网上有关esriAddIn的例子好像很少，自己做公司软件测试的精度验证的时候要在地图上点击同名点并同时将x和y坐标值写入excel，此操作贴来贴去比较繁琐，所以自己写了个比较简单的esriAddin的小工具，贴出来一起学习。
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2023/10/17 11:17:42
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本程序实现了对影像特征点自动提取，利用Morevac、Forstner、Harris3个经典算子。
在此基础上利用相关系数法实现影像自动匹配，并且引入最小二乘平差，使匹配点精度有所提高。
在搜索点过程中，利用了核线影像特性，对二维影像搜索使用了爬山法启发式搜索。
对大数据量影像采用影像金字塔结构处理。
1、使用GDAL库读取影片，支持TIFF、PNG、JPEG、JPG、BMP、GIF、IMG格式读取。
使用GDI绘图。
2、防止大数据量绘图视图闪烁，图片显示采用双缓存技术。
3、保存视图数据为图片文件，支持TIFF、PNG、JPEG、JPG、BMP、GIF格式保存。
4、TreeCtrl控件、ListCtrl控件的基本操作。
5、MFC单文档程序视图通讯、更换视图、视图分割。
在此基础上利用相关系数法实现影像自动匹配，并且引入最小二乘平差，使匹配点精度有所提高。
在搜索点过程中，利用了核线影像特性，对二维影像搜索使用了爬山法启发式搜索。
对大数据量影像采用影像金字塔结构处理。
1、使用GDAL库读取影片，支持TIFF、PNG、JPEG、JPG、BMP、GIF、IMG格式读取。
使用GDI绘图。
2、防止大数据量绘图视图闪烁，图片显示采用双缓存技术。
3、保存视图数据为图片文件，支持TIFF、PNG、JPEG、JPG、BMP、GIF格式保存。
4、TreeCtrl控件、ListCtrl控件的基本操作。
5、MFC单文档程序视图通讯、更换视图、视图分割。
2023/10/15 3:05:56
2.91MB
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eCognition是由德国DefiniensImaging公司开发的智能化影像分析软件。
eCognition是目前所有商用遥感软件中第一个基于目标信息的遥感信息提取软件，它采用决策专家系统支持的模糊分类算法，突破了传统商业遥感软件单纯基于光谱信息进行影像分类的局限性，提出了革命性的分类技术——面向对象的分类方法，大大提高了高空间分辨率数据的自动识别精度，有效地满足了科研和工程应用的需求。
eCognition是目前所有商用遥感软件中第一个基于目标信息的遥感信息提取软件，它采用决策专家系统支持的模糊分类算法，突破了传统商业遥感软件单纯基于光谱信息进行影像分类的局限性，提出了革命性的分类技术——面向对象的分类方法，大大提高了高空间分辨率数据的自动识别精度，有效地满足了科研和工程应用的需求。
2023/10/14 13:42:52
131.17MB
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亚像元制图是在空间相关性原理的基础上利用低分辨率的软分类结果获得比输入遥感影像更高空间分辨率的土地覆被图。
如何精确地描述地物的空间相关性特征是获得高精度亚像元制图结果的关键。
目前的亚像元制图方法主要有两种描述空间相关性特征的方式。
第一种是从邻域亚像元中提取的亚像元级空间相关性特征；
第二种是从邻域像元中提取的像元级空间相关性特征。
本资源利用HNN获取亚像元结果的最小能量函数，实现遥感图像亚像元定位
如何精确地描述地物的空间相关性特征是获得高精度亚像元制图结果的关键。
目前的亚像元制图方法主要有两种描述空间相关性特征的方式。
第一种是从邻域亚像元中提取的亚像元级空间相关性特征；
第二种是从邻域像元中提取的像元级空间相关性特征。
本资源利用HNN获取亚像元结果的最小能量函数，实现遥感图像亚像元定位
2023/10/11 10:21:56
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你是否因为JS端的小数计算的精度不足而发愁过呢其实有个不错的资源可以利用。
引用附件的JS，就可以轻松搞定JS的计算问题了。
使用例＜SCRIPT＜SCRIPT＜SCRIPT
引用附件的JS，就可以轻松搞定JS的计算问题了。
使用例＜SCRIPT＜SCRIPT＜SCRIPT
2023/10/10 1:06:57
43KB
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java版房贷计算工具类，可自定义利率，支付商贷、公积金、组合贷的计算，功能十分强大，高精度，亲测可用。
2023/10/8 22:17:25
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西门子DDC控制器POL63x系列；
采用[PID串级控制，恒温恒湿空调机组，反应迅速，精度高！
采用[PID串级控制，恒温恒湿空调机组，反应迅速，精度高！
2023/10/7 9:11:21
20.38MB
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在应用可调谐二极管激光吸收光谱(TDLAS)技术进行气体检测时，气体检测精度受系统各功能模块性能的影响，针对这个问题研究了系统中光电探测器的输出电流噪声谱密度和响应度两种特性。
推导出了探测器输出电流表达式，得出了输出电流噪声谱密度特性与激光器相对强度噪声(RIN)有关的结论，并通过实验验证了TDLAS系统中激光器RIN的存在。
通过仿真，研究了RIN对探测器输出电流的影响，给出了不同条件时的电流噪声谱密度曲线。
为避免环境温度的变化影响光电探测器响应度，采用一种实时校正方法，给出了其原理及校正公式。
以氨气为检测对象，运用该方法对氨气浓度曲线进行校正。
推导出了探测器输出电流表达式，得出了输出电流噪声谱密度特性与激光器相对强度噪声(RIN)有关的结论，并通过实验验证了TDLAS系统中激光器RIN的存在。
通过仿真，研究了RIN对探测器输出电流的影响，给出了不同条件时的电流噪声谱密度曲线。
为避免环境温度的变化影响光电探测器响应度，采用一种实时校正方法，给出了其原理及校正公式。
以氨气为检测对象，运用该方法对氨气浓度曲线进行校正。
2023/10/7 0:27:29
3.07MB
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针对点目标提出了基于变形镜(DM)本征模式的无波前传感器自适应光学校正方法并进行了仿真和实验研究。
由DM的影响函数矩阵推导出一组符合导数正交关系的DM本征模式代替传统的Lukosz模式。
基于远场光斑的均方半径建立评价函数，利用DM本征模式系数与评价函数之间的关系求解出各阶模式所需的校正量。
通过仿真比较了上述两种模式的校正精度，分析了模式偏置系数对校正精度的影响，给出了算法对不同大小像差的闭环校正结果。
基于37单元DM搭建了实验系统，实验结果表明算法可以有效校正低阶像差，且采用DM本征模式的校正精度优于Lukosz模式。
由DM的影响函数矩阵推导出一组符合导数正交关系的DM本征模式代替传统的Lukosz模式。
基于远场光斑的均方半径建立评价函数，利用DM本征模式系数与评价函数之间的关系求解出各阶模式所需的校正量。
通过仿真比较了上述两种模式的校正精度，分析了模式偏置系数对校正精度的影响，给出了算法对不同大小像差的闭环校正结果。
基于37单元DM搭建了实验系统，实验结果表明算法可以有效校正低阶像差，且采用DM本征模式的校正精度优于Lukosz模式。
2023/10/6 9:52:54
2.76MB
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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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