GDI+SDK参考（翻译版本）序言 4目标 4适用范围 4适用读者 4运行环境 4文档组织 4相关主题 4GDI+的安全考虑 6检验构造函数调用成功与否 6分配缓冲区 6错误校验 8线程同步 9相关主题 10关于GDI+ 11GDI+介绍 11GDI+概览 11GDI+的三个组成部分 11基于类的接口架构 12GDI+提供了哪些新东西？ 12新特征 12编程模式的改变 15线条、曲线和图形 19矢量图概览 19钢笔、线条和矩形 20椭圆和弧 22多边形 22基数样条 23贝塞尔样条 24路径 25画刷和填充图形 27开放与闭合曲线 29区域 30裁剪 31路径平直化 32线条和曲线的抗锯齿功能 32图象、位图和图元文件 33位图类型 34图元文件 37绘制、定位和复制图片 39裁剪和缩放图象 40坐标系统和转换 42坐标系统类型 42以矩阵来表示转换 44全局和局部转换 48图形容器 51使用GDI+ 56使用入门 56绘制线条 56绘制字符串 58使用钢笔绘制线条和形状 59使用钢笔绘制线条和矩形 59设置钢笔的宽度和对齐方式 60绘制具有线帽的线条 61联接线条 62绘制自定义虚线 62绘制用纹理填充的线条 63使用画笔填充形状 63用纯色填充形状 64用阴影图案填充形状 64用图像纹理填充形状 64在形状中平铺图像 65用渐变色填充形状 68使用图像、位图和图元文件 68加载和显示位图 68加载和显示图元文件 69记录图元文件 69剪裁和缩放图像 71旋转、反射和扭曲图像 72缩放时使用插值模式控制图像质量 73创建缩略图像 75采用高速缓存位图来提高性能 76通过避免自动缩放改善性能 76读取图像元数据 77使用图像编码器和解码器 83列出已安装的编码器 83列出已安装的解码器 84获取解码器的类标识符 86获取编码器的参数列表 88将BMP图像转换为PNG图像 100设定JPEG的压缩等级 101对JPEG图像进行无损变换 102创建和保存多帧图像 105从多帧图像中复制单帧 107Alpha混合线条和填充 109绘制不透明和半透明的线条 109用不透明和半透明的画笔绘制 110使用复合模式控制Alpha混合 111使用颜色矩阵设置图像中的Alpha值 112设置单个象素的alpha值 114使用字体和文本 115构造字体系列和字体 115绘制文本 116格式化文本 117枚举已安装的字体 120创建专用的字体集合 122获取字体规格 126对文本使用消除锯齿效果 130构造并绘制曲线 131绘制基数样条曲线 131绘制贝塞尔样条 133用渐变画刷填充形状 134创建线性渐变 134创建路径渐变 137将Gamma校正应用于渐变 144构造并绘制路径 145使用线条、曲线和形状创建图形 145填充开放式图形 147使用图形容器 147管理Graphics对象的状态 148使用嵌套的Graphics容器 151变换 154使用世界变换 154为什么变换顺序非常重要 155使用区域 156对区域使用点击检测 156对区域使用剪辑 157对图像重新着色 158使用颜色矩阵对单色进行变换 158转换图像颜色 160缩放颜色 161旋转颜色 164剪取颜色 166使用颜色重映射表 168打印 169将GDI+输出至打印机 169显示一个打印对话框 172通过提供打印机句柄优化打印 173附录：GDI+参考 176

该项目主要是完成校园二手物品网上交易系统的开发，该系统分为首页、用户管理、购物车管理、订单管理、退出、分类6个模块。
分别在首页模块实现了模糊查询、局部刷新翻页、分类分页查询等功能；
用户管理模块实现了登录、注册、修改、查看信息等功能；
购物车模块实现了查看、购买、修改二手物品数量等功能；
订单模块实现了查看、删除等功能；
分类模块实现商品分类功能。
本项目结构上分为视图View层、业务ViewModel层和数据访问Model层。
层次间的依赖关系自下到上。
采用的技术有html，css，JavaScript，php，vue.js，bootstrap，jquery，ajax等。
其中业务层采用vue.js技术与视图层进行一个数据的双向绑定，并且封装业务流程，为适应业务的变更，每一业务模块均有专门的实现函数。

国内浙江大学由李晓磊博士提出的人工鱼群算法，具有较强跳出局部极值的能力。

1.以前学习ArcGIS9.3用的是第一版的数据，现在开始学习ArcGIS10.0，建议使用ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程（第二版）：配套光盘数据。
2.说明：此数据是我买的第二版书后面光盘里的数据，与第一版相比，此版数据变化较小，只是局部调整，请根据需要下载，谢谢！

小波分析是一个比较难的分支，用户采用小波变换，可以实现图像压缩，振动信号的分解与重构等，因此在实际工程上应用较广泛。
小波分析与Fourier变换相比，小波变换是空间域和频率域的局部变换，因而能有效地从信号中提取信息。
小波变换通过伸缩和平移等基本运算，实现对信号的多尺度分解与重构，从而很大程度上解决了Fourier变换带来的很多难题。
小波分析作一个新的数学分支，它是泛函分析、Fourier分析、数值分析的完美结晶；
小波分析也是一种“时间—尺度”分析和多分辨分析的新技术，它在信号分析、语音合成、图像压缩与识别、大气与海洋波分析等方面的研究，都有广泛的应用。

点击登录按钮，弹出局部显示的登录界面，html+css+js

帖子链接：https://blog.csdn.net/qq_43706969/article/details/113057799QT图形界面编程大作业，主要功能分为图像处理以及视频处理两大块。
图像处理包括：灰度化、均值滤波、边缘检测、伽马变换、旋转镜像、亮度调节、二值化、对比度，饱和度调节、色彩调节、图片保存、水印等。
视频处理包括：二值化、边缘检测、灰度化、平滑、局部马赛克、缩放等。
此外还进行了界面美化、中英翻译等。
需要说明的是，由于完成的比较仓促，很多代码存在格式、效率方面的问题，希望dalao们多多包涵~软件使用的是QT5.12.2+QTCreator4.8.2+win10，QT5版本应该都可行，视频处理涉及到OpenCV，我使用的是OpenCV4.0.1版本。

局部优化方法newuoa.zip

Unity5.2引擎游戏开发初级教程源文件，创建第一个工程并运行第一个游戏Unity中的五个视图窗口介绍场景,游戏物体,组件的概念Unity中的基本模型和场景操作Unity中的坐标系(世界坐标系和局部坐标系)

引入辅助任务信息有助于立体匹配模型理解相关知识,但也会增加模型训练的复杂度。
为解决模型训练对额外标签数据的依赖问题,提出了一种利用双目图像的自相关性进行多任务学习的立体匹配算法。
该算法在多层级渐进细化过程中引入了边缘和特征一致性信息,并采用循环迭代的方式更新视差图。
根据双目图像中视差的局部平滑性和左右特征一致性构建了损失函数,在不依赖额外标签数据的情况下就可以引导模型学习边缘和特征一致性信息。
提出了一种尺度注意的空间金字塔池化,使模型能够根据局部图像特征来确定不同区域中不同尺度特征的重要性。
实验结果表明:辅助任务的引入提高了视差图精度,为视差图的可信区域提供了重要依据,在无监督学习中可用于确定单视角可见区域;在KITTI2015测试集上,所提算法的精度和运行效率均具有一定的竞争力。

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。