倾斜摄影数据2g阁下倾斜摄影数据2g阁下倾斜摄影数据2g阁下

有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的功能会比期望差很多。
数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的功能。
如果数据倾斜没有解决，完全没有可能进行功能调优，其他所有的调优手段都是一个笑话。
数据倾斜是最能体现一个spark大数据工程师水平的功能调优问题。
数据倾斜如果能够解决的话，代表对spark运行机制了如指掌。
数据倾斜俩大直接致命后果。
1数据倾斜直接会导致一种情况：OOM。
2运行速度慢,特别慢，非常慢，极端的慢，不可接受的慢。
我们以10

为了校正机载共形光学窗口引入的随观察视角变化的动态像差,提出基于计算成像的共形光学系统像差校正方法。
通过建立非相干成像系统模型,给出波前编码系统消除共形光学窗口动态像差的原理和成像过程,阐明基于计算成像的共形光学系统的设计原则和掩模板的优化流程,利用倾斜边缘法定量分析该系统的传递能力。
实验结果表明,通过计算成像的方法可以校正机载共形光学系统的动态像差,并且无需加入复杂的校正器件,该系统具有结构简单和稳定性强的优点。

包括详细讲解与源代码，目的是将一幅图像中的数字识别出来，图像中数字有一定的倾斜角度，且各个部分光照不均，数字大体分布位置相同。
作者根据图像的这些性质，对图像进行分析，写出了识别数字的一个算法，该算法先对图像进行尺度变换，将倾斜的图像正立，同时提取图像中的数字部分，再对数字进行特征的提取，最后确定所识别的是哪一个具体数字。
在识别过程中，由于数字的特征不同，识别难度也不同，因而识别时有顺序区别，遵循先识别较难识别的数字，再识别简单的，并不是严格按照从0到9的顺序。
对于题目材料中所给的6幅图像能进行准确的识别，作者再将材料中的某些图像稍加改动后，仍能识别，识别效果较好。

Python基于hough直线检测的倾斜图片校正。
基于hough直线检测的倾斜图片校正。
可用Python言语实现基于hough直线检测的倾斜图片校正，内配图片hough变换

从理论和实验两方面研究了调控抽运脉冲的时、空啁啾特性对于波面倾斜法产生太赫兹波输出效率的影响。
实验和数值模仿证明：对于附加时间啁啾情况，当附加正时间啁啾时，太赫兹波输出效率与附加啁啾量呈非线性关系，并具有最佳值；
当附加负时间啁啾时，太赫兹输出效率与附加啁啾量呈线性反比关系。
对于附加空间啁啾情况，不论附加空间啁啾的大小和符号如何，都会降低太赫兹波的输出效率，并且随着空间啁啾量的增加而快速下降。
这些结果对基于波面倾斜法产生超快太赫兹波系统的优化和调控具有指导意义。

PCtoLCD2002使用教程在正式版中，用户可生成自己需要的各种小字库，也可以生成自定义的国标一二级汉字库。
0.生成自定义的小字库：0.使用PCTOLCD的各种调整功能调整出您需要的文字样式,如字体,字样(下划,倾斜，加粗),大小(各种点阵大小的字体,可锁定点阵本身大小(如16*16),然后在这个固定的点阵大小内调节文字的大小(例如在16*16的点阵中居中显示12*12大小的汉字)1.将您需要的汉字和符号集中构成一个文本文件2.使用“导入文本”的按钮3.确认“生成二进制字库”被选中(建议选中"生成索引文件"原因后析)4.点“开始生成”按钮，选择生成的字库文件名5.然后耐心等待一段时间（与处理文本大小有关），在此期间建议不要动键盘和鼠标。
6.字库生成完毕.1.生成国标一二级汉字库0.使用PCTOLCD的各种调整功能调整出您需要的文字样式,如字体,字样(下划,倾斜，加粗),大小(各种点阵大小的字体,可锁定点阵本身大小(如16*16),然后在这个固定的点阵大小内调节文字的大小(例如在16*16的点阵中居中显示12*12大小的汉字).1.使用“导入文本”的按钮2.点右下角"生成国标汉字库"按钮.3.选择字库文件名后单击确定4.耐心等待一段时间后既得到生成的汉字库(时间视具体机器而定).生成汉字库结构介绍本软件使用的汉字库采用与HZK16相近似的结构,即按照输入汉字的顺序依次排列各汉字的点阵数据,以生成的16*16点阵汉字库举例介绍16*16点阵汉字库点阵大小16*16,所以每个汉字点阵数据占用32个字节.用户要使用生成的16*16点阵小字库中的点阵数据，可以在程序中采用如下算法:0.在生成的字库汉字列表中得到该汉字的偏移量,也就是汉字的记录号HzNum1.将其*32(HzNum*32)即可得出该汉字点阵在字库中的偏移地址.3.以这个偏移地址为起点,连续读取文件中的32个字节，既为该汉字的点阵信息.实际上,对于本软件生成的16*16点阵的国标汉字库是采用区位码排列的,所以与标准的HZK16结构是一样的,完全可以互换使用.例如生成一个24*48点阵,楷体,倾斜的汉字库,0.由于每个汉字占用24*48/8=144个字节,所以用户可先读取生成的索引列表找到该汉字的记录号.1.将记录号*144即得到该汉字在字库中的偏移地址.2.以这个偏移地址为起点,在字库文件中连续读取144个字节,即为该汉字的点阵信息.对于其他点阵汉字库的使用方法,可以依次类推……当然，如果不选中“生成二进制字库”的复选框，生成的字库将是文本格式的字模数据，采用那种方式完全取决于您的需要了完美版新增生成英文点阵字库功能，使用方法同上。

提出Mask相位法校准出厂标定波长在532nm的液晶空间光调制器(LC-SLM)在561nm处的相位调制特性曲线。
首先基于傅里叶光学模仿计算得出棋盘型二维相位光栅相位对比度与零级衍射光斑光强之间的对应关系，然后搭建实验光路测量计算机所发灰度图所对应的零级衍射光斑光强值。
根据前面两组结果最后得到相位延迟量与计算机灰度级之间的关系曲线，从而得到LC-SLM在561nm处的相位调制特性曲线。
用4λ的离焦对光斑进行调制，校准之后光斑光强分布与理论计算值之间的偏差为45.7，比校准之前的偏差110.4减少了64.7；
用10λ的倾斜对光斑进行调制，校准之后零级衍射光斑和二级衍射光斑的强度分别是校准前的32.3%和64.1%。
实验结果表明，使用Mask相位法对LC-SLM的相位调制特性曲线进行校准之后，LC-SLM的调制效果有了明显的改进。

采集的武汉一个景点的osgb格式的倾斜摄影数据模型，供大家进修测试用

本资源主要分为三个部分：车牌定位字符分割字符识别，每个部分都可单独运行。
车牌定位采用数学形状学和颜色特征相结合的方法。
首先对图片进行开闭运算、轮廓检测等数学形状学操作突出车牌区域，然后依据车牌的形状特征去除部分干扰区域，并利用仿射变换对可疑车牌区域进行倾斜矫正，最后根据车牌颜色特征选取最终区域，同时确定车牌的颜色。
字符分割基于投影法，利用二值化图像像素的分布直方图进行分析。
其中水平投影确定字符区域并去除上下边框，垂直投影找出相邻字符的分界点，并通过适当算法组合分离的汉字和去除车牌上的分隔点、边缘等干扰；
字符识别基于keras框架，首先搭建卷积神经网络对训练集进行训练，准确率达到97.87%，然后利用训练好的模型对分割下的字符逐一进行识别，最终组成车牌号码，实现车牌识别的目标。

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。