ADS2016微带天线设计及仿真的教程，很详细，很实用，里面有也操作步骤

该代码实现了boosting算法的每一条步骤，用C++语言实现，比较完整。

数字图像处理是研究如何通过计算机技术处理和分析图像的学科，主要应用于图像增强、恢复、分割、特征提取和识别等任务。
数字图像处理的第三版由RafaelC.Gonzalez和RichardE.Woods编写，二人来自田纳西大学和MedDataInteractive公司。
这本书对数字图像处理领域进行了全面的介绍，涵盖了数字图像处理的历史背景、基本概念、技术和算法。
冈萨雷斯的这本书被认为是该领域的重要参考资料。
数字图像处理可以应用于医疗成像、遥感、安全监控、图像压缩、机器视觉等多个领域。
例如，在医疗成像中，数字图像处理可以帮助医生更清晰地观察患者身体组织的结构，从而提高诊断的准确性；
在遥感领域，通过处理和分析遥感图像可以获取地球表面的信息，用于天气预报、地理信息系统的建立等。
数字图像处理涉及的算法和工具主要包括图像的采集、处理、分析和理解等步骤。
图像采集是使用摄像头、扫描仪等设备将图像转换为计算机可以处理的数据形式；
图像处理通常包括图像的预处理（如去噪、对比度增强）、图像变换（如傅里叶变换、小波变换）和图像恢复等；
图像分析主要涉及到图像分割、特征提取、模式识别等内容；
图像理解则试图使计算机能够解释图像内容，达到类似于人类理解图像的水平。
数字图像处理的起源可以追溯到20世纪50年代末60年代初，当时人们开始使用计算机技术对图像进行处理。
早期的数字图像处理主要用于空间探索、卫星图像处理等领域，随着计算机技术的发展和图像处理理论的完善，数字图像处理逐渐扩展到生物医学、工业、安全等其他领域。
数字图像处理的一个重要分支是数字视频处理，其关注如何处理连续的图像序列，以实现视频压缩、视频增强、运动分析等功能。
视频处理技术在高清电视、网络视频、电影后期制作等行业有着广泛的应用。
数字图像处理是一个不断发展的领域，随着人工智能技术的发展，基于深度学习的图像处理技术成为当前的研究热点。
深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像识别、分类、目标检测和图像分割等方面显示出了巨大的潜力。
总结来说，数字图像处理是通过计算机技术来处理图像数据，使之更适合人眼或机器分析的一门技术。
随着技术的进步和应用的拓展，它在多个行业中发挥着越来越重要的作用。
冈萨雷斯的《数字图像处理》作为该领域的经典教材，为学习和研究这一领域的专业人士提供了宝贵的资源和参考。

在做一些涉及FCM算法的实验时,需要查阅FCM算法的一些基本资料。
但是已有的文献资料常常不会涉及基本内容,或是中间略去了推导过程。
这里,本人尝试着给出了推导,并整理出FCM算法的基本思想及步骤,给需要的朋友,以节省宝贵的科研时间。

gitlab-pipeline-templates：易于使用，可共享，可维护的一系列gitlab管道步骤的集合

Fourfront元数据数据库概述这是来自的分支。
我们正在努力使该项目模块化，并适应我们对4DNucleome项目的需求。
安装已知Fourfront可与Python3.6.x一起使用，而不适用于Python3.7或更高版本。
如果是4DN小组的成员，建议使用Python3.4.3，因为这是我们服务器上运行的内容。
在执行以下步骤之前，最好的做法是使用这些版本之一创建一个全新的Pythonvirtualenv。
步骤0：取得凭证获取AWS密钥。
这些将需要添加到您的环境变量中，或通过AWSCLI（在此过程的后面安装）添加。
步骤1：自行验证自制程序验证自制程序是否正常工作：$brewdoctor步骤2：安装自制的依赖项安装或更新依赖项：$brewinstalllibeventlibmagiclibxml2libxsltopensslp

MATLAB自己实现的分水岭算法，细节都是自己实现的，严格按照原本步骤实现，没有任何加速算法，带一张图片，可与MATLAB自带分水岭算法比较，看不出区别，中科大数字图像分析作业，自己做的，慎重下载

一、实验目的了解开源软件配置工具SVN的安装、配置和使用。
二、实验内容本实验需要完成以下任务：1，安装SVN服务器端软件VisualSVNServer及配置。
2，安装SVN客户端软件TortoiseSVN及配置。
三、实验步骤1，安装服务器端VisualSVNServer

基于K-means聚类算法的图像分割算法的基本原理： 基于K-means聚类算法的图像分割以图像中的像素为数据点，按照指定的簇数进行聚类，然后将每个像素点以其对应的聚类中心替代，重构该图像。
算法步骤：①随机选取K个初始聚类中心；
②计算每个样本到各聚类中心的距离，同时将每个样本归到与其距离最近的聚类中心；
③对每个簇，以所有样本的均值作为该簇新的聚类中心；
④重复第②~③步,直到聚类中心不再变化；
⑤结束，得到K个聚类。

实验一OpenGL+GLUT开发平台搭建5小实验1：开发环境设置5小实验2：控制窗口位置和大小6小实验3：默认的可视化范围6小实验4：自定义可视化范围7小实验5：几何对象变形的原因8小实验6：视口坐标系及视口定义8小实验7：动态调整长宽比例，保证几何对象不变形9实验二动画和交互10小实验1：单缓冲动画技术10小实验2：双缓冲动画技术11小实验3：键盘控制13小实验4：鼠标控制【试着单击鼠标左键或者右键，试着按下鼠标左键后再移动】14实验三几何变换、观察变换、三维对象16小实验1：二维几何变换16小实验2：建模观察（MODELVIEW）矩阵堆栈17小实验3：正平行投影119小实验4：正平行投影219小实验5：正平行投影320小实验6：透射投影121小实验6：透射投影222小实验7：三维对象24实验四光照模型和纹理映射26小实验1：光照模型1----OpenGL简单光照效果的关键步骤。
26小实验2：光照模型2----光源位置的问题28小实验3：光照模型3----光源位置的问题31小实验4：光照模型4----光源位置的问题33小实验5：光照模型5----光源位置的问题35小实验6：光照模型6----光源位置的问题38小实验7：光照模型7----光源位置的动态变化40小实验8：光照模型8----光源位置的动态变化43小实验9：光照模型9---光源位置的动态变化45小实验10：光照模型10---聚光灯效果模拟48小实验11：光照模型11---多光源效果模拟50小实验12：光照效果和雾效果的结合53小实验13：纹理映射初步—掌握OpenGL纹理映射的一般步骤56小实验13：纹理映射—纹理坐标的自动生成（基于参数的曲面映射）59小实验14：纹理映射—纹理坐标的自动生成（基于参考面距离）61

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。