PIV技术在非饱和冻土冻胀模型试验中的实现与灰度相关性分析_刘振亚.caj
2023/12/14 23:14:42
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贝叶斯网络之父JudeaPearl力作相关不因果，冰淇淋销量上升时淹死的人也多，他们之间只有相关性，没有因果关系我们对简单的因果关系应对自如，但是在现代社会的复杂世界里，有时候建立因果关系非常困难
2023/12/12 18:19:53
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通过该Matlab程序可以求取用于描述图像纹理特征的灰度共生矩阵参数（能量、熵、惯性矩、相关性）。
可以分别求取0,45°,90°,135°方向上的特征参数，同时可以求出这些特征参数的平均值与标准差。
可以分别求取0,45°,90°,135°方向上的特征参数，同时可以求出这些特征参数的平均值与标准差。
2023/12/6 9:40:38
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基于Copula理论的计及输入随机变量相关性的概率潮流计算；
基于Copula理论的计及输入随机变量相关性的概率潮流计算；
基于Copula理论的计及输入随机变量相关性的概率潮流计算；
基于Copula理论的计及输入随机变量相关性的概率潮流计算
基于Copula理论的计及输入随机变量相关性的概率潮流计算；
基于Copula理论的计及输入随机变量相关性的概率潮流计算；
基于Copula理论的计及输入随机变量相关性的概率潮流计算
2023/12/3 2:07:48
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传统的基于自然图像块的稀疏表示模型在字典学习的过程中需要求解一个非常高计算复杂度的大规模优化问题以及在稀疏编码和字典学习过程中，每一个图像块都是独立考虑的，忽略了块与块之间的相关性，从而导致了不够精确的系数编码稀疏，基于图像结构组模型可以很好的解决上面两个不足。
2023/11/11 3:39:56
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霸王龙游戏机器人为您玩GoogleChromeT-Rex游戏的机器人。
它可以稳定地达到约50,000点。
我得到的最高是100,000，但是我敢肯定它会更高。
当我开始这个项目时，我以为这将是至少200行代码，但是在这里我达到了6个数字的分数，而机器人本身只是10行代码。
显然，我必须模拟键输入，这就是占用其他50行的原因。
通过找到一个公式来计算我需要越过障碍物的距离，我能够使它变得如此之短。
我是通过玩游戏并记录T-rex的确切速度以及游戏使用的其他各种变量来发现这一点的。
将其放到任何绘图软件中，您都可以看到霸王龙的速度与到下一个弓形物的距离（在跳跃时）之间有明显的相关性。
距离始终约为20*速度。
从那里剩下的就是打字！如何使用打开chrome并转到：chrome：//dino/（或断开互联网连接）按“F12”并转到“控制台”复制并插入以下文本，然后按Enter。
functionkeyDown(e){Podium={};varn=document.createEvent("KeyboardEvent")
它可以稳定地达到约50,000点。
我得到的最高是100,000，但是我敢肯定它会更高。
当我开始这个项目时，我以为这将是至少200行代码，但是在这里我达到了6个数字的分数，而机器人本身只是10行代码。
显然，我必须模拟键输入，这就是占用其他50行的原因。
通过找到一个公式来计算我需要越过障碍物的距离，我能够使它变得如此之短。
我是通过玩游戏并记录T-rex的确切速度以及游戏使用的其他各种变量来发现这一点的。
将其放到任何绘图软件中，您都可以看到霸王龙的速度与到下一个弓形物的距离（在跳跃时）之间有明显的相关性。
距离始终约为20*速度。
从那里剩下的就是打字！如何使用打开chrome并转到：chrome：//dino/（或断开互联网连接）按“F12”并转到“控制台”复制并插入以下文本，然后按Enter。
functionkeyDown(e){Podium={};varn=document.createEvent("KeyboardEvent")
2023/11/1 20:06:08
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计算图像相邻像素相关性数字图像中各个像素并不是独立存在的，而且像素之间的相关性很大，这就意味着图像中较大区域中的灰度值存在较小差异。
加密图像的目标之一就是减小相邻像素相关性，其中主要包括水平像素、垂直像素和对角线像素之间的相关性。
而相关性越小，就说明加密效果越好，安全性越高。
加密图像的目标之一就是减小相邻像素相关性，其中主要包括水平像素、垂直像素和对角线像素之间的相关性。
而相关性越小，就说明加密效果越好，安全性越高。
2023/10/25 16:06:38
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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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均匀递归树模型（UniformRecursiveTree，URT）在复杂网络确定性模型研究领域中得到了广泛的关注和应用。
在URT模型的基础上提出一种推广的确定性均匀递归树演化模型（GeneralizedDeterministicUniformRecursiveTree，GDURT），通过精确求得该模型的累计度分布、平均路径长度、度相关性等拓扑性质，证明了该类网络模型与URT和DURT网络模型类似，为小世界网络，且具有指数度分布和协调的度相关特性，并对产生这些特性的原因作出了理论分析。
在URT模型的基础上提出一种推广的确定性均匀递归树演化模型（GeneralizedDeterministicUniformRecursiveTree，GDURT），通过精确求得该模型的累计度分布、平均路径长度、度相关性等拓扑性质，证明了该类网络模型与URT和DURT网络模型类似，为小世界网络，且具有指数度分布和协调的度相关特性，并对产生这些特性的原因作出了理论分析。
2023/10/7 0:23:09
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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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