由于目前大多数交互式Graph-Cut分割算法很难达到精确分割且实时交互的效果.对此,提出一种基于局部颜色模型的改进算法.该算法利用Mean-Shift预分割,建立基于局部颜色模型的交互式分割框架,并将像素级的Graph-Cut算法转化为基于区域的算法进行快速求解.预分割之后的区域保持了原有图像的结构,不只提高了采用局部颜色模型估计分布的准确性,而且基于区域Graph-Cut的算法明显降低了计算的复杂度.实验结果表明,改进后的算法不只保证了分割的精确性,而且还达到了实时交互.

IMDB数据集有5万条来自网络电影数据库的评论；
其中2万5千条用来训练，2万5千条用来测试，每个局部正负评论各占50%.

VB6.0modbusCRC（算法）代码,只是CRC算法局部

为了处理传统遗传算法中易早熟和陷入局部最优，造成收敛慢，效率低的问题，提出了一种改进的遗传算法GBLSA(GeneticBasedonLink-StateAlgorithm)。
对遗传算法的基本算子进行改进，其中将链路状态算法强大的寻优能力融入交叉算子中，保证个体逐代进化。
引入与遗传代数相关的自适应概率，提高了遗传算法的搜索效率和收敛速度。
仿真实验表明，与传统遗传算法和TSPLIB标准值相比，提出的方法得到的结果路径更优，效率更高。

从超星中打印出来的，较经典的好书，是另一种系统建模的方法，更自然地描述了理想世界中各客观事物之间的关系，用局部可知、确定来描述全局。

基于图像的预处理，对图像进行局部的二值图像，有较好的适用性

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Xilinx官方翻译的《FPGA并行编程》，本书以10个数字信号处理为例，带我们了解HLS如何使C代码并行运行，深入浅出的将HLS实现方法，硬件设计的考虑以及系统优化都一一介绍。
本书可以在小白仓库微信公众号号免费下载，还可以在Xilinx学术合作找到相应的下载链接。
本人还制作了该书的读书笔记，详情请见《FPGA并行编程》读书笔记专栏启动说明：https://blog.csdn.net/qq_35712169/article/details/99738006。
本书将着重介绍高层次综合（HLS）算法的使用并以此完成一些比较具体、细分的FPGA应用。
我们的目的是让读者认识到用HLS创造并优化硬件设计的好处。
当然，FPGA的并行编程肯定是有别于在多核处理器、GPU上实行的并行编程，但是一些最关键的概念是相似的，例如，设计者必须充分理解内存层级和带宽、空间局部性与时间局部性、并行结构和计算与存储之间的取舍与平衡。
本书将更多的作为一个实际应用的向导，为那些对于研发FPGA系统有兴味的读者提供帮助。
对于大学教育来说，这本书将更适用于高阶的本科课程或研究生课程，同时也对应用系统设计师和嵌入式程序员有所帮助。
我们不会对C/C++方面的知识做过多的阐述，而会以提供很多的代码的方式作为示范。
另外，读者需要对基本的计算机架构有所熟悉，例如流水线（pipeline），加速，阿姆达尔定律（Amdahl'sLaw）。
以寄存器传输级（RTL)为基础FPGA设计知识并不是必需的，但会对理解本书有所帮助。

本来代码是关于LPP算法的matlab编程，流形算法的次要思想是能够学习高维空间中样本的局部邻域结构，并寻找一种子空间能够保留这种流行结构，使得样本在投影到低维空间后，得到比较好的局部近邻关系。

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。