通过matlab实现二维泊松求解，采用构建系数矩阵的方式，对系数矩阵求逆矩阵可获得最终结果。

本人是无线电物理专业的研讨生，对于随机信号的分析，这本书算是必须的吧，尤其是马克夫链，泊松过程，平稳过程讲的都不错

传统的去噪方法往往假设含噪图像的有用信息处在低频区域，而噪声信息处在高频区域，从而基于中值滤波、Wiener滤波、小波变换等方法实现图像去噪，而实际上这种假设并不总是成立的。
基于图像的稀疏表示，近几年来研讨者们提出了基于过完备字典稀疏表示的图像去噪模型，其基本原理是将图像的稀疏表示作为有用信息，将逼近残差视为噪声。
利用K-SVD算法求得基于稀疏和冗余的训练字典，同时针对K-SVD算法仅适合处理小规模数据的局限，通过定义全局最优来强制图像局部块的稀疏性。
文献[28]提出了稀疏性正则化的图像泊松去噪算法，该算法采用log的泊松似然函数作为保真项，用图像在冗余字典下稀疏性约束作为正则项，从而取得更好的去噪效果。

matlab图像预处理对付各种噪声的处理（灰度、彩色图加椒盐、高斯、泊松、瑞利、伽马、乘性噪声）并绘制其直方图

实现了工程测量中各种常见的沉降预测算法，包括直线拟合法、二次多项式拟合法、三次多项式拟合法、双曲线法、对数曲线法、抛物线法、指数曲线法、泊松曲线法、星野法、Asaoka法、灰度模型GM(1,1)法、灰度模型Verhulst法、BP神经网络法、遗传算法。
各种算法的具体实现可以参考https://blog.csdn.net/yh523/article/details/122944048。
在VisualStudio2015中采用C#编程语言实现，使用.NetFramework4.0。
附件资源包含可以编译运转的源代码，以及可以直接运转的exe示例程序。

求土堆的体积一位知友春节前请教的问题，年后抽个时间帮忙回答。
问题很简单，平地上一堆土，重建出来了点云。
现在需要计算土的体积。
先安装依赖库：pip3install--usernumpyopen3dshaplytrimesh然后cd到Python目录直接运行：python3CalcVolume.py即可。
思路比较简单：人手工选择四个点，来框定土堆的位置。
在实际问题中，选择这个范围通常是可行的。
在选择的平面四个点上建立坐标系，然后将所有的点转换到坐标系内。
泊松重建，来获得表面的网格三角形。
把每个三角形到地面的体积累加起来。
代码功能可以再优化很多。
另外精度应该可以满足一些要求。
如果需要再高精度的要求，改进３和４。

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。