计算机图形学作业，关于立体图形构建，旋转实现以及平行投影和透视投影的实现。
仅作为作业参考。

数字水印技术为数字信息安全和版权提供了一种有效的保护措施。
本文通过小波变换和离散余弦变换的方法，首先对载体彩色图像进行小波变换，然后对变换后载体图像的低频子带再进行离散余弦变换，最后将彩色水印图像嵌入到离散变换的直流系数上。
结果证明，在抗噪声攻击、JPEG压缩、小幅度剪切方面利用Matlab软件构建的数字水印系统可达到效果良好，稳健性强。

里程碑项目3-站点名称查看实时项目SITENAME是可免费使用的专注于意大利美食的在线食谱应用程序，可为用户提供已在网站上共享的食谱。
用户可以创建一个免费帐户，这样做后，他们便可以将自己的食谱添加到站点，编辑这些食谱以及根据需要删除这些食谱。
他们还可以将配方中的成分列表添加到自己的个人资料中托管的购物列表中。
目录：站点名称徽标它做什么，需要完成什么？这是我的第三个里程碑项目，我在该项目中设计，创建和构建了一个完整的移动响应CRUDWeb应用程序，供用户存储和共享配方。
该项目使用HTML，CSS，JavaScript，jQuery，Python，Flask和MongoDB构建。
在这些编程语言旁边使用了MaterializeFramework，以帮助给站点一个清晰的结构，并确保该站点在包括台式机，平板电脑和移动设备在内的各种屏幕尺寸上使用时具有尽可能高的响应速度。

知识无价5分不算多2.1开发背景　　2.2系统分析　　2.2.1需求分析　　2.2.2可行性分析　　2.3系统设计　　2.3.1系统目标　　2.3.2系统功能结构　　2.3.3构建开发环境　　2.3.4系统界面预览　　2.3.5系统目录结构与框架　　2.4.数据库设计　　2.4.1数据库分析　　2.4.2项目E-R图　　2.4.3数据库基本表的设计　　2.4.4数据库数据表的设计　　2.5开发前的准备工作　　2.5.1表的创建与记录插入　　2.5.2数据源的配置　　2.5.3Spring的配置　　2.5.4Hibernate的配置　　2.6登录及注销模块　　2.6.1登录页面的设计　　2.6.2SeiMet的配置　　2.6.3登录动作的实现　　2.6.4业务方法的实现　　2.6.5注销动作的实现　　2.7首页的开发　　2.8商品资料管理模块

本论文首先从CDN基本概念入手，重点介绍了CDN技术的研究背景、研究现状，分析了CDN网络的基本原理和CDN的核心技术之一负载均衡。
其次从CDN关键技术入手，针对现行CDN网络整体架构进行了现有方案比较和问题剖析。
利用现实网络的使用情况分析了构建大型CDN网络的要求，在现有CDN网络架构的基础上设计了CDN融合网络架构，在自适应流媒体透明传输方案的基础上提出了CDN自适应流媒体传输的优化方案。
最后归纳总结了CDN未来发展最可能的趋势、CDN与P2P融合技术的特点和实现融合的两种方案。

图像分类-卷积神经网络：使用MNIST时尚数据集，构建了卷积神经网络将图像分类为10个类别之一。
使用TensorFlowFramework和Keras库实现了CNN。
在GoogleColab上以60,000张图像训练模型

网站构建设置#installdependencies$npminstall#servewithhotreloadatlocalhost:3000$npmrundev#buildforproductionandlaunchserver$npmrunbuild$npmrunstart#generatestaticproject$npmrungenerate有关工作原理的详细说明，请查看。

《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是图像处理、分析和机器视觉领域的一本经典教材，第3版提供了高清英文原版的PDF版本。
这本书深入浅出地探讨了图像处理的基础理论和应用，是计算机视觉、电子工程、生物医学工程等相关专业学生和研究人员的重要参考书。
我们要理解图像处理的基本概念。
图像处理涉及到对数字图像进行各种操作，以改善其质量、提取有用信息或进行分析。
这包括图像增强、去噪、分割和复原等技术。
例如，图像增强通过调整亮度、对比度来优化视觉效果；
去噪则通过滤波器去除图像中的噪声；
图像分割将图像区域划分为不同的对象或类别，便于进一步分析。
机器视觉则是图像处理的一个重要应用领域，它使计算机能够“看”并理解图像。
在《MilanSonka》一书中，读者可以学习到如何构建和应用机器视觉系统。
这包括特征检测（如边缘检测、角点检测）、模板匹配、模式识别和物体识别等技术。
这些技术在自动驾驶、无人机导航、工业自动化和医疗诊断等领域有着广泛应用。
此外，书中还涵盖了与机器学习相关的主题，如监督学习和无监督学习，它们在图像分类、目标检测和图像识别任务中至关重要。
支持向量机（SVM）、神经网络、深度学习框架（如卷积神经网络CNN）等现代机器学习方法也是书中讨论的重点。
深度学习，尤其是深度卷积网络，已经在图像处理和计算机视觉领域取得了突破性进展，极大地推动了人脸识别、图像生成和自动驾驶等技术的发展。
书中还涉及到了图像分析，这是对图像内容进行理解和解释的过程。
这包括图像理解、场景分析和行为识别。
图像理解需要从图像中提取高级语义信息，比如识别出图像中的物体、场景和事件。
场景分析则涉及环境的理解，例如确定图像中的背景、前景和物体之间的关系。
行为识别则关注动态图像中的动作和活动，如行人跟踪和运动分析。
书中还涵盖了实际应用中的算法实现和评估方法，这对于任何从事图像处理和机器视觉研究的人来说都是必不可少的知识。
实验部分通常会介绍如何使用编程语言（如MATLAB或Python）实现所讨论的算法，并提供数据集和代码示例。
《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是一部全面覆盖图像处理、分析和机器视觉的教材，无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益匪浅。
通过深入学习这本书，你可以掌握图像处理的基本原理，理解机器视觉的核心技术，并了解如何将这些知识应用于实际项目中。

数控WebExtension自动将网页价格本地化为尼泊尔货币。
扩展程序如何工作该扩展程序在早上获取最新的货币汇率并进行缓存将网页上所有以外币的价格转换为等效的NC。
例如，当您访问amazon.com时，将获得$X的所有价格被Rs取代。
XXX。
之前使用扩展名后安装克隆仓库。
gitclonehttps://github.com/amitness/NC在Firefox上进行测试。
使用npm/yarn安装web-ext工具。
yarnglobaladdweb-ext导航到项目并运行web-extrun您可以看到扩展程序的作用。
在Firefox上安装。
构建扩展并从Addons-＞Extensions-＞InstallAddonfromfile.加载它Addons-＞Extensions-＞InstallAddonfromfile.web-extbuild在Chrome上安装将扩展程序作为解压缩的扩展程序加载到GoogleChrome中：导航至（1a）chrome：//扩展程序，或（1b

CreateReactApp入门该项目是通过引导的。
可用脚本在项目目录中，可以运行：yarnstart在开发模式下运行该应用程序。
打开在浏览器中查看它。
如果您进行编辑，则页面将重新加载。
您还将在控制台中看到任何棉绒错误。
yarntest在交互式监视模式下启动测试运行器。
有关更多信息，请参见关于的部分。
yarnbuild构建生产到应用程序build文件夹。
它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。
生成被最小化，并且文件名包括哈希值。
您的应用已准备好进行部署！有关更多信息，请参见关于的部分。
yarneject注意：这是单向操作。
eject，您将无法返回！如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject。
此命令将从您的项目中删除单个生成依赖项。
相反，它将所有配置文件和传递依赖项（webpa

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。