人脸识别是一个非常困难的模式识别问题，具有非常广阔的应用前景。
一个人脸识别系统包括预处理、特征提取和分类器设计三个部分，对输入的人脸图像进行预处理是人脸识别过程中的一个重要步骤。
人脸图像由于在生成、传输或变换过程中会受到各种因素的干扰和影响，从而产生噪声。
为了保证提取的特征对人脸在图像中的大小、位置和偏斜具有不变性，以及对光照条件具有不敏感性，故特别需要对人脸图像进行预处理。
包括人脸识别技术分析研究及各种算法

必要的说明＞＞＞特别建议：根据2008-2020年个人对windows音频最佳存储的研究测试，同时考虑文件大小和音乐还原程度，得出的最佳存储方案。
a、使用AdobeAuditionV2.0对windows音乐录音处理，转换成16位单声道、恒定比特率22-48kbps。
b、使用a中的编码率，存储为wma格式最节省磁盘空间。
wma-standardwma编码v9.2CBR48kbps，44000Hz，16bit(2：1-8：1)mp3-standardmp3编码CBR64kbps，24000Hz(2：1-22：1)wav转换采样类型到22050，8bit不启用高频抖动(

该ts分析工具以Tree的形式，显示解析码流中的PAT，PMT，SDT，EIT及Subtitle的PES包Tree的结构基本和各SI包的数据结构一一对应，帮助你以实例学习TS结构相比其他软件相比，多解析了LCN数据和Subtitle数据同时，会将Subtitle数据仿真显示出来1、双击Tree中的Subtitle的PES节点，右侧会显示该Subtitle图片2、仿真搜台过程，将结果显示在右边的列表中3、实现仿真EPG4、双击EIT表，可以讲所有的EIT表存成网页的格式，打开parsing_result.html就可以看到结果5、当解析完成后，点击HTML按键，会将PAT，PMT，SDT，NIT存成网页格式，打开parsing_result.html就可以看到结果6、双击EIT中的eventid，会自动打开一个窗口显示该EIT中的event的详细数据内容7、解析的码流大小不受限制稍后，我会公布源码，方便初学者学习ts原理该软件是我在公司为了方便分析码流，解决客户问题，以及帮助公司新人快速掌握dtv原理而耗费了2个月时间写成的下一版本将会支持1.0版本的teletext解析

期末软件工程课程设计【自动售货机】：自动售货机系统是一种无人售货系统。
售货时，顾客把硬币投入机器的投币口中，机器检查硬币的大小、重量、厚度及边缘类型。
有效的硬币是一元币、五角币、一角币、五分币和一分币。
其它货币都被认为是假币。
机器拒收假币，并将其从退币孔退出。
当机器接收了有效的硬币之后，将之送入硬币储藏器。
顾客支付的货币根据硬币的面值进行累加。
　　自动售货机装有货物分配器，每个分配器中包含0个或多个价格相同的货物。
顾客通过选择货物分配器来选择货物。
如果有货，且顾客支付的货币值不小于该货物的价格，货物将被分配到货物传送孔送给顾客，并将找零返回到退币孔。
如果无货，则和顾客支付的货币值相等的硬币将被送到退币孔。
如果顾客支付的货币值小于所选货物的价格，机器将等待顾客投进更多的货币。
如果顾客决定不买所选择的货物，他投放进的硬币将从退币孔中退出。

路径规划R_area是图像的大小默认为256*256R_windows=40机器人移动的窗口大小B_place障碍物存放的位置设置精度为5度距离中心位置是随机的得出障碍物和可行走区间的直方图保存下来角度信息和距离信息存放在val,B_Pos,B_d,Free_Pos中...

以前用Excel2003做了些宏，在网上还有不少粉丝，因一些功能在Excel2010中无法使用，故重新整理，欢迎指正；
本Excel中的宏在Excel2010中测试表现出色;运行宏前，要保证EXCEL没有禁用宏。
MichaelHoQQ:9900060-----------------------本Excel有以下功能：插入图片11.点击执行后，会出现文件夹选择窗，请选择你JPG图片所在文件夹(选择“文件夹”而不是选择文件)；
2.宏会自动复制Sheet2到新工作簿，并插入你所选文件夹中的全部JPG图片到B列，对应的图片名自动填到C列；
3.图片的大小会自动适应Sheet2的B3单元格，因此可以在点击执行前调整Sheet2的B3单元格的大小来控制插入图片的大小。
--------插入图片21.点击执行后，会出现文件夹选择窗，请选择你JPG图片所在文件夹(选择“文件夹”而不是选择文件)；
2.宏会自动复制Sheet3到新工作簿，并插入你所选文件夹中的全部JPG图片制作图册，对应的图片名自动填到图片下方；
--------插入图片3如果用户自己的Excel文件中有一列是型号，该宏可以插入指定文件夹里以型号命名的JPG图片到另一列；
1.打开本Excel文件，不要关闭；
2.再另外打开你自己需要操作的另一个Excel文件，并保持你要操作的工作表做为当前活动工作表；
3.在你的文件中按Ctrl+I(或在你的文件中手动执行宏，然后选择本EXCEL文件中的宏InsertPic3）；
4.然后会出现文件夹选择窗，请选择你JPG图片所在文件夹(选择“文件夹”而不是选择文件)；
5.在弹出的对话框中指定型号在第几列，图片要插入到第几列，以及从哪一行开始；
6.图片的大小会自动适应你设定的第一行要插入图片的单元格，因此提前调整那个单元格的大小可以控制插入图片的大小。
-------------删除活动工作表中所有图片Ctrl+d删除活动工作表里所有的JPG图片，（不一定是本工作簿中的工作表）；
1.打开本Excel文件，不要关闭；
2.再另外打开你自己需要操作的另一个Excel文件，并保持你要操作的工作表做为当前活动工作表；
3.在你的文件中按Ctrl+d(或在你的文件中手动执行宏，然后选择本EXCEL文件中的宏DelPic）；
-------------导出活动工作表中被选中的一张JPG图片Ctrl+e导出活动工作表中被选中的一张JPG图片，（不一定是本工作簿中的工作表）；
1.打开本Excel文件，不要关闭；
2.再另外打开你自己需要操作的另一个Excel文件，并保持你要操作的工作表做为当前活动工作表；
3.请选中一张要导出的图片；
4.在你的文件中按Ctrl+e(或在你的文件中手动执行宏，然后选择本EXCEL文件中的宏OutputOnePic）；
5.在弹出的对话框中指定图片要保存的名字；
1.不管图片在Excel中是否被缩放过，导出的图片是按图片的原始尺寸进行保存。
2.在桌面上会自动新建一个"OutputPic"的文件夹，导出的图片将会存在那个文夹里；
3.如果文件夹中已有相同名字的文件，则后面导出的文件会自动加上(v1),(v2),(v3)...-------------导出活动工作表中所有JPG图片Ctrl+f导出活动工作表中所有JPG图片，并且图片名自动使用指定列中的图片名；
1.打开本Excel文件，不要关闭；
2.再另外打开你自己需要操作的另一个Excel文件，并保持你要操作的工作表做为当前活动工作表；
3.在你的文件中按Ctrl+f(或在你的文件中手动执行宏，然后选择本EXCEL文件中的宏OutputAllPic）；
4.在弹出的对话框中指定图片所在列，图片名所在的列；
1.不管图片在Excel中是否被缩放过，导出的图片是按图片的原始尺寸进行保存；
2.在桌面上会自动新建一个"OutputPic"的文件夹，所有导出的图片将会存在那个文夹里；
3.如果文件夹中已有相同名字的文件，则后面导出的文件会自动加上(v1),(v2),(v3)...----------------对指定文件夹中的JPG图片进行重命名Ctrl+r利用活动工作表中的所有图片的旧名与新名的对照，对指定文件夹中JPG图片进行重命名；
1.打开本Excel文件，不要关闭；
2.再另外打开你自己需要操作的另一个Excel文件，并保持你要操作的工作表做为当前活动工作表；
3.在你的文件中按Ctrl+r(或在你的文件中手动执行宏，然后选择本EXCEL文件中的宏RenamePic）；
4.在弹出的对话框中指定图片旧名所在列和图片新名所在的列；
1.可以结合插入图片的宏，

在U型件冲压工艺中，回弹现象不可避免。
如何根据工艺参数预测回弹值大小，是一个重要问题。
在这里我选取了4个工艺参数（板料厚度，摩擦系数，凹模圆角半径，压边力），通过Abaqus获取了2688个仿真实验样本，得到了该四个因素对回弹的影响。
得到该数据集合。
有兴趣的可以用来做机器学习中的回归预测的练习。

自绘制qt饼图，自适应大小、可以设置为空心饼图，支持label显示，并带有箭头指示

CY7C68013-PVC+XC9572FPGA开发板protel设计硬件原理图+PCB文件计，采用2层板设计，板子大小为165x147mm，双面布局布线，主要器件为XC9572-7PC44C，CY7C68013-PVC，CY7C1049BNV33，LM150等.Protel99se设计的DDB后缀项目工程文件，包括完整无误的原理图及PCB印制板图，可用Protel或AltiumDesigner(AD)软件打开或修改，已经制板并在实际项目中使用，可作为你产品设计的参考。

数据集在IT行业中，特别是在机器学习和计算机视觉领域，扮演着至关重要的角色。
"各种病虫害的高清数据集"是一个专门针对农业病虫害识别的图像数据集，它包含了五个不同类别的高清图片，这些图片是jpg格式，非常适合用于训练和测试深度学习模型。
我们来详细了解一下数据集的概念。
数据集是模型训练的基础，它包含了一系列有标记的样本，这些样本用于训练算法学习特定任务的特征和模式。
在这个案例中，数据集中的每个样本都是一张病虫害的高清图片，可能包括农作物上的疾病症状或害虫。
这些图片经过分类，分别属于五个不同的类别，这意味着模型将需要学习区分这五种不同的病虫害类型。
在计算机视觉任务中，高清图片通常能提供更多的细节，有助于模型更准确地学习和理解图像特征。
jpg格式是一种常见的图像存储格式，它采用了有损压缩算法，能在保持图像质量的同时，减少文件大小，适合在网络传输和存储中使用。
对于这样的数据集，可以进行以下几种机器学习任务：1.图像分类：训练一个模型，输入一张病虫害图片，输出图片所属的类别。
例如，输入一张叶片有斑点的图片，模型应该能够判断出这是哪种病害。
2.目标检测：除了识别类别，还需要确定病虫害在图片中的位置，这要求模型能够定位并框出病虫害的具体区域。
3.实例分割：进一步细化目标检测，不仅指出病虫害的位置，还能精确到每个个体，这对于计算病虫害数量或者分析病害程度非常有用。
4.异常检测：训练模型识别健康的农作物图像，当出现病虫害时，模型会发出警报，帮助农民尽早发现并处理问题。
构建这样的模型通常涉及以下几个步骤：1.数据预处理：包括图片的缩放、归一化、增强（如翻转、旋转）等，目的是提高模型的泛化能力。
2.模型选择：可以使用经典的卷积神经网络（CNN），如AlexNet、VGG、ResNet等，或者预训练模型如ImageNet上的模型，再进行微调。
3.训练与验证：通过交叉验证确保模型不会过拟合，并调整超参数以优化性能。
4.测试与评估：在独立的测试集上评估模型的性能，常用的指标有准确率、召回率、F1分数等。
5.部署与应用：将训练好的模型部署到实际系统中，如智能手机APP或农田监控系统，实时识别并报告病虫害情况。
"各种病虫害的高清数据集"为开发精准的农业智能识别系统提供了基础，通过AI技术可以帮助农业实现智能化、精准化管理，提升农作物的产量和质量，对现代农业发展具有重要意义。

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。