限度，只能处置FY-4的可见光与短波红外波段且是2km分说率数据，这是一个处置FY-4数据的法度圭表标准，首要举行两个处置，辐射定标与若干校对于，定标为表不雅反射率。
底层使用C++语言实现，首要用到HDF5与GDAL两个库，留存格式是GEOTIFF，坐标系为WGS-84地舆坐标系。
能够处置两个分说率，2KM与4KM，由于不举行分块处置，所以2KM数据占内存1.5G左右。
底层使用C++语言实现，首要用到HDF5与GDAL两个库，留存格式是GEOTIFF，坐标系为WGS-84地舆坐标系。
能够处置两个分说率，2KM与4KM，由于不举行分块处置，所以2KM数据占内存1.5G左右。
2023/5/4 9:33:44
6.09MB
1
编写分页存储管理的法度圭表标准。
申请： (1)给出初态（如分区剖析表、段表、页表、存储分块表等）；
(2)法度圭表标准进口参数：调配时，参数为进程名及需要调配的页数，付与时，参数为进程名。
(3)每一次调配或者付与后,展现分区剖析表、段表、页表、存储分块表等,没法调配时，给出复原书息。
附有法度圭表标准阐发
申请： (1)给出初态（如分区剖析表、段表、页表、存储分块表等）；
(2)法度圭表标准进口参数：调配时，参数为进程名及需要调配的页数，付与时，参数为进程名。
(3)每一次调配或者付与后,展现分区剖析表、段表、页表、存储分块表等,没法调配时，给出复原书息。
附有法度圭表标准阐发
2023/4/12 3:58:06
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包括：生成（8,2）邻域uniformLBP直方图的映射关系函数；
计算分块区域I的LBP特征，（8,2），uniform；
计算分区图像I的LBP特征，3*3，uniform；
下载后直接调用getMBLBPFea函数，就可得到相应的图片的LBP直方图特征
计算分块区域I的LBP特征，（8,2），uniform；
计算分区图像I的LBP特征，3*3，uniform；
下载后直接调用getMBLBPFea函数，就可得到相应的图片的LBP直方图特征
2023/3/19 12:41:58
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1
一、行列式1.1二阶与三阶行列式1.2全排列与对换1.3n阶行列式1.4行列式的方式1.5行列式按某行展开1.6克拉默法则二、矩阵及其运算2.1线性方程组和矩阵2.2矩阵的运算2.3特殊矩阵（方矩阵）2.4逆矩阵2.5分块矩阵2.6分块求逆2.7初等阵及初等变换法求逆阵2.8矩阵的秩2.9线性方程组的解三、向量组的线性相关性3.1向量组的线性相关性3.2向量的秩3.3非齐次方程组解的结构四、相似矩阵及二次型4.1特征值与特征向量4.2矩阵的相似变换及对角化4.3內积与施密特正交4.4实对称矩阵的对角化
2023/3/17 14:47:10
48.85MB
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：随着遥感图像分辨率的日益提高，遥感图像的尺寸和数据量也不断地增大，同时随着遥感应用的发展，对图像配准的功能也提出越来越高的要求，基于此，提出一种特征级高分辨率遥感图像快速自动配准方法。
首先，对图像进行Haar小波变换，基于小波变换后的近似图像进行配准以提高配准速度；
其次，根据不同的遥感图像来源使用不同的特征提取方法(光学图像使用Canny边缘提取算子，SAR图像使用Ratio Of Averages算子)，并将线特征转化为点特征；
然后，依据特征点间最小角与次小角的角度之比小于某一阈值来确定初始匹配点对；
最后，利用改进的随机抽样一致性算法滤除错误匹配点对，并结合分块思想均匀选取匹配点
首先，对图像进行Haar小波变换，基于小波变换后的近似图像进行配准以提高配准速度；
其次，根据不同的遥感图像来源使用不同的特征提取方法(光学图像使用Canny边缘提取算子，SAR图像使用Ratio Of Averages算子)，并将线特征转化为点特征；
然后，依据特征点间最小角与次小角的角度之比小于某一阈值来确定初始匹配点对；
最后，利用改进的随机抽样一致性算法滤除错误匹配点对，并结合分块思想均匀选取匹配点
2023/3/12 6:32:02
11.58MB
1
Otsu，大津法（最大类间方差）阈值分割。
接纳分块思想，将一副图像的灰度图分成若干个子图像，对每个子图像进行Otsu阈值分割，再拼接。
Matlab2016a
接纳分块思想，将一副图像的灰度图分成若干个子图像，对每个子图像进行Otsu阈值分割，再拼接。
Matlab2016a
2016/1/15 22:25:16
2KB
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用Matlab实现彩色图像的DCT量化，采用标准的JPEG亮度图像量化表进行量化，把RGB分层到R、G、B三层处理，进行8*8分块处理，之后得到运用cat得到重构的RGB图像。
2020/4/22 1:53:15
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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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