一．运行环境硬件环境：IntelPentium166或更快处理器的个人计算机、VGA以上更高分辨率的显示卡。
软件环境：Windows2000Pro+IIS5.0+InternetExplorer5.0Windows2000Server+InternetExplorer5.0(推荐)二． 运行平台搭建将程序文件夹拷入目标机器，在控制面板中利用Internet信息服务器建立程序的虚拟目录并命名虚拟目录。
三． 前台操作点击IE，在IE地址栏输入http://127.0.0.1/虚拟目录名，便可进入IT超市默认网页default.asp。
3.1客户注册：点击页面左侧的注册键，弹出会员登记栏，按照提示信息一步步完成注册程序。
完成注册后，可以点击登录键登录商城，左上角将显示欢迎信息。
3.2客户购物：点击商品区，对商城商品进行浏览。
直接点击商品名称将弹出所选商品信息页，上有商品售价、简介等信息。
点击立即购买键将弹出购物车页，里面有所选商品以及售价。
如有需要可以更改商品数量，总价也将被累计。
选择好商品及其数量后，点击去收银台键，客户将被提示输入会员帐号及密码。
填好后将继续商品结帐，最终完成结算并给出订单号。
如不是会员，购物进程将停止。
购物完毕，记住订单号，以便于下次查阅。
3.3订单查询：客户在首页订单号码栏中填入自己的订单号再点击查询键，会提示输入会员帐号与密码。
填写完后将弹出订单详细资料页面，方便客户查阅以往购物信息。
客户只能查阅自己的订单，未注册的客户不能查阅订单。
3.4商品查询：客户（任何客户都能使用此项服务）在商品查询栏中填入所要咨询的商品名称，然后选择商品类型，点击查询键。
如果商城没有此种商品或者商品不在所选商品类型中，点击后将会出现没有找到符合条件的商品资料的信息；
如果所选商品存在且类型选择正确，商品的详细资料将会被给出。
四． 后台数据库管理商城后台管理系统仅限商城管理员使用。
为了方便操作，我将前台和后台连接起来，在登陆框输入输管理员帐号和密码便可进入后台管理系统。
4.1商品资料管理：点击页面左侧的商品信息管理键，将出现下拉菜单。
菜单中包括添加大类、添加小类、添加商品和商品审查。
通过这个管理模块，管理员可以添加、删除商品、商品类型，并且可以修改商品售价、商品简介、商品说明等信息。
4.2商品买卖管理：点击买卖信息管理键，将出现包含订单处理和发货记录查询的菜单。
管理员通过这个模块可以对订单进行处理并对发货记录进行查阅或删除。
4.5会员管理：管理员可以通过这个模块对注册会员管理。
管理员可以查阅会员详细资料，并可以删除会员。
通过管理员审查，管理员可以增加或删除管理员，并对管理员密码进行修改。
4.6操作管理：在这里，可以对管理员资料进行审查，管理员可以增加或删除管理员，并对管理员密码进行修改。
4.6退出管理：点击管理员退出，管理员对商城的所有修改将被保存入数据库，并返回到修改成功后的前台首页。

基于BOOTSTRAP和KNOCKOUT.JS的ASP.NETMVC开发实战。
利用动态服务端Web内容和响应Web设计共同构建的网站，在任何分辨率、桌面或移动设备下都可以进行良好的显示。
通过本书的实践应用，你将可以学习对ASP.NETMVC服务端语言、Bootstrap前端框架和Knockoutjs——Model-View-ViewModel模式的JavaScript实现的组合使用。
作者JamieMunro引见了这些用于构建复杂表单的技术以及其他一些相关技术。
在本书结尾，有经验和有抱负的Web开发人员都将学习如何构建一个完整的购物车，该购物车演示了这些技术在一个相互影响的、动态的和响应式Web应用程序中是如何进行交互的。
■通过ASP.NETMVC5、BooKNOCKOUT

该文件用于提取混合物中的成分信息。
您需求的是光谱图像的数据集。
您可以获得的结果包括混合物成分的空间分布和成分的纯光谱。
化学计量学中类似的算法更强大，称为多元曲线分辨率（MCR）。
外部约束也用于强制算法输出期望的结果。
随意进行任何更改。

高分辨率遥感影像Pansharpen融合算法使用研究.pdf

本文采用两种改进的算法:基于HSV的小波融合算法(HSV-WT)、基于区域特征的自适应小波包融合算法(AWP)分别对多光谱LandSatTM数据与全色SPOT-5数据、TM数据与ERS-2的合成孔径雷达SAR数据进行融合.融合结果表明两种改进算法融合后的数据在保持光谱信息和提高空间细节信息两方面均得到提高.当应用两种方法对同一组数据进行处理时,AWP的功能参数优于HSV-WT.这两种算法相对传统小波算法,能克服对高频信息处理的缺陷,突破待融合数据的分辨率比值限制,实现分辨率之比非2n的数据融合.

图像拼接在制造全景图的过程中具有重要作用。
对多幅图像进行特定模式投影后，用约束的相位相关度法求取水平垂直偏移量，然后寻找最佳缝合线，实现图像拼接，最后采用多分辨率算法对全图进行拼接处理去除曝光差异和鬼影

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但是，大多数基于卷积神经网络的SR模型都需要大量计算，这限制了它们在现实世界中的应用。
在这项工作中，为SISR提出了一种轻量级SR网络，称为自适应加权超分辨率网络（AWSRN），以解决此问题。
在AWSRN中设计了一种新颖的局部融合块（LFB），用于有效的残差学习，它由堆叠的自适应加权残差单元（AWRU）和局部残差融合单元（LRFU）组成。
此外，提出了一种自适应加权多尺度（AWMS）模块，以充分利用重建层中的特征。
AWMS由几个不同的尺度卷积组成，并且可以根据AWMS中针对轻量级网络的自适应权重的贡献来删除冗余尺度分

基于深度神经网络的变化检测与分析，张普照，公茂果，变化检测与分析是空时遥感影像联合解译领域中的一个重要研讨课题。
随着遥感影像时间、空间和光谱分辨率的提高,仅仅检测变化与否?

matlab插值代码解释FSRCNN由Pytorch和Matlab复制《加速超分辨率卷积神经网络》（CVPR2016）论文。
依存关系Matlab2016火炬1.0.0解释论文作者url：提供的一些Matlab代码。
使用两种语言进行项目的次要原因是因为双三次插值的实现方式不同，这导致使用PSNR标准时结果的差异更大。
概述网络概述和与SRCNN的比较：用法使用./data_pro/data_aug.m进行扩充。
使用./data_pro/generate_train.m生成train.h5。
使用./data_pro/generate_test.m生成test.h5。
乘坐train.py火车：pythontrain.py将Pytorch模型.pkl转换为Matlab矩阵.mat。
（weights.pkl-＞weights.mat）pythonconvert.py使用./test/demo_FSRCNN.m获得结果。
结果使用./model/weights.mat可以得到结果：Set5平均：重建PSNR=32.52dBVS双三次PSNR

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。