针对Canny边缘检测算子用高斯函数作为滤波器会造成缓变边缘丢失及假边缘现象，提出用GCV阈值的小波滤波方法代替高斯滤波器来平滑图像，以有效地去除图像中的噪声，然后计算梯度算子的幅值和方向，最后用极大值抑制和高低阂值的方法检测及连接图像的边缘。
实验结果表明，改进的算法提高了边缘检测准确性，获得比较理想的边缘检测效果。

下载后看说明文档介绍操作：MacCms源文件里的play.js是加密的，加密的文件内置小广告比牛皮癣还多。
不但影响使用，且不方便修改，所以，有了解密文件，福音就来了。
下载后，在解密后的播放器文件里，自己把加密文件的外部链接换成自己的，就可以了。
代码不熟悉的，可以搜索在线JS转HTML代码工具，进行更直观的替换、修改。
再也不用为苹果CMS播放器代码加密问题头疼了。
好东西就是拿来分享的。
注意：文档只是把加密的东西，解密出来，广告链接并未删除，请自己换成自己的或删除吧

C#解析抖音地址获取无水印地址源码，MVC云行页面去除字符示例！开发工具vs2013，纯C#示例！C#解析抖音地址获取无水印地址源码，MVC云行页面去除字符示例！开发工具vs2013，纯C#示例！C#解析抖音地址获取无水印地址源码，MVC云行页面去除字符示例！开发工具vs2013，纯C#示例！

利用DOM-TREE模型对网页进行表示对原始网页进行修正缺省标签的补充等利用网页正文提取方法对网页进行正文提取，去除网页中的噪声信息，提取出网页中的正文、相关超链接

最新实战破解SEkey，喜欢这次给大家带来se授权破解，，但。
在有正版key和对应机器码的情况下去除一机一码限制关于视频里的几个问题：就请大家自己研究破解吧

数据预处理中去除异常值的程序，matlab写的。
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为了获得超高精度面形的光学元件并验证离子束的修正能力，对应用离子束修正大面形误差光学元件的问题进行了实验研究。
通过改变离子源光阑尺寸的方式获得了不同束径的离子束去除函数，并对一直径为101mm、初始面形峰谷(PV)值为417.554nm、均方根(RMS)值为104.743nm的熔石英平面镜进行了离子束修形实验。
利用10、5、2mm光阑离子源的组合，进行了12次迭代修形，最终获得了PV值为10.843nm、RMS值为0.872nm的超高精度表面。
实验结果表明，应用离子束可以对大面形误差光学元件进行修正，并且利用更大和更小束径离子束去除函数的组合进行优化，可以进一步提升加工效率和精度。

PDMan是PowerDesinger之外，数据库建模的一个非常不错的替代方案。
特点如下：1.永远免费使用（***敲黑板，重点***）（由于一些特殊情况，暂时还不能开源）。
2.功能简洁，去除晦涩难懂的设置，化繁为简，实用为上，上手非常容易。
3.Windows，Mac，Linux三个平台均可以使用（**敲黑板，重点**）。
4.自带参考案例，学习容易。
新建一个项目，完全不需要做任何配置。
5.对开发极其友好，可生成各种数据库以及编程语言的模型类。
6.目前系统默认实现了MySQL,Oracle,Java的代码自动生成，并且带注释。
其他类型的数据库或语言，只需要添加相应的“数据库”并设置好相应的doT模板就可以了。
7.一键自动生成MarkDown格式的数据表结构文档，方便客户交付。
其他平台，请查看：https://my.oschina.net/skymozn/blog/1821184

《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是图像处理、分析和机器视觉领域的一本经典教材，第3版提供了高清英文原版的PDF版本。
这本书深入浅出地探讨了图像处理的基础理论和应用，是计算机视觉、电子工程、生物医学工程等相关专业学生和研究人员的重要参考书。
我们要理解图像处理的基本概念。
图像处理涉及到对数字图像进行各种操作，以改善其质量、提取有用信息或进行分析。
这包括图像增强、去噪、分割和复原等技术。
例如，图像增强通过调整亮度、对比度来优化视觉效果；
去噪则通过滤波器去除图像中的噪声；
图像分割将图像区域划分为不同的对象或类别，便于进一步分析。
机器视觉则是图像处理的一个重要应用领域，它使计算机能够“看”并理解图像。
在《MilanSonka》一书中，读者可以学习到如何构建和应用机器视觉系统。
这包括特征检测（如边缘检测、角点检测）、模板匹配、模式识别和物体识别等技术。
这些技术在自动驾驶、无人机导航、工业自动化和医疗诊断等领域有着广泛应用。
此外，书中还涵盖了与机器学习相关的主题，如监督学习和无监督学习，它们在图像分类、目标检测和图像识别任务中至关重要。
支持向量机（SVM）、神经网络、深度学习框架（如卷积神经网络CNN）等现代机器学习方法也是书中讨论的重点。
深度学习，尤其是深度卷积网络，已经在图像处理和计算机视觉领域取得了突破性进展，极大地推动了人脸识别、图像生成和自动驾驶等技术的发展。
书中还涉及到了图像分析，这是对图像内容进行理解和解释的过程。
这包括图像理解、场景分析和行为识别。
图像理解需要从图像中提取高级语义信息，比如识别出图像中的物体、场景和事件。
场景分析则涉及环境的理解，例如确定图像中的背景、前景和物体之间的关系。
行为识别则关注动态图像中的动作和活动，如行人跟踪和运动分析。
书中还涵盖了实际应用中的算法实现和评估方法，这对于任何从事图像处理和机器视觉研究的人来说都是必不可少的知识。
实验部分通常会介绍如何使用编程语言（如MATLAB或Python）实现所讨论的算法，并提供数据集和代码示例。
《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是一部全面覆盖图像处理、分析和机器视觉的教材，无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益匪浅。
通过深入学习这本书，你可以掌握图像处理的基本原理，理解机器视觉的核心技术，并了解如何将这些知识应用于实际项目中。

PDF.JS源码修改，已经结合网上诸位大神给出的跨域解决方案，本版采用的是php版。
个人测试遇到网站上行速度跟不上，如果pdf比较大，比较尴尬，要等pdf完全加载才能打开，看上去很慢。
本版已经完美跨域，并汉化viewer.html及相关js。
去除语言包，只保留中文语言包以防出现bug。
如果想保留语言包，请把view.php,index.php复制到完整版的web目录下，并且在viewer.html下端紧挨《/body》上加入下列代码：[此处为script请自行修改，描述不允许html语言]varDEFAULT_URL='./view.php?pdf='+getQueryStringByName('pdf');functiongetQueryStringByName(name){varresult=location.search.match(newRegExp("[\?\&]"+name+"=([^\&]+)","i"));if(result==null||result.length＜1){return"";}returnresult[1];}[此处为/script请自行修改，描述不允许html语言]此懒人包采用的是PDF.jsv1.9.426(build:2558a58d)本人属于业余爱好，纯属拼凑，如有疑问，请问度娘

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。