基于直方图的分布估计较法matlab源程序，测试函数选用的是30维函数-Estimationalgorithmbasedonhistogrammatlabsourcecode,testfunctionselectedis30-dimensionalfunction
2020/1/14 12:02:12
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matlab将的图片拼合代码运动的两视图结构如何运行：为了使该程序平稳运行，请确保您的Matlab版本具有计算机视觉工具箱。
result文件夹包含最终对象。
层模型显示在程序的末尾，但是您也可以在任何3D软件（例如Blender或Meshlab）中查看它。
为了用户的温馨，建议将背景颜色从黑色更改为较浅的颜色（例如绿色）。
要启动该程序，请运行文件main.m在运行时，将显示图像的关键和匹配功能以及最终生成的3D点云的图形。
该程序的主要步骤：解密本征矩阵文本文件。
提取并匹配两个图像的关键特征。
估计然后分解基本矩阵。
将匹配的点三角剖分成3D模型。
创建最终的PLY模型。
如何制作自己的模型：从相似但不同的视图中拍摄同一对象的两张图片。
建议水平方向。
使用Matlab工具箱校准相机，然后将生成的本征矩阵写入一个名为intrinsic.txt的文件中，该文件必须与两个图像放置在同一文件夹中。
在第4行上添加图像的尺寸。
将它们放在同一文件夹中，然后修改main.m以指向图像。
添加如下代码：Structure_from_Motion(image1Path,image
result文件夹包含最终对象。
层模型显示在程序的末尾，但是您也可以在任何3D软件（例如Blender或Meshlab）中查看它。
为了用户的温馨，建议将背景颜色从黑色更改为较浅的颜色（例如绿色）。
要启动该程序，请运行文件main.m在运行时，将显示图像的关键和匹配功能以及最终生成的3D点云的图形。
该程序的主要步骤：解密本征矩阵文本文件。
提取并匹配两个图像的关键特征。
估计然后分解基本矩阵。
将匹配的点三角剖分成3D模型。
创建最终的PLY模型。
如何制作自己的模型：从相似但不同的视图中拍摄同一对象的两张图片。
建议水平方向。
使用Matlab工具箱校准相机，然后将生成的本征矩阵写入一个名为intrinsic.txt的文件中，该文件必须与两个图像放置在同一文件夹中。
在第4行上添加图像的尺寸。
将它们放在同一文件夹中，然后修改main.m以指向图像。
添加如下代码：Structure_from_Motion(image1Path,image
2019/3/7 21:16:22
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该源代码执行二进制立体婚配算法以估计立体婚配图像。
在此应用程序中，您可以实现不同的流行蒙版以及新颖的混合蒙版。
在此应用程序中，您可以实现不同的流行蒙版以及新颖的混合蒙版。
2021/8/18 13:52:49
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matlab终止以下代码分布式遗传算法（DGA）内容概述分布式遗传算法（DGA）是MATLAB脚本，其中包含搜索最佳/次优单极性二进制代码序列（以下称为遗传优化代码（GO-code））所需的所有功能，旨在提供最大可能的编码增益。
在此脚本中，一组输入参数是可调的，其中能量增强因子F_E可以根据给定系统进行修改。
与搜索过程相关的其他参数是固定的（请参阅“输入参数”一节），这归功于DGA的鲁棒性，它们在不同的搜索目标中保持高效。
另外，在演示中，我们提供了一种衰减趋势，以考虑到EDFA增益饱和，从而对代码序列包络进行衰减。
在实际系统中，这种衰减趋势由EDFA的规格确定，可以通过测量编码序列来估计。
系统要求硬体需求DGA只需要一台具有足够内存以支持内存中操作的标准计算机。
为了获得最佳功能，我们建议您使用以下规格的计算机：内存：16+GBCPU：4+核心，2.5+GHz/核心以下运行时来自具有推荐规格的计算机（16GB，4核@2.5GHz）。
软件需求DGA通过仅需要工作版本的MATLAB的MATLAB脚本来实现。
我们建议使用高于MATLABR2015
在此脚本中，一组输入参数是可调的，其中能量增强因子F_E可以根据给定系统进行修改。
与搜索过程相关的其他参数是固定的（请参阅“输入参数”一节），这归功于DGA的鲁棒性，它们在不同的搜索目标中保持高效。
另外，在演示中，我们提供了一种衰减趋势，以考虑到EDFA增益饱和，从而对代码序列包络进行衰减。
在实际系统中，这种衰减趋势由EDFA的规格确定，可以通过测量编码序列来估计。
系统要求硬体需求DGA只需要一台具有足够内存以支持内存中操作的标准计算机。
为了获得最佳功能，我们建议您使用以下规格的计算机：内存：16+GBCPU：4+核心，2.5+GHz/核心以下运行时来自具有推荐规格的计算机（16GB，4核@2.5GHz）。
软件需求DGA通过仅需要工作版本的MATLAB的MATLAB脚本来实现。
我们建议使用高于MATLABR2015
2018/7/14 17:03:04
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Simulink模型，基于扩展卡尔曼滤波EKF和无迹卡尔曼滤波UKF估计算法的SOC仿真，毕设。
另外有BBDST工况模块，也有R2016b及R2020两个版本的Simulink。
谨供BMS爱好者学习运用，请勿商用。
另外有BBDST工况模块，也有R2016b及R2020两个版本的Simulink。
谨供BMS爱好者学习运用，请勿商用。
2015/7/2 10:38:24
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-我为什么做这个-很简单，网上很多关于分表的都是含糊其辞，没有任何详细的，通用的，既然没有，那么我写一个出来吧。
-主要目的-产品上线以后，数据量越来越大，当一个表有几十万上百万条记录的时候，是时候考虑分表了。
【超过几千万记录的话，这个分表估计不适合。
】-怎么做-分表情况，1：hash分表，按照目标表的id的hash值，写入对应hash值的表【注意：需要这个表有独一标示性ID】-分表情况，2：日期分表，按照目标表里面的记录日期的字段，按照日期【日、周、月、年】拆分成多个表【本代码仅考虑unix时间戳来分表，其它不支持，您可以自己思考，自己修改代码】-注意，支持【子表】，填入对应子表名、id、关联主表id，执行分表的时候，将对应把子表分表【目前支持2个子表，如果您想更多个子表，请自行修改代码】-为什么要分享-赚积分呗，老子十几年的CSDN会员了，想在CSDN上下载个东西，还要积分，罢了，赚些积分吧，
-主要目的-产品上线以后，数据量越来越大，当一个表有几十万上百万条记录的时候，是时候考虑分表了。
【超过几千万记录的话，这个分表估计不适合。
】-怎么做-分表情况，1：hash分表，按照目标表的id的hash值，写入对应hash值的表【注意：需要这个表有独一标示性ID】-分表情况，2：日期分表，按照目标表里面的记录日期的字段，按照日期【日、周、月、年】拆分成多个表【本代码仅考虑unix时间戳来分表，其它不支持，您可以自己思考，自己修改代码】-注意，支持【子表】，填入对应子表名、id、关联主表id，执行分表的时候，将对应把子表分表【目前支持2个子表，如果您想更多个子表，请自行修改代码】-为什么要分享-赚积分呗，老子十几年的CSDN会员了，想在CSDN上下载个东西，还要积分，罢了，赚些积分吧，
2019/9/21 17:49:17
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将mysql数据库转换为Sqlite数据库。
包括两个项目：A)一个php脚本B)一个基于python脚本的Windows可执行文件转换数据、索引和外键约束。
关于php脚本：-不需要很多内存-良好的速度估计在VDS/VPS上使用。
用法：wgethttps://sourceforge.net/projects/mysql2sqlite/files/mysql2sqlite/downloadchmod+xmysql2sqlite./mysql2sqlite关于Windows可执行文件和Python脚本：用法：编辑i文件以适合您的系统，只需运行exe或python脚本。
包括两个项目：A)一个php脚本B)一个基于python脚本的Windows可执行文件转换数据、索引和外键约束。
关于php脚本：-不需要很多内存-良好的速度估计在VDS/VPS上使用。
用法：wgethttps://sourceforge.net/projects/mysql2sqlite/files/mysql2sqlite/downloadchmod+xmysql2sqlite./mysql2sqlite关于Windows可执行文件和Python脚本：用法：编辑i文件以适合您的系统，只需运行exe或python脚本。
2019/2/9 5:32:29
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-利用灰狼优化算法寻找未知节点到锚节点的实际距离和估计距离之间的最小误差，完成对未知节点坐标的估计-进行了原始Dv-hop定位算法和基于GWO的Dv-hop定位算法的对比-正文很详细
2017/10/12 1:58:38
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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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