用于稠密重建，可以在visualSFM中用

本代码实现了单帧超分辨率重建，效果比传统的样条插值好很多，关于本代码的IEEE文献后期再上传本代码实现了单帧超分辨率重建，效果比传统的样条插值好很多，关于本代码的IEEE文献后期再上传

这是一款火灾模拟工程软件！第一个版本的FDS已经开始公开发表在2000年2月。
至目前为止，该模型大约有一半已用于设计的烟雾处理系统和自动喷水灭火/探测器活化研究。
另一半则包括住宅及工业消防重建。
在其整个发展，FDS已着眼于解决现实的问题，消防火灾防护工程，而在同一时间内提供一种工具来学习基本的消防动力学和燃烧。

PhotoModelerScanner是一款由EOS公司研发的近景摄影测量工具，他的主要特点在于融合了“摄影测绘”和“三维建模”这两个过去相互独立的工作环节，支持普通数码相机和摄像头作为一种输入设备，PhotoModeler可让您在很短的时间捕捉大量准确的细节，然后利用平面照片将实物及实际场景构建成含有贴图的三维模型，既快又简单，广泛应用于意外事故现场重建、建筑、考古学、机械与设计工程、网页设计、3D建模等领域。

第1章绪论第2章SAR成像原理2.1引言2.2SAR系统参数2.3单脉冲距离向处理2.4线性调频脉冲与脉冲压缩2.5SAR方位向处理2.6SAR线性测量系统2.7辐射定标2.8小结参考文献附录2A星载SAR的方位向处理第3章图像缺陷及其校正3.1引言3.2SAR成像散焦3.2.1自聚焦方法3.2.2自聚焦技术的精确性3.2.3散射体性质对自聚焦的影响3.3几何失真与辐射失真3.3.1物理原因及关联的失真3.3.2基于信号的MOCO方法3.3.3天线稳定性3.4残留SAR成像误差3.4.1残留的几何与辐射失真3.4.2旁瓣水平3.5基于信号的MOCO方法的改进3.5.1包含相位补偿的迭代自聚焦3.5.2较小失真的高频跟踪3.5.3常规方法与基于信号方法相结合的MOC0方法3.6小结参考文献第4章SAR图像的基本特性4.1引言4.2SAR图像信息的特质4.3单通道图像类型与相干斑4.4多视处理估计RCS4.5相干斑的乘性噪声模型4.6RCS估计——成像与噪声的影响4.7SAR成像模型的结果4.8空间相关性对多视处理的影响4.9系统引入空间相关性的补偿4.9.1子采样4.9.2预平均4.9.3插值4.10空间相关性估计：平稳性与空间平均4.11相干斑模型的局限性4.12多维SAR图像4.13小结参考文献第5章数据模型5.1引言5.2数据特征5.3经验数据分布5.4乘积模型5.4.1RCS模型5.4.2强度概率密度函数5.5概率分布模型的比较5.6基于有限分辨率成像的目标RCS起伏5.7数据模型的局限性5.8计算机仿真5.9小结参考文献第6章RCS重建滤波器6.1引言6.2相干斑模型和图像质量度量6.3贝叶斯重建6.4基于相干斑模型的重建6.4.1多视处理相干斑抑制6.4.2最小均方误差相干斑抑制……第7章RCS分类与分割第8章纹理信息提取第9章相关纹理第10章目标信息第11章多通道SAR数据的信息处理第12章多维SAR图像分析技术第13章SAR图像的分类第14章现状与前景分析

CT三维重建matlab代码，注意：1.代码中的Gray，如果报错请改成小写gray2.CT切片是患者隐私，这里不提供，请自己找数据源

知名的斯坦福兔子的三维点云数据，ply格式，最近在做三维重建的项目，自己亲自打开，使用过，绝对没问题。

动态首页概述该网站是eEdu学生门户网站SASS重建网站。
对于此站点，我将CSS分为不同的模块，并使用SASS将它们压缩为master.css文件。
在动态内容部分中，我使用了FetchAPI从classData获取数据，并将其添加到主页以完成页面。
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作者GregAvery-开发人员

目录深入浅出Mesos（一）：为软件定义数据中心而生的操作系统....................5深入浅出Mesos（二）：Mesos的体系结构和工作流..................................8深入浅出Mesos（三）：持久化存储和容错...............................................13深入浅出Mesos（四）：Mesos的资源分配...............................................18深入浅出Mesos（五）：成功的开源社区...................................................24深入浅出Mesos（六）：亲身体会ApacheMesos.....................................27Apple使用ApacheMesos重建Siri后端服务.............................................30Singularity：基于ApacheMesos构建的服务部署和作业调度平台.............33Autodesk基于Mesos的可扩展事件系统....................................................35Myriad项目:Mesos和YARN协同工作......................................................40

本文主要对医学超声图像三维可视化进行研究。
以肝脏二维超声图像为例进行三维重建。

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。