1.使用github上C++二维码生成程序源码在Qt5.5.1(QWidget)上实现的二维码生成程序源码。
(github源码网址https://github.com/Hackaroth/QRCODE)2.二维码生成源码部分修改了一些使用Qt运行出现的问题及一些代码错误。
3.编译及测试运行环境:Win7(x64)+Qt5.5.1(MinGW4.9.2)4.如果将二维码生成部分源码用于个人学习之外用途请遵守压缩包中附带的GNUGENERALPUBLICLICENSE(GPL)协议
(github源码网址https://github.com/Hackaroth/QRCODE)2.二维码生成源码部分修改了一些使用Qt运行出现的问题及一些代码错误。
3.编译及测试运行环境:Win7(x64)+Qt5.5.1(MinGW4.9.2)4.如果将二维码生成部分源码用于个人学习之外用途请遵守压缩包中附带的GNUGENERALPUBLICLICENSE(GPL)协议
2024/11/30 22:26:10
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这是一篇来自土耳其中东技术大学的2010年的硕士论文，主要讲述了在推荐系统中应用SVD方法。
该论文提出两个创新点：第一个是先将User与Item分类，然后根据分类将矩阵分成相应的“子矩阵”，对这些矩阵进行相应的SVD，实验表明这样做不仅会提高准确率还会降低计算复杂度；
另一个是向二维矩阵中引入Tags，使其成为三维矩阵，再通过矩阵分解成、、子矩阵，最后再进行SVD，实验表明引入Tags会提高推荐性能。
该论文提出两个创新点：第一个是先将User与Item分类，然后根据分类将矩阵分成相应的“子矩阵”，对这些矩阵进行相应的SVD，实验表明这样做不仅会提高准确率还会降低计算复杂度；
另一个是向二维矩阵中引入Tags，使其成为三维矩阵，再通过矩阵分解成、、子矩阵，最后再进行SVD，实验表明引入Tags会提高推荐性能。
2024/11/30 8:49:06
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3Dwithrotationonmatlab三维装箱问题代码实测可以运行MATLAB代码欢迎下载
2024/11/27 4:05:26
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SVM支持向量机，预测分类回归，支持向量机(SupportVectorMachine，SVM)是CorinnaCortes和Vapnik等于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。
在机器学习中，支持向量机（SVM，还支持矢量网络）是与相关的学习算法有关的监督学习模型，可以分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。
在机器学习中，支持向量机（SVM，还支持矢量网络）是与相关的学习算法有关的监督学习模型，可以分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。
2024/11/26 14:13:05
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利用多尺度高斯函数去除场景的光照分量；
然后构造了一种二维伽马函数，利用光照分量的分布特性调整二维伽马函数的参数，降低光照过强区域的亮度值，提高光照过暗区域的亮度值，最终实现对光照不均匀图像的自适应校正处理。
然后构造了一种二维伽马函数，利用光照分量的分布特性调整二维伽马函数的参数，降低光照过强区域的亮度值，提高光照过暗区域的亮度值，最终实现对光照不均匀图像的自适应校正处理。
2024/11/22 12:43:06
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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
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