领队高效的模糊查找器，可帮助快速找到文件，缓冲区，mrus，gtags等。
用Python编写。
支持模糊和正则表达式搜索。
功能齐全。
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变更日志请查看以了解发行历史。
维基屏幕截图要求vim7.3或更高版本。
之后仅支持vim7.4.330或更高版本。
Python2.7+或Python3.1+。
要使用弹出模式，需要neovim0.42+或vim8.1.1615+。
安装对于用户：Plug'Yggdroot/LeaderF',{'do':':LeaderfInstallCExtension'}功能LeaderF已经非常快。
如果您想获得更好的功能，请安装模糊匹配算法的C扩展，其速度要快10倍以上。
要安装C扩展，首先，请确保python2和/或python3命令在Linux/Unix/MacOS上可用，并且py-2和/或py-3命令在Windows上可用。
安装C扩展:LeaderfInstallCExtension安装过程中可能会出现一些错误，请在错误消息中搜索以解决它。
例如，"e

中文分词不断都是中文自然语言处理领域的基础研究。
目前，分词系统绝大多数都是基于中文词典的匹配算法。
其中最为常见的是最大匹配算法(MaximumMatching，以下简称MM算法)。
MM算法有三种：一种正向最大匹配，一种逆向最大匹配和双向匹配。
本程序实现了正向最大匹配算法。
本程序还可以从我的github上面下载：https://github.com/Zehua-Zeng/Maximum-Matching-Algorithm

基于可变窗口的立体匹配C++程序代码,没有错误,可以直接运行,只需要把自己的图像路径改一下即可,用的是经典tsukuba图相对进行匹配的,效果不错,对新接触立体匹配的同学很有协助,我的主页还有SADSSDNCC的经典局部立体匹配算法,需要的话也可以去我的主页下载

描述了主流立体匹配算法，对学习立体匹配会有很大的协助。
主要讲述了局域算法的一些方法思路

本文基于xilinx公司的ARTIX-7系列芯片xc7a35t和cmos摄像头ov7725以及VGA显示屏搭建了一套硬件平台用以动态目标的检测跟踪。
使用vivado软件设计了各个系统模块的功能，本系统主要由5个模块构成：ov7725视频图像数据采集模块、数据缓存模块、DDR3读写控制模块、图像数据处理模块、VGA显示模块。
本文采用VerilogHDL硬件描述语言进行编程，先完成了对摄像头ov7725的驱动，通过摄像头采集的图像转为RGB565格式通过数据缓存模块存入DDR3之中，再通过数据缓存模块取出并通过背景差分法进行动态目标的检测，在进行先腐蚀后膨胀的数学形状学处理之后，采用基于颜色特征的匹配算法进行动态目标的跟踪，并最终在VGA显示屏上显示跟踪结果。
实验结果表明，在FPGA上采用合适的算法搭建系统能实时、准确的检测并跟踪动态目标。

立体匹配是深度估计的基础。
而bp算法和graphcut算法是比较成功的处理立体匹配（全局）的算法，这里有几种经典的基准源代码，以及代码使用方法及部分注释。
一些小的改变甚至于可以不需要知道算法步骤即可实现。

针对水下双目图像匹配时不再满足空气中极线约束条件以及尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法处理水下图像误匹配率较高等问题，提出一种基于曲线约束的水下特征匹配算法。
对双目摄像机进行标定获取相关参数，再获取参考图和待匹配图；
利用SIFT算法对两幅图像进行匹配，同时利用由参考图提取的特征点推导出其在待匹配图上对应的曲线，将该曲线作为约束条件判定待匹配图上对应特征点能否在曲线上，从而剔除误匹配点，以达到提高精度的目的。
实验结果表明，该算法优于SIFT算法，可以有效地剔除误匹配点，比SIFT算法匹配精度提高约12%，解决了SIFT算法在水下双目立体匹配中误匹配率高的问题。

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。