包括：OpenCV计算机视觉编程攻略第2版、深入理解OpenCV实用计算机视觉项目解析、学习OpenCV（含源码）作为学习opencv来说很有协助，教材清晰，代码齐全
2019/10/18 9:53:20
97.14MB
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具有强大控件和完整功能的创新型图书阅读器。
说明•免费阅读数以千计的电子书，支持在线电子书库•流畅滚动和大量创新阅读本地书籍☆支持epub，mobi，chm，cbr，cbz，umd，fb2，txt，html，rar，zip或OPDS，次要功能：✔完整的视觉选项：行距，字体比例，粗体，斜体，阴影，对齐的对齐方式，alpha颜色，褪色边缘等。
✔嵌入了10多个主题，包括日夜模式切换器。
✔各种类型的寻呼：触摸屏，音量键甚至相机，搜索或后退键。
✔24种自定义操作（屏幕单击，滑动手势，硬件键），适用于15个自定义事件：搜索，书签，主题，导航，字体大小等等。
✔5种自动滚动模式：卷帘模式；
按像
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✔各种类型的寻呼：触摸屏，音量键甚至相机，搜索或后退键。
✔24种自定义操作（屏幕单击，滑动手势，硬件键），适用于15个自定义事件：搜索，书签，主题，导航，字体大小等等。
✔5种自动滚动模式：卷帘模式；
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2020/3/12 8:40:36
28.59MB
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图像分类，顾名思义，是一个输入图像，输出对该图像内容分类的描述的问题。
它是计算机视觉的核心，实际应用广泛。
图像分类的传统方法是特征描述及检测，这类传统方法可能对于一些简单的图像分类是无效的，但由于实际情况非常复杂，传统的分类方法不堪重负。
现在，我们不再试图用代码来描述每一个图像类别，决定转而使用机器学习的方法处理图像分类问题。
目前，许多研究者使用CNN等深度学习模型进行图像分类;另外，经典的KNN和SVM算法也取得不错的结果。
然而，我们似乎无法断言，哪种方法对于图像分来问题效果最佳。
本项目中，我们做了一些有意思的事情：将业内普遍用于图像分类的CNN和迁移学习算法与KNN，SVM，BP神经网络进
它是计算机视觉的核心，实际应用广泛。
图像分类的传统方法是特征描述及检测，这类传统方法可能对于一些简单的图像分类是无效的，但由于实际情况非常复杂，传统的分类方法不堪重负。
现在，我们不再试图用代码来描述每一个图像类别，决定转而使用机器学习的方法处理图像分类问题。
目前，许多研究者使用CNN等深度学习模型进行图像分类;另外，经典的KNN和SVM算法也取得不错的结果。
然而，我们似乎无法断言，哪种方法对于图像分来问题效果最佳。
本项目中，我们做了一些有意思的事情：将业内普遍用于图像分类的CNN和迁移学习算法与KNN，SVM，BP神经网络进
2018/5/23 7:43:50
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雷达干涉测量（INSAR）是近十几年来非常活跃的研究领域，其一般理论日益成熟，应用前景颇为看好。
《雷达干涉测量：原理与信号处理基础》结合作者多年来从事雷达遥感和INSAR技术研究的成果和实际经验，力图兼顾入门性和前沿性两方面，首先阐述《雷达干涉测量：原理与信号处理基础》的学科背景以及INSAR技术的发展、现状和存在的主要问题。
然后在引见雷达遥感的相关知识和SAR影像主要特点的基础上，系统地论述了雷达干涉测量技术的基本原理、成像模式、数据获取与数据处理的一般步骤等，并进一步探讨高程提取的理论精度、立体视觉与雷达干涉成像的联系与区别，试图从不同的角度理解干涉成像的原理。
在数据处理和相关的算法方面，着重论述了复数INSAR影像对的自动配准、抑制干涉图噪声、相位解缠和数字高程信息提取等关键技术和实施算法等。
对于每一个技术环节，尽量兼顾多种算法或实施途径，并进行分析对比，给读者提供多方面的理解。
最后还引见了INSAR技术的重要应用之一的差分干涉技术的基本原理和应用
《雷达干涉测量：原理与信号处理基础》结合作者多年来从事雷达遥感和INSAR技术研究的成果和实际经验，力图兼顾入门性和前沿性两方面，首先阐述《雷达干涉测量：原理与信号处理基础》的学科背景以及INSAR技术的发展、现状和存在的主要问题。
然后在引见雷达遥感的相关知识和SAR影像主要特点的基础上，系统地论述了雷达干涉测量技术的基本原理、成像模式、数据获取与数据处理的一般步骤等，并进一步探讨高程提取的理论精度、立体视觉与雷达干涉成像的联系与区别，试图从不同的角度理解干涉成像的原理。
在数据处理和相关的算法方面，着重论述了复数INSAR影像对的自动配准、抑制干涉图噪声、相位解缠和数字高程信息提取等关键技术和实施算法等。
对于每一个技术环节，尽量兼顾多种算法或实施途径，并进行分析对比，给读者提供多方面的理解。
最后还引见了INSAR技术的重要应用之一的差分干涉技术的基本原理和应用
2019/10/22 9:39:02
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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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