一、课题题目基于MATLAB的图像去雾系统二、课题介绍雾，在很大程度上会降低能见度，因此在此情况下拍摄的图像对比度也会受到严重的影响。
尤其是在智能化的今天，对于交通领域的影响表现的尤为明显。
因此，找到应对这种自然现象造成的图像对比度减弱问题的解决办法对于整个领域的发展是非常有现实意义的。
近年来，随着互联网技术的不断发展，关于图像处理方面的技术也趋于成熟，特别是在户外视觉方面的进步也尤为突出。
其已经不仅仅局限在户外，在其他领域也有所涉及。
MATLAB本身具有非常强大的图像处理功能，通过仔细调研发现其能够将在恶劣天气条件下拍摄的图像进行处理，进一步提高图像对比度以接近于原始图像。
本次研究主要使用三种算法队图像进行去雾处理。
分别是全局直方图均衡化、Retinxe算法和同态滤波算法。
通过计算去雾前后图片的psnr和信息熵来对比三种算法的处理效果。
这三种算法不仅仅适用于由于恶劣天气造成的图像对比度降低的情况，其对于处理其他对比度较低的图像也是非常有帮助的。
三、GUI界面设计

澳大利亚入侵检测数据集原始pcap数据。
既有对应的CSV数据，也有原始的PCAP数据。

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在我将指导您完成的各种活动中将使用该存储库。
看到一个你不懂的单词？我们包含了一个表情符号:open_book:在一些关键术语旁边。
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我将使用“问题”和“拉取请求”注释与您进行交流。
实际上，我已经添加了一个问题供您结帐。
我会在那儿见你，等不及要开始！本课程正在使用:sparkles:开源项目。
在某些情况下，我们对历史记录进行了更改，以便在上课时表现良好，因此请转到原始项目存储库，以了解有关该项目背后的好人的更多信息。

基于stm32的闹钟小程序，其只需设置原始时间就可实现时间显示，通过按键可以设置闹钟时间。

Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf四、灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用摘要：针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题，基于灰色系统理论和人工神经网络理论，用1990年至2004年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。
对2005年至2007年的人口总量进行检验性预测，结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。
关键词：人口总量；
灰色系统；
BP人工神经网络；
灰色人工神经网络模型引言：本文从影响人口增长的诸多因素中筛选出6个主要因素，结合灰色系统思想与神经网络的优点建立了一个灰色人工神经网络（GreyArtificialNeuralNetwork，GANN）预测模型，对每一个指标分别用GM（1，1）模型选择最佳的维数进行预测，再利用神经网络非线性映射的特性把这6个指标进行非线性组合得到人口总量的预测结果。
该模型充分利用灰色系统弱化数据的随机性及其动态性和神经网络非线性映射的特性，发挥两者的优势，从而进一步提高预测精度。
中间内容省略~结语：由于传统遗传算法聚类算法本身的优点：在解决聚类问题上速度快、准确率高，加上免疫网络分类算法可以进行非监督学习，确定聚类数及聚类点，在实际聚类应用中有更广阔的适用性；
在这种独特的聚类算法的基础上，结合粗糙集理论构建了一种图像分割算法；
同时，通过实验证明该方法不但比传统的FCM算法聚类速度快，分割效果好，而且比文献[2]的分割准确度还要高。
由于该方法有在聚类上的无教师监督的独特优点，并且通过对人脑MR图聚类和分割的两个实验，证明了该分割算法比以往分割算法在具体应用上都有一定的提高。
灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用.pdf五、人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用摘要：研究生招生数量的确定涉国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等诸多因素，这些影响因素往往无法量化，而且各个影响因素之间关系错综复杂，简单的线性模型预测未来招生数量往往难以实现。
尝试采用人工神经网络模型，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，通过对黑龙江省历年研究生招生数量进行系统分析，建立了人工神经网络预测模型，并对未来3年的招生数量进行了预测，预测结果较好，为该方面研究提供了新的研究思路与研究方法。
关键词:黑龙江省;研究生招生;预测;人工神经网络模型引言：关于研究生招生数量的确定，涉及诸多因素，例如国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等等。
这些影响因素往往无法量化，很难找出定量化的因素来进行分析，而这些因素又确确实实在很大程度上影响着研究生招生的数量及其分布。
以往分析预测方法主要是确定性数学模型和随机统计方法，例如有限单元法、有限差分法、灰色理论建模、回归分析、谐波分析、时间序列分析、概率统计法等。
这些方法多以线性理论为基础，考虑问题偏于简单化，导致预测精度不高。
本论文结合黑龙江省1981年—2004年的研究生招生规模，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，探讨应用一种改进的BP网络模型对未来3年黑龙江省研究生招生规模进行预测，为该方面研究提供新的研究思路与研究模式，并渴望为用人单位、科研院校提供制定长远发展与建设规划提供参考。
中间内容省略~结语：采用人工神经网络模型可以有效的处理黑龙江省研究生数量中涉及的人为、政策等随机因素、难以量化等因素的干扰，拟合精度非常高，预测精度也相对较高，为未来研究生招生规模提供科学理论依据，为该方面研究提供新的研究方法与研究思路。
人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf六、基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量摘要：利用MATLAB工具箱，以平均气温、日照时数、平均风速为输入变量，建立了新疆石河子地区棉花耗水量的RBF人工神经网络预测系统，通过2008年实测数据的检验表明，此预测系统网络模型的绝对误差最大为0.0967mm/d、最小为0.0025mm/d、平均为0.0419mm/d，相对误差最大为2.6491%、最小为0.0341%、平均为0.8780%。
可见，网络模型预测的准确度较高，较以往的线性模型更合理，并且此网络训练花费的时间仅需0.0780s，具有一定的实用价值。
关键词：预测；
人工神经网络；
径向基函数；
棉花耗水量引言：计算机人工神经网络是20世纪8

R-Studio是一系列强大和具成本效益的撤消删除与数据恢复软件。
获得新独一无二数据恢复技术的支持，它是面向恢复文件的最为全面数据恢复解决方案，适用于FAT12/16/32/exFAT、NTFS、NTFS5（由Windows2000/XP/2003/Vista/2008/Win7创建或更新）、HFS/HFS+(Macintosh)、Little和UFS1/UFS2的BigEndianvariants(FreeBSD/OpenBSD/NetBSD/Solaris)，以及Ext2/Ext3/Ext4FS(Linux)分区。
它亦可针对严重毁损或未知的文件系统，使用原始文件恢复（扫描已知的文件类型）。
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弹性参数设置，让您得以全面控制数据恢复过程。

光学超级通道多播，将一个超级通道同时复制到单个设备中的多个光谱位置，对于未来的光学网络来说，可能是一种很有前途的功能。
高非线性光纤（HNLF）中的多泵四波混频（FWM）是一种实现超通道多播的有效方法。
但是，如果不仔细配置泵的频率，则生成的副本将在频谱上分散，这将增加控制副本性能和管理频谱资源的难度。
在本文中，我们提出了一种递归泵相加（RPA）方案，该方案使副本的频谱聚合度高于我们以前的指数增长间隔（EGS）泵浦方案。
这种副本聚合技术可以减少远离原始通道的副本的相位不匹配，这对副本的性能很有帮助。
\{RPA\}方案还为多播提供了副本分配的附加选项。
基于\{RPA\}方案，我们通过实验证明了5个泵的1到21超通道多播。
与典型的7％前向纠错（FEC）阈值相比，所有副本的Q因子余量均超过2.3dB。
还研究了\{RPA\}和\{EGS\}泵方案之间的性能比较。

SuiteSparse是世界上最优秀的系数矩阵处理工程之一。
但是SuiteSparse提供的官方代码仅包含在matlab、linux环境下编译的生成文件，不能生成在windows操作系统下VS环境下的C++库函数。
本文件包括一个库函数cs.cpp和一个头文件cs.h，其中的代码是移植自SuiteSparse官方代码中的Csparse原始代码，功能包括除了复数矩阵以外的所有功能，已成功在vs2010的c++环境下执行过，在毕业设计中用于求解超大型稀疏矩阵的线性方程组（也就是大型稀疏矩阵的除法）。
以下是SuiteSparse的介绍。
SuiteSparse是一组C、Fortran和MATLAB函数集，用来生成空间稀疏矩阵数据。
在SuiteSparse中几何多种稀疏矩阵的处理方法，包括矩阵的LU分解，QR分解，Cholesky分解，提供了解非线性方程组、实现最小二乘法等多种函数代码。

等高线追踪基于TIN绘制等高线直接利用原始观测数据，避免了DTM内插的精度损失，因而等高线精度较高；
对高程注记点附近的较短封闭等高线也能绘制；
绘制的等高线分布在采样区域内而并不要求采样区域有规则四边形边界。
而同一高程的等高线只穿过一个三角形最多一次，因而程序设计也较简单。
但是，由于TIN的存贮结构不同，等高线的具体跟踪算法跟踪也有所不同。
基于三角形搜索的等高线绘制算法如下：对于记录了三角形表的TIN，按记录的三角形顺序搜索。
其基本过程如下：1）对给定的等高线高程h，与所有网点高程zi（i=1,2,?，n），进行比较，若zi=h，则将zi加上（或减）一个微小正数ε＞0（如ε=10-4），以使程序设计简单而又不影响等高线的精度。
2）设立三角形标志数组，其初始值为零，每一元素与一个三角形对应，凡处理过的三角形将标志置为1，以后不再处理，直至等高线高程改变。
3）按顺序判断每一个三角形的三边中的两条边是否有等高线穿过。
若三角形一边的两端点为P1（x1，y1，z1），P2（x2，y2，z2）则(z1-h)(z2-h)0表明该边无等高线点。
直至搜索到等高线与网边的第一个交点，称该点为搜索起点，也是当前三角形的等高线进入边、线性内插该点的平面坐标（x，y）：

别人的资料，鉴于有朋友因为这个资料难找，所以就把他放上来了。
功能介绍：通过Winpcap中常用的库函数的使用方式来实现了一个小型的网络数据包抓包器，并通过对原始包文的分析来展示当前网络的运行状况。

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。