这是一个VC毕业设计，全景图拼接算法实战源码+论文。
算法基本思想，图像A和Ｂ，Ａ有至少１／３部分与Ｂ重合，在Ａ中找图像块ａ，在Ｂ中找图像块ｂ，利用夹角余弦距离，求ａ、ｂ的相似度，利用循环使ｂ在Ｂ中移动，找到相似度最大的图像块ｂ。
通过ｂ所在点坐标，确定B相对于Ａ的偏移量。
通过偏移量将Ａ和Ｂ放在同一坐标系实现拼接。
有些情况下图像亮度相差较大，为减少亮度对拼接效果的影响，提高定位精度需对图像进行亮度调节。
主要方法有：直方图匹配和函数变换（类似于photoshop中的调整）。
此步处理也可放在图像放拼接后的图像处理
算法基本思想，图像A和Ｂ，Ａ有至少１／３部分与Ｂ重合，在Ａ中找图像块ａ，在Ｂ中找图像块ｂ，利用夹角余弦距离，求ａ、ｂ的相似度，利用循环使ｂ在Ｂ中移动，找到相似度最大的图像块ｂ。
通过ｂ所在点坐标，确定B相对于Ａ的偏移量。
通过偏移量将Ａ和Ｂ放在同一坐标系实现拼接。
有些情况下图像亮度相差较大，为减少亮度对拼接效果的影响，提高定位精度需对图像进行亮度调节。
主要方法有：直方图匹配和函数变换（类似于photoshop中的调整）。
此步处理也可放在图像放拼接后的图像处理
2024/2/12 23:42:47
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自动发现AutoSpotting是领先的开源现货市场自动化工具，已针对在各种规模下快速/轻松/毫不费力地采用EC2现货市场进行了优化。
通常设置它以最小的配置更改来监视现有的长期运行的AutoScaling组（通常只是对其进行标记，但即使使用现有的标记也可以避免），从而通常节省70％-90％的Spot成本，但是与替代工具和解决方案相比，集成度更高，更具成本效益且更易于采用。
它是如何工作的？安装并通过标记使其能够针对现有按需AutoScaling组运行后，AutoSpotting会逐渐用便宜的实例替换其按需实例，这些实例至少与该组的成员大小相同且配置相同，而无需在任何情况下更改组启动配置办法。
您还可以继续运行可配置数量的按需实例，以百分比或绝对数形式给出，并且在实例实例终止的情况下，它会自动故障转移到按需实例。
展望未来，以及在与预期标签匹配的任何新ASG上，超出配置为保持运行的数量的任何新按需实例将在启动后几秒钟内立即替换为现货克隆。
如果由于现货容量不足而暂时失败，AutoSpotting将每隔几分钟尝试不断更换它们，直到现货容量再次可用后才成功。
当启动竞价型实例
通常设置它以最小的配置更改来监视现有的长期运行的AutoScaling组（通常只是对其进行标记，但即使使用现有的标记也可以避免），从而通常节省70％-90％的Spot成本，但是与替代工具和解决方案相比，集成度更高，更具成本效益且更易于采用。
它是如何工作的？安装并通过标记使其能够针对现有按需AutoScaling组运行后，AutoSpotting会逐渐用便宜的实例替换其按需实例，这些实例至少与该组的成员大小相同且配置相同，而无需在任何情况下更改组启动配置办法。
您还可以继续运行可配置数量的按需实例，以百分比或绝对数形式给出，并且在实例实例终止的情况下，它会自动故障转移到按需实例。
展望未来，以及在与预期标签匹配的任何新ASG上，超出配置为保持运行的数量的任何新按需实例将在启动后几秒钟内立即替换为现货克隆。
如果由于现货容量不足而暂时失败，AutoSpotting将每隔几分钟尝试不断更换它们，直到现货容量再次可用后才成功。
当启动竞价型实例
2024/2/12 17:16:39
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这里面读取了kinect2.0的深度和骨骼图，并进行匹配，用右手骨骼控制鼠标移动，并没有点击的动作，留给你们自己开发。
2024/2/11 1:15:25
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各种单双排针排座封装（1.27mm、2.0mm、2.54mm间距），匹配伍尔特料号
2024/2/7 21:55:17
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拓扑结构特征在3维点云的简化、变形、曲面重建、匹配与检索、形状分析与理解、压缩与传输以及实际应用中具有重要的作用,是3维点云信息的一类关键特征。
该文综述了3维点云拓扑结构表征与计算的一些有关概念、方法和技术,评述了点云拓扑结构表征与计算的典型方法及其最新进展,介绍了点云拓扑结构表征及计算的一些实际应用,给出了一些研究结果,并展望了这些问题的发展趋势。
该文综述了3维点云拓扑结构表征与计算的一些有关概念、方法和技术,评述了点云拓扑结构表征与计算的典型方法及其最新进展,介绍了点云拓扑结构表征及计算的一些实际应用,给出了一些研究结果,并展望了这些问题的发展趋势。
2024/2/3 4:21:39
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dools是一款开源规则引擎，drools-workbench是它的工作台web程序，可以编译，打包，发布规则，kie-server是可以运行规则的服务器程序，两个服务单独部署，用户可以通过通过http请求发送数据，然后返回规则额匹配结果。
由于网上很多入门教程配置有很多坑，我把配置好的，亲测可以用的传上来了，jdk用的是1.8，装好jdk，解压后就可以运行啦http://127.0.0.1:8090/kie-drools-wb/kie-drools-wb.jsp账号：admin密码：admin
由于网上很多入门教程配置有很多坑，我把配置好的，亲测可以用的传上来了，jdk用的是1.8，装好jdk，解压后就可以运行啦http://127.0.0.1:8090/kie-drools-wb/kie-drools-wb.jsp账号：admin密码：admin
2024/2/3 0:37:54
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65个车牌号字符模板20*40,不含字母I和O，以为可能跟数字1和0混淆。
全部为二值化图片，背景色为黑，前景色为白。
可用于车牌号识别技术中的模板匹配。
全部为二值化图片，背景色为黑，前景色为白。
可用于车牌号识别技术中的模板匹配。
2024/2/1 9:15:26
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语义相似度任务-LCQMC数据集下载。
LCQMC是哈尔滨工业大学在自然语言处理国际顶会COLING2018构建的问题语义匹配数据集，其目标是判断两个问题的语义是否相同。
LCQMC是哈尔滨工业大学在自然语言处理国际顶会COLING2018构建的问题语义匹配数据集，其目标是判断两个问题的语义是否相同。
2024/1/30 13:24:57
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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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