本源码是基于MATLAB实现车牌识别并语音播报。
本系统针对家庭小型车蓝底白字车牌进行识别。
根据彩色图像的RGB比例定位出近似蓝色的候选区域。
但是由于RGB三原色空间中两点间的欧氏距离与颜色距离不成线性比例，在设定蓝色区域的定位范围时不能很好的控制。
因此造成的定位出错是最主要的。
这样在图片中出现较多的蓝色背景情况下识别率会下降，不能有效提取车牌区域。
对此本文提出了自适应调节方案。
对分割出来的区域进行识别调整。
根据长宽比，蓝白色比对候选区域进行多次定位。
最终找到车牌区域。
对字符正确识别之后，用事先对对每一个字符的录音根据对应字符顺序播放。
在对车牌区域识别出错、字体分割出错时程序暂停，并有语音提醒。

本书是为非数学专业理工科大学生和研究生学习数值分析课程所编写的教材。
与一般的数值分析教材不同，本书编排由浅入深，采用全新的数值分析论述方式，重点突出数值分析课程的核心和实用性，弱化其数学理论性，特别强调数值分析“立足近似、追求可用”的特点和其内涵的科学研究方法，更加适合学生自学数值分析知识和教师进行数值分析或计算方法课程的研究型教学。
本书的主要内容包括：非线性方程求根方法，线性方程组的解法，求矩阵特征值和特征向量的方法，插值与拟合方法，数值积分与数值微分和常微分方程初值数值解法。

比较系统的介绍了AVO技术一、AVO技术的理论基础（Zoeppritz方程）二、泊松比三、Zoeppritz方程的近似表达式（重点）四、不同岩性组合的AVO特征（重点）五、AVO研究中影响反射振幅的因素六、AVO资料处理及属性剖面（重点）七、利用AVO技术进行岩性预测的方法步骤八、AVO反演中存在的问题

线性光谱聚类（LSC）的超像素分割算法，该算法可以生成具有低计算成本的紧凑且均匀的超像素。
基本上，基于测量图像像素之间的颜色相似性和空间接近度的相似性度量，采用超像素分割的归一化切割公式。
然而，代替使用传统的基于特征的算法，我们使用核函数来近似相似性度量，导致将像素值和坐标明确映射到高维特征空间。
我们证明，通过适当地加权该特征空间中的每个点，加权K均值和归一化切割的目标函数共享相同的最佳点。
因此，通过在所提出的特征空间中迭代地应用简单的K均值聚类，可以优化归一化切割的成本函数。
LSC具有线性计算复杂性和高内存效率，并且能够保留图像的全局属性。
实验结果表明，LSC在图像分割中的几种常用评估度量方面表现出与现有技术的超像素分割算法相同或更好的性能。

作者：徐子珊　　本算法教材文笔顺畅，处理算法描述的两难问题有自己的特点，且具有丰富的C、C++和Java实现程序，这对读者学以致用很有帮助。
本书还有一个特点，文采甚好，如集腋成裘、化整为零、赢得舞伴等，生动形象，易于学习和理解。
本书插图也精美，如Hanoi塔图等，都给本书增色很多，让读者在兴趣中学习。
此书在应用性例题上，兼有中、英文描述题目，如环法自行车赛、牛牛玩牌、射雕英雄等例题。
这些例题来自ACM／ICPC，它们富有挑战性，可引起读者的学习兴趣。
　　本书第1章～第6章按算法设计技巧分成渐增型算法、分治算法、动态规划算法、贪婪算法、回溯算法　　点击此处添加图片说明和图的搜索算法。
每章针对一些经典问题给出解决问题的算法，并分析算法的时间复杂度。
这样对于初学者来说，按照算法的设计方法划分，算法思想的阐述比较集中，有利于快速入门理解算法的精髓所在。
一旦具备了算法设计的基本方法，按应用领域划分专题深入学习，读者可以结合已学的方法综合起来解决比较复杂的问题。
本书第7章的线性规划和第8章的计算几何是综合算法部分，通过学习这些内容，读者将进一步地学习更前沿的随机算法、近似算法和并行算法等现代算法设计方法和实战技巧。
　　本书特色是按照算法之间逻辑关系编排学习顺序，并对每一个经典算法，都给出了完整的C/C++/Java三种主流编程语言的实现程序，是一本既能让读者清晰、轻松地理解算法思想，又能让读者编程实现算法的实用书籍。
建议读者对照本书在计算机上自己创建项目、文件，进行录入、调试程序等操作，从中体会算法思想的精髓，体验编程成功带来的乐趣。

《基于fpga的嵌入式图像处理系统设计》详细介绍了fpga（fieldprogrammablegatearray，现场可编程门阵列）这种新型可编程电子器件的特点，对fpga的各种编程语言的发展历程进行了回顾，并针对嵌入式图像处理系统的特点和应用背景，详细介绍了如何利用fpga的硬件并行性特点研制开发高性能嵌入式图像处理系统。
作者还结合自己的经验，介绍了研制开发基于fpga的嵌入式图像处理系统所需要的正确思路以及许多实用性技巧，并给出了许多图像处理算法在fpga上的具体实现方法以及多个基于fpga实现嵌入式图像处理系统的应用实例。
　　《基于fpga的嵌入式图像处理系统设计》对fpga技术的初学者以及已经具有比较丰富的设计经验的读者来说都有很好的参考价值，也将为从事基于fpga的嵌入式系统开发和应用的软硬件工程师和科研人员提供一本比较系统、全面的学习材料。
目录1图像处理1.1基本定义1.2图像形成1.3图像处理操作1.4应用实例1.5实时图像处理1.6嵌入式图像处理1.7串行处理1.8并行性1.9硬件图像处理系统2现场可编程门阵列2.1可编程逻辑器件2.1.1fpga与asic2.2fpga和图像处理2.3fpga的内部2.3.1逻辑器件2.3.2互连2.3.3输入和输出2.3.4时钟2.3.5配置2.3.6功耗2.4fpga产品系列及其特点2.4.1xilinx2.4.2altera2.4.3lattice半导体公司2.4.4achronix2.4.5siliconblue2.4.6tabula2.4.7actel2.4.8atmel2.4.9quicklogic2.4.10mathstar2.4.11cypress2.5选择fpga或开发板3编程语言3.1硬件描述语言3.2基于软件的语言3.2.1结构化方法3.2.2扩展语言3.2.3本地编译技术3.3visual语言3.3.1行为式描述3.3.2数据流3.3.3混合型3.4小结4设计流程4.1问题描述4.2算法开发4.2.1算法开发过程4.2.2算法结构4.2.3fpga开发问题4.3结构选择4.3.1系统级结构4.3.2计算结构4.3.3硬件和软件的划分4.4系统实现4.4.1映射到fpga资源4.4.2算法映射问题4.4.3设计流程4.5为调整和调试进行设计4.5.1算法调整4.5.2系统调试5映射技术5.1时序约束5.1.1低级流水线5.1.2处理同步5.1.3多时钟域5.2存储器带宽约束5.2.1存储器架构5.2.2高速缓存5.2.3行缓冲5.2.4其他存储器结构5.3资源约束5.3.1资源复用5.3.2资源控制器5.3.3重配置性5.4计算技术5.4.1数字系统5.4.2查找表5.4.3cordic5.4.4近似5.4.5其他方法5.5小结6点操作6.1单幅图像上的点操作6.1.1对比度和亮度调节6.1.2全局阈值化和等高线阈值化6.1.3查找表实现6.2多幅图像上的点操作6.2.1图像均值6.2.2图像相减6.2.3图像比对6.2.4亮度缩放6.2.5图像掩模6.3彩色图像处理6.3.1伪彩色6.3.2色彩空间转换6.3.3颜色阈值化6.3.4颜色校正6.3.5颜色增强6.4小结7直方图操作7.1灰度级直方图7.1.1数据汇集7.1.2直方图均衡化7.1.3自动曝光7.1.4阈值选择7.1.5直方图相似性7.2多维直方图7.2.1三角阵列7.2.2多维统计信息7.2.3颜色分割7.2.4颜色索引7.2.5纹理分析8局部滤波器8.1缓存8.2线性滤波器8.2.1噪声平滑8.2.2边缘检测8.2.3边缘增强8.2.4线性滤波器技术8.3非线性滤波器8.3.1边缘方向8.3.2非极大值抑制8.3.3零交点检测8.4排序滤波器8.4.1排序滤波器的排序网络8.4.2自适应直方图均衡化8.5颜色滤波器8.6形态学滤波器8.6.1二值图像的形态学滤波8.6.2灰度图像形态学8.6.3颜色形态学滤波8.7自适应阈值分割8.7.1误差扩散8.8小结9几何变换9.1前向映射9.1.1可分离映射9.2逆向映射9.3插值

激光喷丸强化技术是一种新型的材料表面改性技术相比于传统喷丸强化技术,具有明显的优势。
采用试验与有限元分析相结合的方法，探讨了在一定冲击顺序下，多点激光喷丸强化处理后紧固孔周围残余应力的分布情况。
结果表明，通过多个直径为2.6mm光斑的组合能形成一个直径近似为6mm的较大圆形冲击区域，可用来替代大直径光斑进行冲击强化。
在多点激光喷丸强化过程中，由于多个光斑叠加，导致冲击区域的表面残余压应力幅值由第一点冲击后的134MPa增加到冲击结束后的254MPa，冲击区域变形深度也逐渐增大到26.6μm。
在冲击区域钻孔后，紧固孔孔口边缘处的最大残余压应力值明显减小。
模拟值与实验值吻合较好。

具有正交结构（Pbca-BN，空间）的完全四面结合的氮化硼（BN）同素异形体组：Pbca）通过第一性原理计算进行了研究。
在这项工作中，我们调查了密度泛函理论研究Pbca-BN的结构，弹性，电子性质和弹性各向异性局部密度逼近框架中采用超软伪势方法的三维方法（LDA）和广义梯度近似（GGA）。
根据我们的计算，我们发现Pbca-BN的体积模量为344GPa，剪切模量为316GPa，大的德拜温度为1734K，较小的位置比率0.14和60.1GPa的硬度，从而使其成为具有以下特性的超硬材料：潜在的技术和工业应用。
我们的计算表明，Pbca-BN在机械上是稳定，是一个宽带隙为5.399eV的绝缘体。

SPH光滑粒子流体动力学中英文都有，中文版本以及英文版的都有，拿去参考吧。
光滑粒子流体动力学-一种无网格粒子法第1章绪论1.1数值模拟1.1.1数值模拟的作用1.1.2一般数值模拟的求解过程1.2基于网格的方法1.2.1拉格朗日网格1.2.2欧拉网格1.2.3拉格朗日网格和欧拉网格的结合1.2.4基于网格的数值方法的局限性1.3无网格法1.4无网格粒子法(MPMS)1.5MPMs的求解策略1.5.1粒子描述法1.5.2粒子近似1.5.3MPMS的求解过程1.6光滑粒子流体动力学(SPH)1.6.1SPH方法1.6.2SPH方法简史1.6.3本书中的SPH方法第2章SPH的概念和基本方程2.1SPH的基本思想2.2SPH的基本方程2.2.1函数的积分表示法2.2.2函数的导数积分表示法2.2.3粒子近似法2.2.4推导SPH公式的一些技巧2.3其他基本概念2.3.1支持域和影响域2.3.2物理影响域2.3.3particle—in-cell(PIC)方法2.4结论第3章光滑函数的构造3.1引言3.2构造光滑函数的条件3.2.1场函数的近似3.2.2场函数导数的近似3.2.3核近似的连续性3.2.4粒子近似的连续性3.3构造光滑函数3.3.1构造多项式光滑函数3.3.2一些相关的问题3.3.3光滑函数构造举例3.4数值测试3.5结论第4章SPH方法在广义流体动力学问题中的应用4.1引言4.2拉格朗日型的Navier—Stokes方程4.2.1有限控制体与无穷小流体单元4.2.2连续性方程4.2.3动量方程4.2.4能量方程4.2.5Navier-Stokes方程4.3用SPH公式解Navier-Stokes方程组4.3.1密度的粒子近似法4.3.2动量方程的粒子近似法4.3.3能量方程的粒子近似法4.4流体动力学的SPH数值相关计算4.4.1人工粘度4.4.2人工热量4.4.3物理粘度4.4.4可变光滑长度4.4.5粒子间相互作用的对称化4.4.6零能模式4.4.7人工压缩率4.4.8边界处理4.4.9时间积分4.5粒子的相互作用4.5.1最近相邻粒子搜索法(NNPS)4.5.2粒子对的相互作用4.6数值算例4.6.1在不可压缩流的应用4.6.2在自由表面流的应用4.6.3SPH对可压缩流的应用4.7结论第5章非连续的SPH(DSPH)5.1引言5.2修正光滑粒子法5.2.1一维情况5.2.2多维情况5.3模拟非连续现象的DSPH公式5.3.1DSPH公式5.3.2非连续的确定5.4数值性能研究5.5冲击波的模拟5.6结论第6章SPH在爆炸模拟中的应用6.1引言6.2HE爆炸和控制方程6.2.1爆炸过程6.2.2HE的稳态爆轰6.2.3控制方程6.3SPH公式6.4光滑长度6.4.1粒子的初始分布6.4.2光滑长度的更新6.4.3优化和松弛过程6.5数值算例6.6应用SPH方法模拟锥孔炸药6.7结论第7章SPH在水下爆炸冲击模拟中的应用7.1引言7.2水下爆炸和控制方程7.2.1水下爆炸冲击的物理特性7.2.2控制方程7.3SPH公式7.4交界面处理7.5数值算例7.6真实爆炸模型与人工爆炸模型的比较研究7.7水介质缓冲模拟7.7.1背景7.7.2模拟设置7.7.3模拟结果7.7.4小结7.8结论第8章SPH方法在具有材料强度的动力学中的应用8.1引言8.2具有材料强度的动力学8.2.1控制方程8.2.2本构模型8.2.3状态方程8.2.4温度8.2.5声速8.3具有材料强度的动力学SPH公式8.4张力不稳定问题8.5自适应光滑粒子流体动力学(ASPH)8.5.1为什么需要ASPH方法8.5.2ASPH的主要思想8.6对具有材料强度的动力学的应用8.7结论第9章与分子动力学耦合的多尺度模拟9.1引言9.2分子动力学9.2.1分子动力学的基本原理9.2.2经典分子动力学9.2.3经典MD模拟9.2.4Poiseuille流的MD模拟9.3MD与FEM和FDM的耦合9.4MD与SPH的耦合9.4.1模型I：双重功能(具有重叠区域的模型)9.4.2模型Ⅱ：力桥(没有重叠区域的模型)9.4.3

基于Atanassov直觉模糊集的近似I的TripleI方法

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。