本文首先介绍了摄像机标定原理及图像预处理算法。
其次详细阐述了基于纹理特征的道路检测算法，主要包括Gabor滤波器纹理提取，道路消失点估计和道路区域分割。
其次详细阐述了基于纹理特征的道路检测算法，主要包括Gabor滤波器纹理提取，道路消失点估计和道路区域分割。
2024/6/7 11:48:34
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假设某图像的灰度直方图具有二峰性（f(Ta)=Ha;f(Tb)=Hb），表明这个图像较亮的区域和较暗的区域可以较好地分离。
取二峰间的谷点为阈值Th，可以得到好的二值处理的效果。
取二峰间的谷点为阈值Th，可以得到好的二值处理的效果。
2024/6/5 4:09:50
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让驱动电机更多的工作在高效率区域，需要制定基于电机工作点效率的换挡策略。
采用以车速和油门踏板强度为控制参数的两参数换挡策略。
驱动电机的工作点在不同油门踏板强度下，随着车速变化而变化，工作点的效率也随之变化，将这些工作点效率进行拟合，可以得到电机在不同档位不同车速下的效率曲线。
如果把两档位电机效率拟合曲线的交点作为升挡点，可以保证驱动电机一直在较高效率区域工作。
采用以车速和油门踏板强度为控制参数的两参数换挡策略。
驱动电机的工作点在不同油门踏板强度下，随着车速变化而变化，工作点的效率也随之变化，将这些工作点效率进行拟合，可以得到电机在不同档位不同车速下的效率曲线。
如果把两档位电机效率拟合曲线的交点作为升挡点，可以保证驱动电机一直在较高效率区域工作。
2024/6/4 3:06:28
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如今，水资源管理已成为世界的重大利益。
然而，研究区域现有的水文气候历史数据的缺失或质量较差，有时使水文研究变得困难。
通常，设计概念雨流模型的目的是通过校正间隙和预测流量来带来适当的答案。
位于Cavally河上的Ity站的历史水文气候数据包含必须弥补的空白。
本研究旨在通过人工神经网络建立降雨径流模型，以填补卡夫里河流域伊特水文站流量数据系列的空白。
利用流量蒸散数据建立了具有两个条目（每月平均降雨量和蒸散量）和出口（流量）的前馈的多层感知器。
神经网络模型的各种体系结构的性能标准的比较表明，体系结构2-3-1给出了最佳结果。
该架构为校准提供了75.79％的Nash系数和95.64％的相关线性系数，为验证提供了73.32％的Nash系数和98.33％的相关线性系数。
模拟流量与观测流量之间的相关性很强。
校正和验证的相关系数分别为83.89％和83.08％。
然而，研究区域现有的水文气候历史数据的缺失或质量较差，有时使水文研究变得困难。
通常，设计概念雨流模型的目的是通过校正间隙和预测流量来带来适当的答案。
位于Cavally河上的Ity站的历史水文气候数据包含必须弥补的空白。
本研究旨在通过人工神经网络建立降雨径流模型，以填补卡夫里河流域伊特水文站流量数据系列的空白。
利用流量蒸散数据建立了具有两个条目（每月平均降雨量和蒸散量）和出口（流量）的前馈的多层感知器。
神经网络模型的各种体系结构的性能标准的比较表明，体系结构2-3-1给出了最佳结果。
该架构为校准提供了75.79％的Nash系数和95.64％的相关线性系数，为验证提供了73.32％的Nash系数和98.33％的相关线性系数。
模拟流量与观测流量之间的相关性很强。
校正和验证的相关系数分别为83.89％和83.08％。
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STM32F103ZET6战舰版配套正点原子摄像头OV7725，实现图像采集与二值化功能。
其中还包含一部分蓝牙HC-05收发数据的功能，有些注释掉了，需要的功能自行将注释去掉。
其中还包含一部分蓝牙HC-05收发数据的功能，有些注释掉了，需要的功能自行将注释去掉。
2024/6/3 2:25:43
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在进行CCV使用中发现，由于红外摄像头补光穿透不均匀，导致中间区域比较敏感，而周围一圈没法检测到手指动作，这时需要跳过周围一圈的点只使用中间的点进行校正，对25个点进行跟踪屏蔽处理，进行了屏蔽处理，并给没有校正的点赋默认值。
2024/5/25 1:53:12
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unity3D新手引导遮罩，支持圆形和矩形框。
图形位置和大小可以根据控件的位置和大小调节，通用所有分辨率设备。
黑色区域遮挡，只有透明区域可以点穿。
图形位置和大小可以根据控件的位置和大小调节，通用所有分辨率设备。
黑色区域遮挡，只有透明区域可以点穿。
2024/5/22 8:51:14
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WS0.6.2区域卫生信息平台交互规范（共18个）:1：总则2：时间一致性服务3：节点认证服务4：安全审计服务5：基础通知服务6：居民注册服务7：医疗卫生机构注册服务8：医疗卫生人员注册服务9：术语注册服务10：文档存储服务11：文档采集服务12：文档管理服务13：文档调阅服务14：文档订阅发布服务15：预约挂号服务16：双向转诊服务17：签约服务18：提醒服务
2024/5/21 8:47:21
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提出了一种利用多个图像特征的曝光过度区域检测学习算法。
该算法利用像素的亮度和颜色特征以及光的新特征-色度和边界邻域来构造特征向量。
采用L2正则化的一次逻辑回归方法获得最优分类器mod-e1。
实验结果表明，与直接强度阈值法和其他基于亮度和色彩特征的方法相比，该算法在区域连通性方面能更好地检测出过度曝光区域。
该算法利用像素的亮度和颜色特征以及光的新特征-色度和边界邻域来构造特征向量。
采用L2正则化的一次逻辑回归方法获得最优分类器mod-e1。
实验结果表明，与直接强度阈值法和其他基于亮度和色彩特征的方法相比，该算法在区域连通性方面能更好地检测出过度曝光区域。
2024/5/20 18:55:43
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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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