未来教育二级C无纸化考试模拟软件破解版是一款非常实用的全国计算机等级考试题库软件，使用能够帮助用户模拟真实的考试，包括测验评析、错题重做、题库大全和同步练习等，集训练、测试、考试于一体，让提前熟悉考试，做到心中有数，最快的通过考试，全国计算机等级考试二级C（以下简称C）无纸化考试测试考生在Windows的环境下对标准C的编程语言的使用能力。
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STM32F103C8T6_GRBL1.1f移植，最新版本的GRBL，STM32F103C8T6，拿过去改一改便可以使用，非常实用！

只要修改连接的端口，用户密码，其他源码都有了，增，删，改，更新，非常实用

实例中演示了各种参数形式的DLL函数调用，如：基本数据类型、基本数据类型的指针和引用、结构体、结构体的指针和引用、函数指针和回调函数、字符串指针、输入数组、输出数组等，非常实用。

1.使用说明：使用EXCEL背单词，不是简单的设置方格大小，而是加入按钮和VB代码，支持快捷键、发音、自动播放单词，实现单词背诵结果的统计。
2.文档说明：buttonword-Encrypted.xlsm，office2010，版本较低的朋友请忽略次分享。
点击按钮-背单词-加密；
excel中已经做好了模板，直接可以用，唯一加密的是VB代码，不影响使用。
3.加密说明：和研究VB开发没关系的请忽略，采用md5加密方式，密文...很好猜，欢迎破解~可以通过kevinkitty7@163.com与本人讨论。
4.单词库：资源中已经包括了两套托福单词和两套GRE单词，支持语音库路径载入，至于语音库，大家可以自行网络下载。
也可以参考我的博客。
5.个人评价：使用excel背单词的好处是语音载入非常方便，而且excel本身也支持数据统计，界面美观等。
非常实用，对于想出国的同学，掌握一些基本你的方法和网络资源利用能力是很有必要的。

联欢会抽奖程序(含完整源代码),支持同时抽取单个或多个,支持分组抽奖,支持抽中名单打印,后台中奖和未中奖人员名单导出,非常实用的一款抽奖程序

非下采样Contourlet变换（NonsubsampledContourletTransform,NSCT）是一种多分辨率分析方法，它结合了小波变换的多尺度特性与Contourlet变换的方向敏感性。
NSCT在图像处理和计算机视觉领域有广泛的应用，如图像压缩、图像增强、噪声去除和图像分割等。
这个“NSCT变换的工具箱”提供了实现NSCT算法的软件工具，对于研究和应用NSCT的人来说，是一个非常实用的资源。
非下采样Contourlet变换的核心在于其能够提供多方向、多尺度的图像表示。
与传统的Contourlet变换相比，NSCT不进行下采样操作，这避免了信息损失，保持了图像的原始分辨率。
这种特性使得NSCT在处理高分辨率图像时具有优势，特别是在保留细节信息方面。
NSCT工具箱通常包含以下功能：1.**NSCT变换**：对输入图像执行非下采样Contourlet变换，将图像分解为多个方向和尺度的系数。
2.**逆NSCT变换**：将NSCT系数重构回原始图像，恢复图像的完整信息。
3.**图像压缩**：利用NSCT的系数对图像进行编码，实现高效的图像压缩。
由于NSCT在高频部分有更好的表示能力，因此在压缩过程中可以有效减少冗余信息，提高压缩比。
4.**图像增强**：通过调整NSCT系数，可以对图像进行有针对性的增强，比如增强边缘或抑制噪声。
5.**噪声去除**：利用NSCT的多尺度和方向特性，可以有效地分离噪声和信号，实现图像去噪。
6.**图像分割**：在NSCT域中，图像的特征更加明显，有助于进行图像区域划分和目标检测。
该工具箱可能还包括一些辅助函数，如可视化NSCT系数、性能评估、参数设置等功能，方便用户进行各种实验和分析。
使用这个工具箱，研究人员和工程师可以快速地实现NSCT相关的算法，并在实际项目中进行测试和优化。
在使用NSCT工具箱时，需要注意以下几点：-输入图像的尺寸需要是2的幂，因为大多数NSCT实现依赖于离散小波变换，而DWT通常要求输入尺寸为二进制幂。
-工具箱可能需要用户自行配置或安装依赖库，例如MATLAB的WaveletToolbox或其他支持小波运算的库。
-NSCT变换的计算复杂度相对较高，特别是在处理大尺寸图像时，可能需要较长的计算时间。
-在处理不同类型的图像时，可能需要调整NSCT的参数，如方向滤波器的数量、分解层数等，以获得最佳性能。
"NSCT变换的工具箱"是一个强大的资源，对于那些希望探索非下采样Contourlet变换在图像处理中的潜力的人来说，这是一个必不可少的工具。
通过深入理解和熟练使用这个工具箱，可以进一步发掘NSCT在各种应用中的价值。

W3School离线手册(2017.03.11版)，非常实用

一套应用于200PLC的定时控制程序，非常实用。

该代码能够很好的实现sar的去噪，对于研究图像降斑非常实用

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。