669E-466B-91A3-66A626E987EA提供指纹模板采集、指纹特征码生成、指纹对比API接口。

先把信号进行lmd分解，在通过方差贡献率选择IMF分量，在计算能量熵。
你值得拥有，可以运行，求好评！

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。