利用matlab实现的各种线性规划、动态规划、回归分析、微分方程求解等算法和模型

针对高光谱图像特征利用不足和训练样本难以获取的问题,提出了一种具有多特征和改进堆栈稀疏自编码网络的高光谱图像分类算法。
采用流形学习获得高光谱图像的低维数据结构,并提取高光谱图像的光谱特征、具有空间信息的局部二值模式(LBP)特征及拓展多属性剖面(EMAP)特征。
利用主动学习查询特征性强的未标记样本并将其标记,利用融合空谱联合信息的样本训练堆栈主动稀疏自编码神经网络并用Softmax分类器对其分类。
Indianpines数据集的总体分类精度达到98.14%,PaviaU数据集总体分类精度达到97.24%。
实验结果表明,该算法分类精度高,边界点分类效果更好。

PyQt5系列教程(二)利用QtDesigner设计UI界面源码包，博文地址http://blog.csdn.net/djstavaV/article/details/50282527

该文件主要包含了BP神经网络算法以及其数据集，利用该神经网络可以实现语音识别。

利用PEER网站选取地震波，从伯克利分校网站现在地震波

用matlab编程，直接利用C(p)作为边界点权值，对给出的2幅图像进行修复；
其中，目标区域是红色标注区域。
实验的主要任务是将红色区域去掉，并将图像恢复。

《数字图像处理——应用篇》是由谷口庆治编著的一本深入探讨图像处理技术的专业书籍，这本书在图像处理领域具有很高的权威性。
全书完整PDF版本是唯一可获取的全面资源，对于学习和研究图像处理技术的读者来说，无疑是一份宝贵的资料。
图像处理是计算机科学中的一个重要分支，它涉及了将模拟图像转换为数字形式，以及对数字图像进行各种操作以改善质量或提取有用信息。
在《数字图像处理——应用篇》中，作者谷口庆治详细阐述了这一领域的关键概念和技术，包括图像获取、颜色模型、图像增强、图像复原、图像分割、特征提取以及模式识别等核心主题。
1.**图像获取**：这部分介绍了图像传感器的工作原理，如CCD和CMOS，以及扫描仪和相机的成像过程。
同时，还涵盖了像素的概念、采样理论和量化过程。
2.**颜色模型**：书中详细讨论了RGB、CMYK、HSV、YCbCr等常见颜色模型，以及它们在不同应用场景下的选择和转换方法。
3.**图像增强**：通过滤波器、直方图均衡化等手段改善图像的视觉效果，提升图像质量，这部分包括线性和非线性滤波、对比度增强等技术。
4.**图像复原**：针对图像退化问题，如噪声、模糊等，提出了一系列恢复技术，如Wiener滤波、反卷积等。
5.**图像分割**：这是图像分析的关键步骤，包括阈值分割、区域生长、边缘检测等方法，用于将图像划分为有意义的部分。
6.**特征提取**：为了识别和理解图像，需要从图像中提取有意义的特征，如角点、边缘、纹理和形状，这些特征可用于后续的模式识别和对象识别。
7.**模式识别**：利用机器学习算法，如支持向量机、神经网络、决策树等，对图像中的模式进行分类和识别，是图像处理领域的高阶应用，广泛应用于OCR文字识别、人脸识别、医学影像分析等领域。
8.**OCR文字识别**：光学字符识别技术是模式识别的一个实例，通过识别图像中的文字并转化为可编辑文本，该技术在文档自动化处理、图书数字化等方面有着广泛的应用。
压缩包中的文件名表明资源分为了三个部分：`数字图像处理——应用篇.part1.rar`、`数字图像处理——应用篇.part2.rar`和`数字图像处理——应用篇.part3.rar`。
通常，这种分卷压缩格式是为了便于大文件的传输和存储，用户需要下载所有部分并使用合适的解压工具（如WinRAR或7-Zip）合并解压，才能获得完整的PDF文件。
《数字图像处理——应用篇》是一本涵盖广泛、深度适中的教材，适合计算机视觉、图像处理、模式识别等相关领域的学生和研究人员。
通过学习本书，读者不仅可以掌握基本的图像处理技术，还能了解其在实际应用中的策略和方法，为进入这个领域的深入研究打下坚实基础。

ProgressiveWebApp是一个利用现代浏览器的能力来达到类似APP的用户体验的技术，由Google开发，让浏览器打开的网址像APP一样运行在手机上。
让WebApp和NativeApp之间的差距更小。
概览特性：添加到屏幕从屏幕点击启动加载屏支持离线应用支持PushNotification这是一个实现天气预报的完整实例，欢迎下载。

Chrome浏览器64位发布了官方正式版，与32位一起，64位的Chrome也一起发布了。
64位Chrome浏览器能更好地利用当今的硬件，并且对速度、安全性、稳定性进行了改善。

微型计算机控制技术（于海生）课件值得看看！第一章 绪论1. 什么是计算机控制系统?计算机控制系统就是利用计算机来实现生产过程自动控制的系统。
2. 计算机控制系统的工作原理(过程)可归纳为几步?（1）实时数据采集；
（2）实时控制决策；
（3）实时控制输出3. 熟悉计算机控制系统的组成。
计算机控制系统由工业控制机和生产过程两大部分组成。
工业控制机是指按生产过程控制的特点和要求而设计的计算机，它包括硬件和软件两部分。
生产过程包括被控对象、测量变送、执行机构、电器开关等装置。
4. 熟悉计算机控制系统的典型形式。
（1）操作指导控制系统；
（2）直接数字控制系统；
（3）监督控制系统；
（4）分散型控制系统；
（5）现场总线控制系统。
5. 了解工业控制机的组成结构和特点。
工业控制机的组成：包括硬件和软件两部分。
硬件包括主机板、内部总线和外部总线、任-机接口、系统支持板、磁盘系统、通信接口、输入输出通道。
软件包括系统软件、支持软件和应用软件。
工业控制机的特点：（1）可靠性高和可维修性好；
（2）环境适应性强；
（3）控制的实时性好；
（4）完善的输入输出通道；
（5）丰富的软件；
（6）适当的计算机精度和运算速度。

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。