在MVG(多视图几何)和机器学习领域，求解线性方程组几乎是所有算法的根本，本文旨在帮助读者搞懂矩阵分解与线性方程组的关系，并给出利用SVD求解线性方程组的实战代码。
本资源是博文"【动手学MVG】矩阵分解与线性方程组的关系，求解线性方程组实战代码"的完整工程。
博文链接：https://blog.csdn.net/a435262767/article/details/108774141
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2023/11/2 19:13:07
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高度不可检测的steGO（HUGO隐写术）是近年来提出的一种众所周知的图像隐写术方法。
分析了HUGO隐写技术的安全性，提出了一种基于盲编码参数识别的隐写分析方法。
首先，分析了基于HUGO隐写术的秘密通信原理，以及在HUGO中使用的Syndrome-Trellis码（STC）的特点；
指出了HUGO的潜在安全隐患；
其次，基于信道编码盲参数识别的思想，可以正确识别STC的子矩阵参数，从而可以通过STC的解码算法正确提取HUGO嵌入的消息。
一系列实验结果表明，所提出的隐写分析方法不仅可以可靠地检测出隐匿图像，而且可以正确提取嵌入的信息。
这些都证实了HUGO安全漏洞的存在隐写术。
分析了HUGO隐写技术的安全性，提出了一种基于盲编码参数识别的隐写分析方法。
首先，分析了基于HUGO隐写术的秘密通信原理，以及在HUGO中使用的Syndrome-Trellis码（STC）的特点；
指出了HUGO的潜在安全隐患；
其次，基于信道编码盲参数识别的思想，可以正确识别STC的子矩阵参数，从而可以通过STC的解码算法正确提取HUGO嵌入的消息。
一系列实验结果表明，所提出的隐写分析方法不仅可以可靠地检测出隐匿图像，而且可以正确提取嵌入的信息。
这些都证实了HUGO安全漏洞的存在隐写术。
2023/10/31 20:30:48
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为了提升自然场景图像的识别精度，结合bag-of-visualword模型，提出了一种基于核稀疏表示的图像识别方法。
该方法的图像描述部分主要利用核稀疏表示在高维度空间进行图像特征的匹配表示，识别部分采用AdaBoost分类器，对各个类别编码并在对应的核矩阵上进行划分，从而实现多类场景图像的识别能力。
实验结果表明，该方法有效的提升了图像描述的准确度与对自然场景图像识别的精度。
该方法的图像描述部分主要利用核稀疏表示在高维度空间进行图像特征的匹配表示，识别部分采用AdaBoost分类器，对各个类别编码并在对应的核矩阵上进行划分，从而实现多类场景图像的识别能力。
实验结果表明，该方法有效的提升了图像描述的准确度与对自然场景图像识别的精度。
2023/10/31 6:44:35
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实例使用：第一步：图像数据_请导入到matlab.mat第二步：运行matlab_out_gif.m内程序可以使用matlab内矩阵数据成像后做gif，也可以直接导入已有图片生成gif
2023/10/28 0:35:09
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采用C语言编写，运用数值迭代方法求矩阵的特征值和特征向量，包括高斯迭代法和杜利特尔迭代法，精度10^-12
2023/10/27 13:19:41
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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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