适用于vs2010的图像处理算法，包括SSR,MSR,MSRCR等retinex改进算法，方便大家学习交流和项目开发，有问题请随时提问。
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2025/11/2 11:35:38
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文章在简要介绍EM算法的基础上，对MCMC算法，特别是DA算法实现缺失数据补全做了深入探讨，介绍了DA算法迭代模拟过程，并对DA算法与EM算法进行了比较。
2025/11/2 11:37:13
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给定中国34个省会城市的二维坐标，实现：选择始发城市和剩余33个城市中的全部城市或部分城市作为需要遍历的城市，通过编写相应的遗传算法代码，求解TSP问题中回到始发城市的路径，并且找到路径总长度最短的解。
能够在可视化程序的地图中正确显示34个城市的位置及城市之间的位置关系；
：用户可以通过一定的交互界面选择所有34个城市作为搜索集合，也可以自行选择其中的部分城市作为搜索集合，程序需要给出对应搜索集合下TSP问题的求解方案，用户可以自行设定起始城市（起始城市需在搜索集合中）；
能够在可视化程序的地图中正确显示34个城市的位置及城市之间的位置关系；
：用户可以通过一定的交互界面选择所有34个城市作为搜索集合，也可以自行选择其中的部分城市作为搜索集合，程序需要给出对应搜索集合下TSP问题的求解方案，用户可以自行设定起始城市（起始城市需在搜索集合中）；
2025/11/2 1:12:23
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针对现有的迭代扩展卡尔曼滤波（EIEKF）跟踪时估计精度较低这一不足，提出了一种改进扩展卡尔曼滤波（NIEKF）新算法。
该算法将迭代滤波理论引入到扩展卡尔曼滤波方法中，重复利用观测信息，采用经典的非线性非高斯模型进行仿真实验，给出了该方法与扩展卡尔曼滤波（EKF）、Unscented卡尔曼滤波（UKF）、现有的迭代扩展卡尔曼滤波（EIEKF）的仿真结果，并分析了其跟踪性能和均方根误差。
仿真结果表明,改进扩展卡尔曼滤波（NIEKF）新方法具有更高的估计精度。
该算法将迭代滤波理论引入到扩展卡尔曼滤波方法中，重复利用观测信息，采用经典的非线性非高斯模型进行仿真实验，给出了该方法与扩展卡尔曼滤波（EKF）、Unscented卡尔曼滤波（UKF）、现有的迭代扩展卡尔曼滤波（EIEKF）的仿真结果，并分析了其跟踪性能和均方根误差。
仿真结果表明,改进扩展卡尔曼滤波（NIEKF）新方法具有更高的估计精度。
2025/11/1 17:40:24
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随着计算能力、存储、网络的高速发展，人类积累的数据量正以指数速度增长。
对于这些数据，人们迫切希望从中提取出隐藏其中的有用信息，更需要发现更深层次的规律，对决策，商务应用提供更有效的支持。
为了满足这种需求，数据挖掘技术的得到了长足的发展，而分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务，目前在商业上应用最多。
本文主要侧重数据挖掘中分类算法的效果的对比，通过简单的实验（采用开源的数据挖掘工具-Weka）来验证不同的分类算法的效果，帮助数据挖掘新手认识不同的分类算法的特点，并且掌握开源数据挖掘工具的使用。
分类算法是解决分类问题的方法，是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。
分类算法通过对已知类别训
对于这些数据，人们迫切希望从中提取出隐藏其中的有用信息，更需要发现更深层次的规律，对决策，商务应用提供更有效的支持。
为了满足这种需求，数据挖掘技术的得到了长足的发展，而分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务，目前在商业上应用最多。
本文主要侧重数据挖掘中分类算法的效果的对比，通过简单的实验（采用开源的数据挖掘工具-Weka）来验证不同的分类算法的效果，帮助数据挖掘新手认识不同的分类算法的特点，并且掌握开源数据挖掘工具的使用。
分类算法是解决分类问题的方法，是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。
分类算法通过对已知类别训
2025/11/1 2:56:47
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ANDROIDSDK接入的华为c++验证算法sha1withrsa算法华为sha256withrsa算法
2025/10/31 17:16:10
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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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