本代码建立高斯混合模型(高斯多模型)(GMM)，将其用于计算机视觉领域的视频目标检测视频监控运动检测运动目标检测视频目标跟踪等相关应用中。

本书全面介绍了数据挖掘的理论和方法，着重介绍如何用数据挖掘知识解决各种实际问题，涉及学科领域众多，适用面广。
,书中涵盖5个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。
除异常检测外，每个主题都包含两章：前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术，后面一章较深入地讨论高级概念和算法。
目的是使读者在透彻地理解数据挖掘基础的同时，还能了解更多重要的高级主题。
,本书特色,·包含大量的图表、综合示例和丰富的习题。
,·不需要数据库背景，只需要很少的统计学或数学背景知识。
,·网上配套教辅资源丰富，包括ppt、习题解答、数据集等。

《全球区块链创新应用示范项目集》从先进性和创新性、可量化的经济效益和社会效益、可复制性和示范推广性、应用案例成果的合规性四个维度筛选了产业金融、政务治理、社会民生、司法存证、文化娱乐、智能制造、金融服务领域的区块链创新应用项目。

AR0330是Aptina的一颗300万像素芯片。
广泛应用于行车记录仪、监控、数码等领域。
AR0330驱动代码里面包括MIPI接口和DVP接口的初始化代码。
Linux平台

《MATLAB神经网络原理与实例精解(附光盘)》首先简要介绍了MATLAB软件的使用和常用的内置函数，随后分门别类地介绍了BP网络、径向基网络、自组织网络、反馈网络等不同类型的神经网络，并在每章的最后给出了实例。
在全书的最后，又以专门的一章收集了MATLAB神经网络在图像、工业、金融、体育等不同领域的具体应用，具有很高的理论和使用价值。
全书内容详实、重点突出，从三个层次循序渐进地利用实例讲解网络原理和使用方法，降低了学习门槛，使看似神秘高深的神经网络算法更为简单易学。

包含Local方式和Server方式两种破解方法，推荐使用Local方式，免去配置许可服务的复杂过程ANSYS19.2是美国ANSYS公司最新研制的一款非常好用且功能强大的有限元分析（FEA）软件，新版在仿真能力、计算速度、协同设计效率和稳健性方面都有大幅的提升，可以用来求解结构、流体、电力、电磁场及碰撞等问题，在电磁、结构、流体、芯片和嵌入式仿真领域都具有非常领先优势，现在已经广泛应用于航空、航天、电子、汽车、土木工程等各种领域。

里面包含了许多软件测试方面的电子书教程，很适合刚接触测试领域的朋友，欢迎下载！！

回声核构造是回声隐藏算法中关键因素，直接影响到嵌入的不可察觉性、检测正确率、鲁棒性、提取嵌入信息的安全性以及执行效率。
首先对回声隐藏技术的最初设想、心理声学原理及最基本的回声隐藏方法进行概述，在此基础上总结了自回声隐藏算法首次提出10多年来国内外对回声隐藏的研究进展情况，主要对回声核的改造做了归纳，同时对各种回声核结构进行了模拟仿真测试，以此对各方法的优缺点进行了分析和比较。
最后对全文进行了总结，展望了回声隐藏技术领域的研究热点与发展方向。

乳腺癌病理图像的自动分类具有重要的临床应用价值。
基于人工提取特征的分类算法，存在需要专业领域知识、耗时费力、提取高质量特征困难等问题。
为此，采用一种改进的深度卷积神经网络模型，实现了乳腺癌病理图像的自动分类;同时，利用数据增强和迁移学习方法，有效避免了深度学习模型受样本量限制时易出现的过拟合问题。
实验结果表明，该方法的识别率可达到91%，且具有较好的鲁棒性和泛化性

汽车工业已经成为我国工业第五大支柱产业,其产业链长、关联度高、消费拉动大,被业内人士公认为涉及面最广、技术复杂程度最高的领域之一,在国民经济和社会发展中发挥着重要作用。
而推动汽车行业发展的重点在于汽车物流的发展。
在由供应物流、生产物流和销售物流组成的汽车供应链体系中,汽车零部件物流是整个汽车供应链的源头、是最复杂的环节,涉及数百家零部件供应商和上万个零部件种类。
而提高供应物流运作效率的关键在于选择何种物流运作模式进行运输调度。
汽车零部件物流采用循环取货模式设计的车辆路径进行零部件配送,可以有效地降低运输费用和包装费用,从而降低整个供应链的成本。
循环取货车辆路径问题特点是取货车辆按照设计好的路径在规定的时间窗口内从供应商处将货物运送至汽车厂,同时将从汽车厂返回的空箱送回供应商处。
循环取货是小批量、多频次、及时的、闭环拉动式的取货模式,具有节省库存,提高送货质量和物流运作效率的优点,对降低整个汽车供应链的成本具有重要的作用。
基于以上分析,本文运用物流工程学、运筹学、计算机科学等方法,对汽车供应物流循环取货的关键问题—车辆路径问题进行研究。
首先结合所研究问题的背景和意义及国内外研究现状,提出了本文的研究重点及思路,并系统地阐述了汽车物流、循环取货、车辆路径问题及禁忌搜索算法的相关理论。
其次,建立了循环取货车辆路径问题的数学模型,并进行了拆分约束、重量约束和时间窗约束。
最后，对禁忌搜索法进行改进，同时对各个要素进行设计。
同时,结合本文给出循环取货的具体算例，用C#编程实现本文设计的算法进行算例求解对初始数据进行拆分和不拆分的判断，进行数据分析，证明本文所建立模型的合理性。

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。