传统的去噪方法往往假设含噪图像的有用信息处在低频区域，而噪声信息处在高频区域，从而基于中值滤波、Wiener滤波、小波变换等方法实现图像去噪，而实际上这种假设并不总是成立的。
基于图像的稀疏表示，近几年来研讨者们提出了基于过完备字典稀疏表示的图像去噪模型，其基本原理是将图像的稀疏表示作为有用信息，将逼近残差视为噪声。
利用K-SVD算法求得基于稀疏和冗余的训练字典，同时针对K-SVD算法仅适合处理小规模数据的局限，通过定义全局最优来强制图像局部块的稀疏性。
文献[28]提出了稀疏性正则化的图像泊松去噪算法，该算法采用log的泊松似然函数作为保真项，用图像在冗余字典下稀疏性约束作为正则项，从而取得更好的去噪效果。

本书是斯坦福大学计算机科学专业数据库系列课程教科书。
书中对数据库系统基本原理以及数据库系统实现进行了深入阐述，并对ODL、SQL、关系代数、面向对象查询、事务管理、并发控制等内容展开具体讨论。
对该领域内的一些最新技术，诸如数据仓库、数据控掘、数据立方体系统等，也给予了引见。
本书适合作为高等院校计算机专业研究生的教材或本科生的教学参考书，也适合作为从事相关研究或开发工作的专业技术人员的高级参考资料。
本书是斯坦福大学知名计算机科学家HectorGarcla-Molina、JeffreyD．Ullman和JenniferWidom合作编写的一本数据库系统引论书籍。
书的前半部分从数据库设计者、用户和应用程序员的角度深入地引见了数据库。
包括最新数据库标准SQL—1999、SQLPSM、SQLCLI、ODL和XML，相比其他大多数书籍，更多地引见了SQL内容。
本书的后半部分是从DBMS实现的角度来引见数据库的，覆盖了这个领域内的基本技术，并且比其他大多数书籍更多地引见了查询优化。
高级论题包括多维和位图索引、分布式事务处理和信息集成技术。
本书既可用作大学教科书，也可作为该领域专业人员的参考书。
本书显著特色：使用人们普遍关注的、现实世界的例子提高可读性SQLPSM(持久存储模块)、JDBC(Java接口)和SQLCLI(ODBC或开放式数据库连接)等内容为本书所特有用ODMG标准ODL引见了面向对象设计，用SQL—99标准引见了对象—关系设计借助关系代数，讲述了查询处理和查询优化的扩展内容讨论了信息集成技术，包括数据仓库、协调器、OLAP、数据立方体和数据挖掘技术解释了很多重要的专门技术，如RAID盘的错误纠正、位图索引、统计数据的应用以及指针混合通过主页http：www-db．stanford．eduullmandscb．html提供本书更多的附加资料。

linux下实现自动查找U盘，识别U盘，判断能否已经挂载（如果没有则自动挂载），然后在U盘创建文件，最后卸载U盘。
纯C代码，全部源代码，可以在fedora等桌面linux上使用，也可以在嵌入式linux下使用，测试通过。
基本原理是：1）打开/proc/scsi/usb-storage目录，如果能打开说明有U盘或者移动硬盘接入，否则没有如果有则获取移动设备的设备号，就是文件名，打开这个文件名从里面可以提前设备的序列号2）根据设备号，在/sys/class/scsi_device/目录去找，找以该设备号开头的文件夹这个时候需要遍历这些文件夹了3）遍历过程：打开其下的device目录，得到子目录的名字，检测能否有block文件夹，如果没有不是U盘或者移动硬盘如果有，继续打开block文件夹，得到其下的字母，这个时候应该出现sdx的文件夹如果有，继续打开sdx文件夹，查找sdxn的文件，如果有这个文件夹名就是所需要的u盘盘符4）得到的U盘的盘符后，就可以执行挂载操作5）挂载之后，就可以拷贝文件等操作5）文件操作完成之后卸载U盘该demo实现了上述全部流程。

本书面向工程师，技术人员，飞行员和从事航空航天工业市场销售、公众关系以及客户支持人员等非专业人士，是一本引见本学科的理想读物。
本书前21章重点引见了雷达的基本原理，这些同样适用于地面和海洋雷达。
后续的15章重点转发同空空以及空地应用。
最后几章涉及到一些尖端的理论概念。
所有这些内容对于培训和自学都十分理想。

主要引见了php+ajax实时刷新简单实现方法,实例分析了Ajax的实现原理以及对应的php处理文件基本原理与操作技巧,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

（澳）卡拉　等著，周共健　译《目的跟踪基本原理》2015版

1.掌握数据结构的基本概念、基本原理和基本方法2.掌握数据的逻辑结构、存储结构及基本操作的完成，能够对算法进行基本的时间复杂度3.能够运用数据结构基本原理和

遗传算法(geneticalgorithm,GA)是一种进化算法，其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则。
遗传算法是把问题参数编码为染色体,再利用选代的方式进行选择、交叉以及变异等运算来交换种群中染色体的信息,最终生成符合优化目标的染色体。
谢菲尔德(Sheffield)遗传算法工具箱是英国谢菲尔德大学开发的遗传算法工具箱。
该工具箱是用MATLAB高级语言编写的，对问题使用M文件编写，可以看见算法的源代码，与此婚配的是先进的MATLAB数据分析、可视化工具、特殊目的应用领域工具箱和展现给使用者具有研究遗传算法可能性的一致环境。
该工具箱为遗传算法研究者和初次实验遗传算法的用户提供了广泛多样的实用函数。
遗传算法工具箱提供了一种求解非线性、多模型、多目标等复杂系统优化问题的通用框架，它不依赖问题的具体领域，对问题的种类具有很强的鲁棒性，所以它广泛应用于各个科学领域。
遗传算法在函数优化、组合优化、生产调度、自动控制、机器人学、图像处理、人工生命、遗传编码和机器学习等方面得到了广泛运用。

来源：Licence：MIT作者：AngusKing????Swift实现“会说话的汤姆猫”App互动效果，除了不能发出声音，动画效果与原App十分类似。
基本原理是，根据选择的不同动作，播放对应的图像序列。
支持图片缓存。

本文档包含端口扫描器课程设计全套代码（Java实现），课程设计报告，以及说明文档。
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课程设计报告包含五大模块：1.有关端口扫描的基本知识。
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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。