在遥感领域，数据集是研究和开发的关键资源，它们为模型训练、验证和测试提供了必要的数据。
"高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集"是这样一种专门针对遥感图像处理的宝贵资源，它结合了两种不同类型的数据——高光谱图像和LiDAR（LightDetectionandRanging）数据，以实现更精确的图像分类。
高光谱图像，也称为光谱成像，是一种捕捉和记录物体反射或发射的光谱信息的技术。
这种技术能够提供数百个连续的光谱波段，每个波段对应一个窄的电磁谱段。
通过分析这些波段，我们可以获取物体的详细化学和物理特性，例如植被健康、土壤类型、水体污染等，这对环境监测、城市规划、农业管理等有着重要的应用。
LiDAR则是一种主动遥感技术，它通过向地面发射激光脉冲并测量回波时间来计算目标的距离。
LiDAR数据可以生成高精度的地形模型，包括地表特征如建筑物、树木和地形起伏。
此外，LiDAR还能穿透植被，揭示地表覆盖下的特征，如地基和地下结构。
这个数据集包含了三个不同的地区：Houston2013、Trento和MUUFL。
每个地区可能对应不同的地理环境和应用场景，这为研究者提供了多样性的数据，以便他们在不同条件和场景下测试和比较分类算法的效果。
数据集的分类任务通常涉及识别图像中的各种地物类别，如建筑、水体、植被、道路等。
多模态数据结合可以显著提升分类的准确性，因为高光谱数据提供了丰富的光谱信息，而LiDAR数据则提供了高度精确的空间信息。
将这两者结合起来，可以形成一个强大的特征空间，帮助区分相似的地物类别，减少分类错误。
在实际应用中，这个数据集可以用于训练深度学习或机器学习模型，比如卷积神经网络(CNN)。
通过在这样的多模态数据上训练，模型能够学习到如何综合解析光谱和空间信息，从而提高对遥感图像的分类能力。
对于研究人员和开发者来说，这个数据集提供了理想的平台，用于开发新的图像分析技术，改进现有算法，并推动遥感图像处理领域的创新。
"高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集"是一个涵盖了多种地理环境和两种互补遥感技术的宝贵资源，对于理解地物特性、提升遥感图像分类精度以及推动遥感技术的发展具有重大价值。
通过深入研究和利用这个数据集，我们可以期待在未来实现更加智能化和精确化的地球表面监测。

用于制作游戏人物模型的由日本开发的MMD模型制作软件（已汉化）PmxEditor是用来给MMD的模型进行绑骨和物理演算的软件，因为这个都是日文，很多人看这个可能会有些茫然，很难辨认，不过这并没有很大的问题，我们只需要了解其中的一部分选项有什么功能，就可以来进行简单的绑骨了　　1、打开PE,其中左边的“选尺”是用来选择要编辑的物体类型(按顺序看就是：顶点，面，骨骼，刚体，链接体);　　“表”是用来调整背景颜色，顶点颜色一类的，在某些时候可以方便我们观察模型，进行一些细致的操作;　　2、“绞”经常需要用，主要是用来确定模型需要编辑的范围　　3、选择到材质这一项，就可以选择特定的部件用来单独编辑　　4、选择材质0是白色馒头型物体，材质4是卷毛君的一个红晕，像这样，分别选用不同的材质，就可以分别编辑不同的区域了　　5、如果有需要删除的部分，也可以使用这个面板，比如说，卷毛君的材质6是头上那根毛　　6、勾选材质6，卷毛变黑了，点击这个“选尺材质の什么削除”　　7、选择“是”，确认消除　　8、卷毛的毛就拔掉了=　　9、关于那个“涂”，则是用来刷权重用的　　所谓刷权重，就是将骨骼与模型的顶点建立联系，让模型可以跟随骨骼来移动，也就是我们通常所说的绑骨　　10、当然，PmxEditor的功能远不止这些，其它用得比较少的控件也有很多，大家可以在网上自行学习

现在图像处理技术已经应用于多个领域当中，其中，纸币识别，车牌识别，文字识别和指纹识别已为大家所熟悉。
图像分割是一种重要的图像技术,它不仅得到了人们的广泛重视和研究,也在实际中得到了大量的应用。
它是处理图像的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。
图像识别的基础是图像分割，其作用是把反映物体真实情况的，占据不同区域的，具有不同性质的目标区分开来，并形成数字特性。
关于图像分割的方法已有上千种，本文将介绍几种主流的方法，并分析各自的特性，利用LabVIEW平台实现两种阈值方法分割图像，展现实验现象，比较两种方法的处理结果。

SimLabComposer9中文版是用于3D设计和逼真场景的多功能软件，它具有集成的图形环境，用于设计真实的物理场景和对象，SimLabComposer9的一个重要亮点是能够建立和分享3DPDF文件，用户能够通过WebGL或Android平台、iPad共享3D场景，实时展现现场变化，随时访问最终模型，此外，SimLabComposer9还可以创建漂亮的动画，用于专门的动画设计，用户可以使用该软件中的工具从事简单到复杂的设计。
SimLabComposer2018中文版SimLabComposer2018中文版SimLabComposer9的功能和特点：1.模型分享通过simlab，您可以和任何人在任何硬件环境下分享3D模型、交互规则和相关工作模板，simlab将采取最安全、简便的方式来实现，比如通过3D-PDF文件、WebGL、IOS/安卓等轻量化方式，在这种方式下，其余参与方并不需要再采购其它任何第三方软件了。
2.模型渲染Simlab可以为室内设计师和建筑师的模型提供实时、高效率、高质量的渲染，并且提供一系列丰富的材质库，同时也支持灯光、内置贴图等渲染必备利器。
3.动画制作Simlab能够快速制作3D漫游动画、机械运动动画、构件装配动画等各类型3D模型的动画。
4.贴图烘焙Simlab支持快速创建贴图烘焙，能够在短时间内让您的场景达到出乎意料的效果。
5.场景模拟Simlab能够创建多种类型的模拟场景，同时也支持给多种模型场景赋予不同交互规则。
6.VRSimlab能够将工程师的模型快速的转换成完整的带交互功能的VR场景，用户可以通过HTCVIVE、OculusRift或者各类移动端VR设备来查看所创建的VR场景。
SimLabComposer9是一个易于使用的应用程序，但一个非常强大的一个软件。
允许用户整合来自不同平台/格式的几何物体，以方便快速地创建各种场景。
允许的平台/格式包括：Rhino,IGES,STEP,Solidwords,SketchUp,3DXML,FBX,3DS,OBJ,U3D,和3DPDF。
这个特性能够极大的帮助开发者互动地创建高级3D场景模型,并借助COLLADA实现资源共享,以及通过PDF3D格式维护场景创建的组合结构。
硬件和软件规格：Intel或AMD处理器Windows64位（7,8或10）任何256MB或更多的显卡（专用或共享）2GB或更多内存2GB的可用硬盘空间显示器分辨率为1440X900或更高

包含十种物体，每一类100张图片，已经分好测试集和训练集了，小样本量的数据集，挺好用

采用OpenCV3.4.2开源库，基于混合高斯模型（GMM）实现监控视频移动物体实时检测，使用OpenCV默认的行人检测模型实现了监控视频的行人检测，将两种功能集成到C++的MFC界面中，通过打开摄像头、开始监测、停止监测和关闭摄像头按钮进行操作。
PS:可使用X64文件夹-＞Debug文件夹下的.exe文件查看执行效果，在使用代码时需更改OpenCV的相关路径，使用X64平台运行。

元对象机制（MOF，Meta-ObjectFacility）起源于统一建模语言（UML）,OMG需要一种元模型结构来定义UML。
MOF被设计为4层次的结构。
位于顶部的是元元模型层，即M3层。
M3模型是MOF建立元模型（被称为M2模型）的语言。
M2模型最明显的例子是UML元模型，该模型描述UML。
M2模型描述M1层以及M1层的要素，例如，UML模型。
最后一层是M0层或数据层。
它描述真实世界的物体。

这是一本系统介绍Cinema4DR17基本功能以及运用技巧的书。
全书共27章，每章单独介绍一块内容，讲解过程细腻，实例丰富，读者可以轻松地掌握软件技术。
本次分享两块内容，一个是大部分三维软件支持的一种优秀的建模方式——NURBS，它能够很好地控制物体表面的曲线度，从而创建出更逼真、更生动的造型；
另一个是可以自由组合出各种不同效果的“造型工具”，它的可操控性和灵活性是其他三维软件无法比拟的。

DoTweenPro是Tweeen家族中最好用，效率最高的插件，用来做物体的各种动画，路径移动，非常方便。
HoTween的升级版。
比Dotween的免费版要多很多功能。
包括最好用的路径，动画等。

随着道路监控系统的日益完善，大量复杂的交通视频加重了交警部门的工作压力，因此建立智能交通监测模型成为路况监控自动化的关键。
本文基于OpenCV开发平台，利用OpenCV的基本函数与运动物体跟踪原型，通过视频处理构建了交通监控模型，对所涉及的运动背景提取、阴影去除运动检测、形态学处理以及碰撞检测等核心技术进行了代码实现。

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。