霸王龙游戏机器人为您玩GoogleChromeT-Rex游戏的机器人。
它可以稳定地达到约50,000点。
我得到的最高是100,000，但是我敢肯定它会更高。
当我开始这个项目时，我以为这将是至少200行代码，但是在这里我达到了6个数字的分数，而机器人本身只是10行代码。
显然，我必须模拟键输入，这就是占用其他50行的原因。
通过找到一个公式来计算我需要越过障碍物的距离，我能够使它变得如此之短。
我是通过玩游戏并记录T-rex的确切速度以及游戏使用的其他各种变量来发现这一点的。
将其放到任何绘图软件中，您都可以看到霸王龙的速度与到下一个弓形物的距离（在跳跃时）之间有明显的相关性。
距离始终约为20*速度。
从那里剩下的就是打字！如何使用打开chrome并转到：chrome：//dino/（或断开互联网连接）按“F12”并转到“控制台”复制并插入以下文本，然后按Enter。
functionkeyDown(e){Podium={};varn=document.createEvent("KeyboardEvent")

计算图像相邻像素相关性数字图像中各个像素并不是独立存在的，而且像素之间的相关性很大，这就意味着图像中较大区域中的灰度值存在较小差异。
加密图像的目标之一就是减小相邻像素相关性，其中主要包括水平像素、垂直像素和对角线像素之间的相关性。
而相关性越小，就说明加密效果越好，安全性越高。

亚像元制图是在空间相关性原理的基础上利用低分辨率的软分类结果获得比输入遥感影像更高空间分辨率的土地覆被图。
如何精确地描述地物的空间相关性特征是获得高精度亚像元制图结果的关键。
目前的亚像元制图方法主要有两种描述空间相关性特征的方式。
第一种是从邻域亚像元中提取的亚像元级空间相关性特征；
第二种是从邻域像元中提取的像元级空间相关性特征。
本资源利用HNN获取亚像元结果的最小能量函数，实现遥感图像亚像元定位

 均匀递归树模型（UniformRecursiveTree，URT）在复杂网络确定性模型研究领域中得到了广泛的关注和应用。
在URT模型的基础上提出一种推广的确定性均匀递归树演化模型（GeneralizedDeterministicUniformRecursiveTree，GDURT），通过精确求得该模型的累计度分布、平均路径长度、度相关性等拓扑性质，证明了该类网络模型与URT和DURT网络模型类似，为小世界网络，且具有指数度分布和协调的度相关特性，并对产生这些特性的原因作出了理论分析。

m序列_gold及m&walsh序列生成及序列相关性仿真mod2plus用来产生gold序列，输入m序列优选对便可产生gold序列

m序列特性Walsh码的产生及特性能够使用Matlab对m序列特性进行研究能够使用Matlab产生Walsh码，并对其特性进行研究

代码说明代码仅供学习研究，未经允许，请勿擅自商用。
1.输入文件格式输入的文件要求为N行两列的形式，两列分别对应，输入数据点的X轴坐标和Y轴坐标。
输入文件格式示例如下：0.821794-0.04621531.03929 0.0608351.12046 0.07455681.02233 0.05147392.代码支持的凝聚层次聚类算法通过简要的修改代码中函数的参数，代码可以支持不同的凝聚方法，支持的凝聚方法如下，默认的为代码本身算法：单连接算法（默认，最近邻聚类算法，最短距离法，最小生成树算法）；
全连接算法（最远邻聚类算法，最长距离法）；
未加权平均距离法；
加权平均法；
质心距离法；
加权质心距离法；
内平方距离法（最小方差算法）3.代码支持的距离（相似度）度量公式通过简要的修改代码，代码支持计算距离的过程采用不同的距离或相似度度量公式，支持的距离（相似度）公式如下，默认为代码本身才采用的距离公式：欧氏距离（默认）；
标准化欧氏距离；
马氏距离；
布洛克距离（曼哈顿距离，城市街区距离）；
闵可夫斯基（明可夫斯基）距离；
余弦相似度；
相关性相似度；
汉明距离；
Jaccard相似度；
切比雪夫距离。

《基于内容图像检索技术》从理论方法研究与实现技术角度，总结归纳了基于内容图像检索（CBIR）技术的研究与进展，并融入了作者多年来的相关研究与应用成果，系统地介绍了CBIR的主要概念、基本原理、典型方法、实用范例以及新动向。
《基于内容图像检索技术》共有12章分为五部分：第一部分是概述，分析了CBIR的体系结构、技术现状和发展趋势；
第一部分讨论图像特征提取，给出图像低层特征（颜色、形状、纹理、空间关系）和图像高层特征（语义）提取算法，论述了综合图像多特征的检索方法以及三维模型检索的前沿研究；
第三部分是优化，论述了特征优化与过程优化；
第四部分给出了相关性评价与量化评价的通用方法；
第五部分介绍原型系统与应用实例，介绍了作者设计实现的原型检索系统与应用实例。
　　《基于内容图像检索技术》注重理论分析与算法实践相结合。
体系完善，书中所列算法均已调试通过，配有适量习题，每章均附有参考文献与小结，便于参考查阅。
《基于内容图像检索技术》内容详实。
比较实用，可供电子工程、计算机科学与技术、媒体制作和生产、远程教育和医疗、公安、遥感等领域的科技工作者参考，亦可作为高校电子工程、计算机及相关专业研究生教材。
第1章基于内容图像检索技术概述　　第2章基于颜色特征的图像检索　　第3章基于形状特征的图像检索　　第4章基于纹理特征的图像检索　　第5章基于空间关系的图像检索　　第6章基于语义的图像检索　　第7章综合多特征的图像检索　　第8章三维模型检索　　第9章图像检索中的特征优化　　第10章图像检索中的相关反馈过程优化　　第11章图像检索系统性能评价　　第12章基于内容图像检索的原型系统及应用实例

基于局部相关性的遥感图像全色锐化算法

该代码是最小冗余最大相关性（mRMR）代码，里面也包含了数据和案例，很容易跑通代码。

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。