数字图像处理的期末作业，matlabgui实现，对指纹图像进行特征点的抽取与编辑。
附件内包含源程序、研究报告、使用说明及测试图例。
指纹特征点(端点、分叉点)的抽取包括指纹增强、细化、抽取及伪特征点的消除。
编辑过程是图形界面编程，包括手动的增加、删除、移动特征点，最后将特征点坐标保存至TXT文档。
程序的缺陷在于伪特征点去除方法不够好。
另外注释不多，但较易看懂。

横瓜文件FTP下载资源搜索服务器主要用来架构图片搜索下载、视频搜索下载、图书搜索下载、软件搜索下载、电影搜索下载、MP3搜索下载、音乐搜索下载、游戏搜索下载等任何资源文件的搜索下载服务器。
最大并发连接数可达1000，仅依靠一台PC服务器，就可同时为1000个客户提供负载均衡的并发下载服务和检索服务，同时支持断点续传下载、迅雷下载、快车下载、IE浏览器HTTP下载等，在负载均衡方面，将迅雷快车等软件的风暴下载技术斩断成普通HTTP下载，实现了全体资源文件公平公正均衡下载的目标，节省了资源服务商带宽，提高了并发数量。
单个被下载文件最大可达2G字节，文件检索数量最多可达2000万个文件，扫描文件速度约2000个文件/秒，分词速度2500万字/分钟，平均检索时间小于0.001秒。
对于10万个文件，可在50秒内完成所有架构工作。
横瓜采用横瓜分布式Map数据库技术、分词索引技术、最大左匹配切词技术、倒排技术、MD5摘要信息抽取技术、新词智能识别技术、硬盘整理加速技术、疑似垂直搜索技术、中文海量词典技术、横瓜HTTP检索服务器web-search缓存技术、HTM转换TXT技术等，横瓜是根据文件名进行检索的，是基于Windows平台的WEB服务器软件系统，用来提供超大文件下载服务和检索服务。
横瓜PC硬件最低配置，需要700M内存、空闲硬盘空间1G、文件系统NTFS。
搜索引擎开发及合作，请联系QQ(601069289)安装说明：1、第一次使用软件前，先执行Setup.exe。
程序add.exe、title.exe为系统内核，勿动！2、架构搜索步骤：先将资源文件放在当前目录下的＇file＇文件夹(＇file＇文件夹内可以随意组织子文件夹)，然后单击websearch.exe程序的按钮“”创建索引“”，若标签提示分词完成，就可单击按钮“”WWW查询“”使用检索查询服务了。
若硬盘文件有变动，可重新单击“”创建索引“”来更新检索系统。
3、websearch.exe可实现扫描、索引、分词等，若要执行HTTP检索下载服务，websearch.exe须挂机。
4、websearch.exe挂机后，从IE中输入“”http://IP地址或域名:7777/“”可检索查询。
在www目录下，存有搜索引擎的主页和LOGO，客户可以根据个性需要自行修改。
5、使用本软件，必须开放端口：7000、7001、70002、70003、70004、7777、77786、本软件使用的基础词典已经用MD5加密封装，用户可以在dic.txt中自由添加新词，新词被添加到dic.txt后，被检索的几率变大。
若不添加新词，也可以被检索到，只是几率稍小些。
7、不得将本软件用于赢利目的、销售他人、非法用途等，否则将会被追究法律责任。

转自网络并下载了官方绿色原版汉化。
该汉化包网上发布时间最早在2018/2/17。
本人亲自手动汉化的Code::Blocks17.12正式版汉化包。
1.延续了上一版本16.01汉化包，所以本汉化包同样能使用在16.01版本上。
2.该汉化包将编译器配置的汉化单独抽取出来汉化，避免上一版本汉化包汉化后不能修改编译器配置项的问题。
3.修复没法打开wxs资源文件的bug4.汉化了项目文件向导，更容易按照向导的提示创建项目欢迎使用Code::Blocks17.12!Code::Blocks是一款功能强大的IDE（集成开发环境），力求为开发者（个人或团队）提供一个能满足各种需求的优秀编程环境。
开发者可以利用它的插件架构编写插件，从而添加各种各样的功能。
汉化：疯狂的诅咒协助：火箭动员兵，一笑奈何版本：Code::Blocks17.12-v5.2.6汉化版汉化方法：1.关闭Code::Blocks2.将share文件夹覆盖到Code::Blocks根目录下3.打开Code::Blocks4.依次点击Settings-->Environment...-->View5.将第二个选项Internationalization(willtakeplaceafterrestart)打勾6.选中Chinese(Simplifield)7.点击OK，然后重启Code::Blocks注：之前发布过一个5.2.6-Alpha版本，该版本汉化编译器选项有些不合理，在编辑器设置中的源码格式工具有部分选项没有汉化，同时还有各种小问题，Alpha版本尽量不要使用。

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基于Pytorch和torchtext的知识图谱深度学习框架，包含知识表示学习、实体识别与链接、实体关系抽取、事件检测与抽取、知识存储与查询、知识推理六大功能模块，已实现了命名实体识别、关系抽取、事件抽取、表示学习等功能。

《医学图像编程技术》是医学图像编程的入门级教材和参考书。
《医学图像编程技术》通过一个个由浅入深的编程范例，介绍了如何使用三维可视化工具箱VTK和医学图像分割与配准工具箱ITK进行三维医学图像编程。
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《医学图像编程技术》最后介绍了常用医学图像处理软件MIPAV、3DSlicer在结构像、功能像、脑图谱、弥散张量成像和纤维束跟踪等方面的应用。
《医学图像编程技术》可作为医学影像学专业高年级本科生和研究生教材，也可作为大学教师、公司研发人员、硕博研究生进行医学图像研究时的技术参考书。
《医学图像编程技术》中的医学图像数据和编程范例在随书携带的光盘中，可供读者运行和上机实验。

分需求分析、ER图、关系数据库模式、数据库的建立四个阶段。
需求分析阶段是数据库应用系统开发的最重要阶段。
需求分析要求应用系统的开发人员按照系统的思想，根据收集的资料，对系统目标进行分析，对业务的信息需求、功能需求以及管理中存在的问题等进行分析，抽取本质的、整体的需求，为设计一个结构良好的数据库应用系统的逻辑模型奠定坚实的基础。

vb6.0编写，课堂随机抽取学生的名字，用来抽取学生进行课堂提问，默认状态下，同一轮抽取名字的过程中，抽取过的名字，不会被再次抽取，抽取一轮后通过重置按键可以开始新的一轮，抽取过的名字，在旁边的文本框里按序号进行了记录，修改代码可以关闭此功能，你也可以通过修改名单，增加某些学生被抽到的次数，简单修改代码，还可以用来抽奖，并设置每个奖项被抽中的几率。

根据图识，项目将分为三个部分。
整个项目基本思路是如何通过爬虫爬取大量数据放到Hbase，然后通过ETL工具初步转化筛选将数据存到mongodb，抽取mongodb的数据进行清洗处理算出模型放到hdfs。
后续进来数据通过模型运算出数据的类型。
项目系统主要包括前端+后端+机器学习，前端采用ReactNative，Native，后端采用Dubbo+Spring+java，机器学习采用Spark进行实现，本项目机器学习-spark代码运行在mesos上。

2005年-2019年ACL、COLING、EMNLP等顶级会议上知识图谱领域的80篇经典论文：综述类（3篇）、知识表示（10篇）、命名实体识别（19篇）、实体消歧（12篇）、关系抽取（10篇）、事件抽取（8篇）、问答系统（17篇）。
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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。