1.sqlsever数据库课设（包含代码）2.使用c#的C/S模式编写3.界面简单适合初学者4.包含数据库的具体设计

《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。

晴天QQ群排名优化软件，支持以下功能：免输入验证码登录，设置群权限，设置群管理员，取消管理员，QQ账号密码记忆保存，随意切换，一键解散群，倒计时恢复群，自动转换代码，支持所有特殊符号，群地址双定位模式，城市搜索定位，地图精准定位，上传动态头像，查询任意群资料，查询任意群星级，查询任意群活跃，申诉群星级，一键清空群资料，保存关键词

LIBSVM是台湾大学林智仁(LinChih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；
该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数可以解决很多问题；
并提供了交互检验(CrossValidation)的功能。
该软件可以解决C-SVM、ν-SVM、ε-SVR和ν-SVR等问题，包括基于一对一算法的多类模式识别问题。

B2MML或业务到制造标记语言是ANSI/的XML实现ISA-95系列标准（ISA-95），国际上称为IEC/ISO62264.B2MML由一组的XML使用书面模式万维网联盟的XMLSchema语言（XSD），它们实现了ISA-95标准中的数据模型。
B2MML旨在成为将ERP和供应链管理系统与工业控制系统和制造执行系统等制造系统相连接的常用数据定义。

C/S模式的TCP聊天室程序本程序用C#实现，代码附带注释客户端同时也是服务器用于局域网内各台机器间通信提醒：本程序为点对点通信，不是聊天室，还望加以区分（俺不能为了分而模糊俺的东东。
。
）

otsu.py定义了最大类间方差函数，test.py用于运行GAmodel，IGA为遗传算法策略的改进版本，make_video.py用于将每一代的结果制作成视频（如果将每个点家加上一个随机偏移，画出来的效果会更好哦，可以自己尝试）。
杭州电子科技大学模式识别课程代码。
这个积分有点麻烦，可以到我的github去下载：https://github.com/finepix/py_workspace/tree/master/genetic_algorithm

寻找路径这是算法的基本实现，用于查找平面上两点之间的最短路径。
该代码使用了C++20的某些功能，并且显然是过度设计的。
我写它只是为了好玩。
text_files文件夹中有3个文件：example.txt是级别的示例。
*是一个允许的点（算法可以访问它），X是一个障碍。
A是起点，B是终点。
该文件只能包含这些字符。
同样，该级别也不必是矩形的（某些行可以比其他行长/短）。
config.txt一个非常基本的配置文件：edgeWidth每个单元的宽度（像素）；
edgeHeight每个单元格的高度（像素）；
maxFrameRate每次迭代将至少花费此值（以毫秒为单位）；
graphPath相对于可执行文件的级别的文件路径。
config_i.txt交互模式的一个非常基本的配置文件：edgeWidth每个单元的宽度（像素）；
edgeHeight每

android自定义相机的实现，主要实现了通过surfaceview跟camera实现拍照，预览，图片的保存。
能够进行前后摄像头的切换，自动和手动聚焦，设置闪光灯模式，人脸识别等详细请见博客地址http://blog.csdn.net/renlei0109/article/details/49911695

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。