关于粗糙集和邻域粗糙集的基本理论和程序算例包含邻域粗糙集计算的matlab算例，说明文档（个人编写的）说明文档包括了粗糙集和邻域粗糙集的基础知识讲解，实际算例，程序的应用介绍，程序使用算例。
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2023/11/13 19:44:10
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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
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
2023/10/11 10:21:56
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矢量栅格转换是地理信息系统（GIS）领域的经典研究主题之一。
GIS中常用的算法致力于维护矢量多边形的形状特征，但忽略了多边形面积的得失，这是另一个重要属性。
本文提出了一种基于面积补偿优化原理的等面积转换模型。
根据多边形与边界网格之间的拓扑关系，采用邻域补偿原理来分配边界网格的属性，并开发了一种全局优化算法以最小化整个数据集中的区域失真。
设计了两个实验，结果表明该算法不仅保证了面积误差尽可能小，而且具有适应多边形形状和空间结构的优点。
GIS中常用的算法致力于维护矢量多边形的形状特征，但忽略了多边形面积的得失，这是另一个重要属性。
本文提出了一种基于面积补偿优化原理的等面积转换模型。
根据多边形与边界网格之间的拓扑关系，采用邻域补偿原理来分配边界网格的属性，并开发了一种全局优化算法以最小化整个数据集中的区域失真。
设计了两个实验，结果表明该算法不仅保证了面积误差尽可能小，而且具有适应多边形形状和空间结构的优点。
2023/7/27 22:35:58
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该代码实现了点云读取，点云重心计算，八叉树，邻域搜索等基本功能，通过opengl实现点云可视化，对于初学者来说是一个较为基础的参考
2023/7/7 0:31:45
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FAST算法原理：若某像素与其四处邻域内足够多的像素点相差较大，则该点大若是角点。
用FAST算法检测角点，替换差分高斯金字塔取极值检测角点的方式，速率块；
接着用SIFT特色描摹符描摹角点，省略尺度空间值，只用原图像中角点邻域的梯度值以及倾向盘算角点主倾向，接着盘算32个倾向向量来描摹角点。
之以及可用于特色点匹配。
用FAST算法检测角点，替换差分高斯金字塔取极值检测角点的方式，速率块；
接着用SIFT特色描摹符描摹角点，省略尺度空间值，只用原图像中角点邻域的梯度值以及倾向盘算角点主倾向，接着盘算32个倾向向量来描摹角点。
之以及可用于特色点匹配。
2023/4/29 15:47:09
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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。
2024-04-09 15:03
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