NSCT方法是由传统的contourlet变化改进而来，contourlet变化是用轮廓段的基结构来对图像的直线奇异和曲线奇异进行逼近检测，但其融合后的图像不具有平移不变性，没有很好的消除混频现象以及吉布斯现象。
而本文提出的NSCT不但保留了contourlet变化的多尺度，多方向，各向异性等优点，在图像分解时采用来非下采样形式剪切波变换能够很好的避免图像由于分解与重构带来的细节丢失，更重要的是分解后的图像与原图像大小相同，因此能够更好的完整描述图像的方向性和特征。
而本文提出的NSCT不但保留了contourlet变化的多尺度，多方向，各向异性等优点，在图像分解时采用来非下采样形式剪切波变换能够很好的避免图像由于分解与重构带来的细节丢失，更重要的是分解后的图像与原图像大小相同，因此能够更好的完整描述图像的方向性和特征。
2024/1/22 22:43:34
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此程序包含经典PCA以及2DPCA算法的MATLAB程序，以及在ORL人脸数据库中的人脸识别应用，分类识别算法采用的是SVM。
PCA最高识别率为85%2DPCA为91%程序中涉及到一些图片路径的修改，请注意自己修改。
部分重要程序有xxx以及TDxxx两份，分别对应于PCA以及2DPCA程序的使用。
主要识别能力有：单张人脸的类别的识别，全体人脸的识别率的计算，单张人脸的图像近似重构。
特别注意：在test之前一定要先train一下哦：比如：TDtrain(40,5,5);TDtest
PCA最高识别率为85%2DPCA为91%程序中涉及到一些图片路径的修改，请注意自己修改。
部分重要程序有xxx以及TDxxx两份，分别对应于PCA以及2DPCA程序的使用。
主要识别能力有：单张人脸的类别的识别，全体人脸的识别率的计算，单张人脸的图像近似重构。
特别注意：在test之前一定要先train一下哦：比如：TDtrain(40,5,5);TDtest
2023/12/26 11:01:19
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压缩感知作为一种新的信息处理理论，将传统的对信号的采样变为对信息的采样，测量矩阵是压缩感知的核心之一，在信号的压缩投影及重构过程中起着重要作用测量矩阵能够在投影测量时保持原始信号的重要信息，并可结合测量值重构出原始信号。
本课题研究了几种较为常见的测量矩阵构造方法，并通过编程进行了性能验证。
本课题研究了几种较为常见的测量矩阵构造方法，并通过编程进行了性能验证。
2023/12/24 7:48:11
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侯捷翻译的经典书籍，包括c++template，c++标准程序库，深度探索C++对象模型（清晰版），Effectivestl，重构。
2023/12/19 10:10:52
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otreetable.js原生JS树形表格，调用非常简单（只需一句代码即可调用），获取HTML中输出的表格数据重构表格，以树形方式显示，可展开/收缩，不破坏表格原有数据格式及内容，支持无限级，兼容所有浏览器。
当前版本支持分级展开、收缩。
当前版本支持分级展开、收缩。
2023/12/17 22:27:21
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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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