为了收集数据进行监控和分析，请构建一个能持续创建并维护计数器的工具，该工具可以任意添加和删除计算器，每个计数器可以针对不同的指标数据，并可以以不同时间精度存储最新的120个数据样本，请实现如下功能：1.记录、获取和清理计数器数据。
2.对上述数据进行统计分析，记录最小值、最大值、平均值、标准差、样本数量及利用其它统计分析方法得到的统计数据。

DynamicTWAIN特性：能和纯Win32API环境以及汇编环境兼容，这样使得DynamicTWAIN：更小：不需要C/C++运行函数库；
更快：JPEG译码器的核心引擎以及DynamicTWAIN的图象处理部分通过汇编语言得到了优化；
发布更容易：发布时不需要DLL的支持；
兼容TWAINV1.9规格；
可以象不可操作控件那样.NET环境中被配置；
可以在任何的COM程序语言下使用，比如C#,VB.NET,VisualC++,VisualBasic,Delphi,HTML/VBScript/JavaScript,PowerBuilde等；
支持RLE,G3/G4,LZW,PackBitsTIFF压缩；
内建的向导模式使得TWAIN的状态更智能，同时更容易使用；
支持单页和多页的TIFF；
内建的JPEG译码器能让你很容易地压缩已有的图象，而可以不去管TWAIN源是否具有这种能力；
在初始化和脚本化时有着很明显的安全性；
提供如下的样本代码：C#,VB.NET,VC,VB,Delphi,HTML(VBScript,JavaScript),Access2000,dBASE；
支持自动文档供应以及多图象获取；
可以通过属性来设置和读取基本设备特性，比如：IfAutoFeed,IfAutoScan,Resolution,BitDepth,Brightness,Contrast,Unit,Duplex等。

可以作为训练车辆检测的图片，里面有各种汽车的图片，前面后面等各种角度，各种车型的图片图片都大于50*50个像素

首先利用PCA进行降维，并利用SVM对高光谱数据进行分类，数据采用印第安纳农场数据，训练样本比例可调，设计了一个GUI

用于申请软著资料，节省时间，申请技巧，方便使用，试一试

实习时给一个科学计算软件写的小模块，应为是科学计算和工业设计的要求精度高，就使用了统统使用了double类型。
程序的入口是double[]spline(point[]poits,doublexs[])point[]points是给定的插值样本点，double[]xs是要插值的点数组x的坐标。
返回值是插值结果的数组。
point是定义的类，有x,y两个坐标。
存储插值样本点。

包含车辆正负样本，以及opencv_createsamples.exe、opencv_traincascade.exe以及训练样本结果

1绪论11.1人工神经网络的研究背景和意义11.2神经网络的发展与研究现状21.3神经网络的研究内容和目前存在的问题31.4神经网络的应用42神经网络结构及BP神经网络42.1神经元与网络结构42.2BP神经网络及其原理72.3BP神经网络的主要功能92.4BP网络的优点以及局限性93BP神经网络在实例中的应用103.1基于MATLAB的BP神经网络工具箱函数103.2BP网络在函数逼近中的应用123.3BP网络在样本含量估计中的应用174结束语23

1-ENVI基础知识2-影像预处理基础3-自定义坐标系4-MODIS几何校正5-地形图的几何校正6-几何校正(RapidEye几何校正)7-TM图像与SPOT图像配准8-TM图像校正（矢量上选点）9-图像融合10-图像镶嵌11-图像裁剪12-图像增强13-监督分类（样本选择）14-监督分类（分类）15-监督分类（分类后处理）16-监督分类（精度验证）17-非监督分类18-快速制图19-三维可视20-基于GLT的几何校正（风云三号气象卫星为例）21-正射校正22-正射校正（选择控制点QB校正）23-RapidEye正射校正24-构建RPC正射校正（BuildRPC）25-图像自动配准26-基于专家知识决策树分类27-决策树自动阈值分类28-面向对象图像分类(城市信息提取)29-面向对象耕地信息提取30-基于立体像对的DEM提取31-DEM分析与应用32-遥感动态监测33-林冠状态遥感变化监测34-森林砍伐监测35-耕地信息变化监测36-雷达图像基本处理37-高光谱基础38-传感器定标和大气校正39-快速大气校正40-波谱库浏览与建立41-植被识别42-矿物识别43-基于波谱沙漏工具的矿物识别44-植被指数计算和分析45-波段运算（bandmath）46-ENVI的二次开发47-IDL简介48-遥感与GIS一体化

%Mann-Kendall突变检测%数据序列y%结果序列UFk，UBk2%--------------------------------------------%读取excel中的数据，赋给矩阵y%获取y的样本数%A为时间和径流数据列A=xlsread('kk.xls','Sheet1')x=A(:,1);%时间序列y=A(:,2);%径流数据列

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。