JBarcode是一个使用了Java2DAPI条形码图像创建工具，支持EAN13,EAN8,UPCA,UPCE,Code3of9,Codabar,Code11,Code93,Code128,MSI/Plessey,Interleaved2of5,PostNet等）

Promise2012_前列腺MR图像数据集，里面是百度网盘永久下载链接，深度学习使用，数据太大无法上传。
如果链接失效，请私信我或者加我百度云2642828613@qq.com,第一时间补发。

广工数字图像处理试卷给需要的师弟师妹，信息工程学院

摘要苹果叶片直接反应着苹果生长期的营养状况。
中国是苹果的主要生产国，然而国内苹果标准叶片数据的收集仅限于个别时期、个别品种的简单记录，没有形成完整且全面反应本国苹果标准叶片情况的数据集。
因此，构建不同品种苹果标准叶片的图像及近红外光谱数据集显得尤为重要。
这些数据不仅为苹果叶片分析提供参考，还为研究叶片营养快速检测技术提供数据基础。
通过收集中国苹果资源圃中种植的170余种品种的苹果标准树叶，并对叶片进行高清图像采集和近红外光谱采集，建立一个品种全面的苹果标准叶片的图像和光谱数据集。
以期为苹果叶片快速检测和精准养分管理提供数据支撑。

苹果高光谱图像数据集用于纯苹果和施肥苹果的高光谱数据集关于数据集用于测量所用化学物质水平的纯苹果和施肥苹果的高光谱数据集。
数据集由各种苹果的高光谱图像组成。
分为三大类:1.“新鲜”-从市场直接购买的苹果图像2."低浓度”-苹果浸入低浓度杀真菌剂/杀虫剂溶液即1克或1毫升肥料兑1升水)的图像，以及3.高浓度“_苹果浸入低浓度杀真菌剂/杀虫剂溶液(即3克或3毫升肥料兑1升水)的图像，以及默认情况下，高光谱图像保存为.bil格式。
此数据集以.tif格式给出。
整个数据集被分类为三个folders.1Apple_Samples,2.Fungicide_Apple3.lnsecticide_AppleApple_Samples文件夹由两个文件夹组成:monostar和nativo。
“Monostar”被进一步分为四个文件夹，总共有207张图片。
"Nativo"由=个文件夹组成，总共73张图片。
杀菌剂苹果由162张图片组成，分为三类，即新鲜苹果、低浓度溶液浸泡的苹果和高浓度溶液浸泡的苹果。
本试验所用的杀菌剂是NATIVO。
同样，杀虫剂苹果由175张图片组成，也分为三类

自拍的用于目标跟踪的红外图像序列，可用于单目标或多目标的跟踪（主要是针对行人）。
拍摄于晚上8点至9点间，目标与背景温差大，目标清晰。

数字图像相关MATLAB代码，输入变形前后两幅图，通过相关计算即可找到对应点位置写的不好，大家看我最近上传的。
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BAT机器学习面试1000题系列1前言1BAT机器学习面试1000题系列21归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度？222归一化有可能提高精度223归一化的类型231）线性归一化232）标准差标准化233）非线性归一化2335.什么是熵。
机器学习ML基础易27熵的引入273.1无偏原则2956.什么是卷积。
深度学习DL基础易38池化，简言之，即取区域平均或最大，如下图所示（图引自cs231n）40随机梯度下降46批量梯度下降47随机梯度下降48具体步骤：50引言721.深度有监督学习在计算机视觉领域的进展731.1图像分类（ImageClassification）731.2图像检测（ImageDection）731.3图像分割（SemanticSegmentation）741.4图像标注–看图说话（ImageCaptioning）751.5图像生成–文字转图像（ImageGenerator）762.强化学习（ReinforcementLearning）773深度无监督学习（DeepUnsupervisedLearning）–预测学习783.1条件生成对抗网络（ConditionalGenerativeAdversarialNets，CGAN）793.2视频预测824总结845参考文献84一、从单层网络谈起96二、经典的RNN结构（NvsN）97三、NVS1100四、1VSN100五、NvsM102RecurrentNeuralNetworks105长期依赖（Long-TermDependencies）问题106LSTM网络106LSTM的核心思想107逐步理解LSTM108LSTM的变体109结论110196.L1与L2范数。
机器学习ML基础易163218.梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优，为什么应用广泛？深度学习DL基础中178@李振华，https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/262143638179219.请比较下EM算法、HMM、CRF。
机器学习ML模型中179223.Boosting和Bagging181224.逻辑回归相关问题182225.用贝叶斯机率说明Dropout的原理183227.什么是共线性,跟过拟合有什么关联?184共线性：多变量线性回归中，变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。
184共线性会造成冗余，导致过拟合。
184解决方法：排除变量的相关性／加入权重正则。
184勘误记216后记219

图像融合小波HISPCABrovey质量评价

1、Labview实现的模板匹配，首先需要添加一个摄像头，选择com口2、玩家可以制作模板，然后保存模板，就可以得出图像中的模板并得到其中心坐标

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。