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数字图像处理（DIA）相关实验，包括matlab的源代码、效果图与论文等参考资料。
任务描述：1. 给定一对图像，利用提取好的SIFT特征文件，根据距离阈值准则（跨图像的局部SIFT特征距离小于0.4），得到图像间的初始局部特征匹配关系；
2. 基于上述初步匹配结果，实现spatialcoding方法，进行匹配校验，确定几何不一致的匹配；
3. 将几何一致的匹配和不一致的匹配在图像上画出来，分别用蓝色和红色进行区分。

在2020年信院6系春季学期数字图像分析DIA考试前，搜集网上材料以及老师PPT内容整理而成，主要是整合了几年的考题回忆版本，然后就是一些复习的知识点，如有遗漏，敬请见谅

稀疏矩阵的DIA/ELLPACK/COO/CSR/HYB表示方式，以及各表示方式下的稀疏矩阵乘法（稀疏大矩阵*矢量）的CUDA实现。
对于矩阵中每一行稀疏元素个数较统一的情况，ELLPACK表示最佳，其次是HYB（ELL+COO）。
关于稀疏矩阵的研究很多，这里列出的仅是凤毛麟角，有兴趣的朋友我们一起探讨。

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。