本段代码是利用大津法分割阈值，获得二值图像，随后利用小面积法删除背景区域，经过运算获得肺实质的掩模图像，最后，经过原dcm图像与掩模图像的运算，获得完整的肺实质图像，完成肺实质的粗提取。
2025/5/7 2:03:01
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根据冲孔CAD图纸自动提取所有圆形坐标，并自动生成G代码程序，坐标为增量输出。
支持自己设定坐标原点。
支持自己设定坐标原点。
2025/5/6 16:45:08
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数据结构：每个进程有一个进程控制块（PCB）表示。
进程控制块可以包含如下信息：进程类型标号、进程系统号、进程状态（本程序未用）、进程产品（字符）、进程链指针等等。
系统开辟了一个缓冲区，大小由buffersize指定。
程序中有三个链队列，一个链表。
一个就绪队列（ready），两个等待队列：生产者等待队列（producer）；
消费者队列（consumer）。
一个链表（over），用于收集已经运行结束的进程本程序通过函数模拟信号量的原子操作。
算法的文字描述：①由用户指定要产生的进程及其类别，存入进入就绪队列。
②调度程序从就绪队列中提取一个就绪进程运行。
如果申请的资源不存在则进入响应的等待队列，调度程序调度就绪队列中的下一个进程。
进程运行结束时，会检查对应的等待队列，激活队列中的进程进入就绪队列。
运行结束的进程进入over链表。
重复这一过程直至就绪队列为空。
③程序询问是否要继续？如果要转直①开始执行，否则退出程序。
进程控制块可以包含如下信息：进程类型标号、进程系统号、进程状态（本程序未用）、进程产品（字符）、进程链指针等等。
系统开辟了一个缓冲区，大小由buffersize指定。
程序中有三个链队列，一个链表。
一个就绪队列（ready），两个等待队列：生产者等待队列（producer）；
消费者队列（consumer）。
一个链表（over），用于收集已经运行结束的进程本程序通过函数模拟信号量的原子操作。
算法的文字描述：①由用户指定要产生的进程及其类别，存入进入就绪队列。
②调度程序从就绪队列中提取一个就绪进程运行。
如果申请的资源不存在则进入响应的等待队列，调度程序调度就绪队列中的下一个进程。
进程运行结束时，会检查对应的等待队列，激活队列中的进程进入就绪队列。
运行结束的进程进入over链表。
重复这一过程直至就绪队列为空。
③程序询问是否要继续？如果要转直①开始执行，否则退出程序。
2025/5/4 6:57:29
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本文件直接提取自WindowsServer2012R2原版镜像下sources\sxs文件夹，由于zip格式太大，所以就用7-zip进行的压缩，下载后，请在Server2012R2下，以管理员身份执行控制台命令：dism.exe/online/enable-feature/all/featurename:NetFX3/Source:X:\sxs其中X为加压后，sxs文件的位置。
我没有做过任何其他的改动...本zip用于解决当你没有ISO的情况下却要安装Frameword3.5（比如在云环境...）的燃眉之急..
我没有做过任何其他的改动...本zip用于解决当你没有ISO的情况下却要安装Frameword3.5（比如在云环境...）的燃眉之急..
2025/5/4 6:37:48
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该软件是通过直接提取内存来实现dll解密，可在模拟器中进行提取，已整合模拟器提取内存所需软件，提取内存bin文件后将get_dll_from_dumped_bin.exe放到同一文件夹下运行即可
2025/5/3 2:33:39
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invariantmomentsofimagephi=invmoments(F)F为读取的图像矩阵，phi中保存了7个hu不变矩%Copyright2002-2004R.C.Gonzalez,R.E.Woods,&S.L.Eddins%DigitalImageProcessingUsingMATLAB,Prentice-Hall,2004%$Revision:1.5$$Date:2003/11/2114:39:19$
2025/4/30 10:52:22
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以新疆红富士苹果为研究对象,探讨应用高光谱图像技术和最小外接矩形法预测其大小的研究方法。
提取苹果高光谱图像中可见红色区域受色度影响较小的713nm以及近红外区域793和852nm的3个波长图像,做双波段比运算处理。
比较所得双波段比图像可知,852/713双波段比图像中背景和前景灰度对比度最大。
对该图像做阈值分割以及形态闭运算去除果梗区域,使用8邻接边界跟踪法得到二值图像的轮廓坐标序列,采用最小外接矩形法求苹果的大小,与实测值建立回归方程。
结果表明,基于高光谱图像技术采用波段比算法,结合最小外接矩形法,能够有效地检测苹果大小,预测值与实际值最大绝对误差为3.06mm,均方根误差为1.21mm。
提取苹果高光谱图像中可见红色区域受色度影响较小的713nm以及近红外区域793和852nm的3个波长图像,做双波段比运算处理。
比较所得双波段比图像可知,852/713双波段比图像中背景和前景灰度对比度最大。
对该图像做阈值分割以及形态闭运算去除果梗区域,使用8邻接边界跟踪法得到二值图像的轮廓坐标序列,采用最小外接矩形法求苹果的大小,与实测值建立回归方程。
结果表明,基于高光谱图像技术采用波段比算法,结合最小外接矩形法,能够有效地检测苹果大小,预测值与实际值最大绝对误差为3.06mm,均方根误差为1.21mm。
2025/4/29 18:04:53
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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。
2024-04-09 15:03
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