《数字图像处理——应用篇》是由谷口庆治编著的一本深入探讨图像处理技术的专业书籍，这本书在图像处理领域具有很高的权威性。
全书完整PDF版本是唯一可获取的全面资源，对于学习和研究图像处理技术的读者来说，无疑是一份宝贵的资料。
图像处理是计算机科学中的一个重要分支，它涉及了将模拟图像转换为数字形式，以及对数字图像进行各种操作以改善质量或提取有用信息。
在《数字图像处理——应用篇》中，作者谷口庆治详细阐述了这一领域的关键概念和技术，包括图像获取、颜色模型、图像增强、图像复原、图像分割、特征提取以及模式识别等核心主题。
1.**图像获取**：这部分介绍了图像传感器的工作原理，如CCD和CMOS，以及扫描仪和相机的成像过程。
同时，还涵盖了像素的概念、采样理论和量化过程。
2.**颜色模型**：书中详细讨论了RGB、CMYK、HSV、YCbCr等常见颜色模型，以及它们在不同应用场景下的选择和转换方法。
3.**图像增强**：通过滤波器、直方图均衡化等手段改善图像的视觉效果，提升图像质量，这部分包括线性和非线性滤波、对比度增强等技术。
4.**图像复原**：针对图像退化问题，如噪声、模糊等，提出了一系列恢复技术，如Wiener滤波、反卷积等。
5.**图像分割**：这是图像分析的关键步骤，包括阈值分割、区域生长、边缘检测等方法，用于将图像划分为有意义的部分。
6.**特征提取**：为了识别和理解图像，需要从图像中提取有意义的特征，如角点、边缘、纹理和形状，这些特征可用于后续的模式识别和对象识别。
7.**模式识别**：利用机器学习算法，如支持向量机、神经网络、决策树等，对图像中的模式进行分类和识别，是图像处理领域的高阶应用，广泛应用于OCR文字识别、人脸识别、医学影像分析等领域。
8.**OCR文字识别**：光学字符识别技术是模式识别的一个实例，通过识别图像中的文字并转化为可编辑文本，该技术在文档自动化处理、图书数字化等方面有着广泛的应用。
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通常，这种分卷压缩格式是为了便于大文件的传输和存储，用户需要下载所有部分并使用合适的解压工具（如WinRAR或7-Zip）合并解压，才能获得完整的PDF文件。
《数字图像处理——应用篇》是一本涵盖广泛、深度适中的教材，适合计算机视觉、图像处理、模式识别等相关领域的学生和研究人员。
通过学习本书，读者不仅可以掌握基本的图像处理技术，还能了解其在实际应用中的策略和方法，为进入这个领域的深入研究打下坚实基础。

智能家居部分代码，这个项目涉及到的知识点比较多，我做了一年才搞定了它，主要的知识点如下：Android应用开发，网络编程（tcp/ip协议）、Mysql数据库编程、阿里云c语言服务器环境的搭建、ARM嵌入式底层驱动开发、linux操作系统的移植、ARM+Linux下wifi驱动编译移植（或者有线网络也可以）、433模块驱动编译移植、红外模块驱动编译移植、红外遥控解码学习、1838红外接收头解码、1602液晶屏显示、433射频通信、语音模块、Linux系统QT界面开发、PCB板硬件设计以及51单片机编程知识。

《精通D3.js：交互式数据可视化高级编程》以当前流行的数据可视化技术D3.js为主要内容，分为三大部分，共计13章。
第一部分讲述基础知识，第二部分学习制作各种常见图表，第三部分讲解交互式图表及地图的进阶应用。
《精通D3.js：交互式数据可视化高级编程》是一个相对完整的D3.js教程，讲解此技术所有重要的知识点，既有基础入门知识，又有相对深入的内容。
笔者秉持以下原则：由易到难，循序渐进，图文并茂，清晰易懂。

图像平滑或去噪就是为了抑制噪声，以达到改善图像质量的目的，既可以在空间域又可以频率域中实现，在数字图像处理中起着重要的作用。
本文将主要介绍空间域的几种平滑法的算法：邻点平均法、K个邻点平均法、最大均匀性平滑，其中操作平台是matlab7.1

用遗传算法求函数f=x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x)的最大值点：简单的单点交叉、基本位变异、赌轮盘选择、随机产生初始种群中的个体，求的最好解是24.689。
注：本算法基于matlab7.0，是我自己编写的，每个步骤都有详细的说明。
适用于遗传算法初学者。

发一个菲涅耳透镜及其成像程序-fresnellens.rar是个点光源和平行光干涉而成的同轴菲涅耳透镜。
初学数字全息，程序比较简单。
抛砖引玉～～所含文件：Figure2.jpg一个菲涅耳透镜及其成像程序运行结果：Figure1.jpg一个菲涅耳透镜及其成像程序Figure3.jpg一个菲涅耳透镜及其成像程序

在性能基础之浅谈常见接口性能压测一文中我们有简单介绍常见的RPC接口，本文将单篇详细介绍RPC框架。
RPC（RemoteProcedureCall）—远程过程调用，它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议。
RPC协议假定某些传输协议的存在，如TCP或UDP，为通信程序之间携带信息数据。
在OSI网络通信模型中，RPC跨越了传输层和应用层。
其实简单点的说，就是像调用本地的类的方法样来调用服务器端的方法实现。
比如两个不同的服务A,B部署在两台不同的机器上，那么服务A如果想要调用服务B中的某个方法该怎么办呢？使用HTTP请求当然可以，但是可能会比较慢而且一些优化做的并

facebook-messenger-bot-tutorial教你建立自己的facebook-messenger-bot使用PythonDjango:memo:facebook-messenger-bot-tutorial使用PythonDjango执行画面希望这个阿肥bot能帮助大家，程式码基本上就是很简单的爬虫。
如果需要其他的功能，可以给小弟一点建议，我会尽量完成他。
教学请先到这里登录自己原本的facebook帐号，然后点选右上角选新增应用程序填写一些设定，填完后，按建立应用程式编号接下来，先选择左方的添加产品，再选择Messenger再设定里面的权杖产生里，必须先申请一个粉丝专页，如果没有请先申请，直接点选即可申请新增完粉丝专业之后，可以看到自己的令牌（权杖），记得选自己的粉丝专页接着把里面的内容改成自己的，如下ACCESS_TOKEN就是你的token（权杖）VERIFY_TOKEN可以随便打ACCESS_TOKEN="xxxx"VERIFY_TOKEN="1234567890"接着先将程式执行起来。
如何使用ngrok请

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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。