《Qt高级编程》，作者：(英)MarkSummerfield，《qt高级编程》以工程实践为主旨，是对qt现有的700多个类和上百万字参考文档中部分关键技术深入、全面的讲解和探讨，如丰富的网络/桌面应用程序、多线程、富文本处理、图形/视图架构、模型/视图架构等；
另外，除对每章主题内容的探讨外，还给出了许多与之相关的类、方法和技术细节，从而尽可能多地展示了qt的各种特色。
另外，除对每章主题内容的探讨外，还给出了许多与之相关的类、方法和技术细节，从而尽可能多地展示了qt的各种特色。
2024/9/10 8:11:43
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引入辅助任务信息有助于立体匹配模型理解相关知识,但也会增加模型训练的复杂度。
为解决模型训练对额外标签数据的依赖问题,提出了一种利用双目图像的自相关性进行多任务学习的立体匹配算法。
该算法在多层级渐进细化过程中引入了边缘和特征一致性信息,并采用循环迭代的方式更新视差图。
根据双目图像中视差的局部平滑性和左右特征一致性构建了损失函数,在不依赖额外标签数据的情况下就可以引导模型学习边缘和特征一致性信息。
提出了一种尺度注意的空间金字塔池化,使模型能够根据局部图像特征来确定不同区域中不同尺度特征的重要性。
实验结果表明:辅助任务的引入提高了视差图精度,为视差图的可信区域提供了重要依据,在无监督学习中可用于确定单视角可见区域;在KITTI2015测试集上,所提算法的精度和运行效率均具有一定的竞争力。
为解决模型训练对额外标签数据的依赖问题,提出了一种利用双目图像的自相关性进行多任务学习的立体匹配算法。
该算法在多层级渐进细化过程中引入了边缘和特征一致性信息,并采用循环迭代的方式更新视差图。
根据双目图像中视差的局部平滑性和左右特征一致性构建了损失函数,在不依赖额外标签数据的情况下就可以引导模型学习边缘和特征一致性信息。
提出了一种尺度注意的空间金字塔池化,使模型能够根据局部图像特征来确定不同区域中不同尺度特征的重要性。
实验结果表明:辅助任务的引入提高了视差图精度,为视差图的可信区域提供了重要依据,在无监督学习中可用于确定单视角可见区域;在KITTI2015测试集上,所提算法的精度和运行效率均具有一定的竞争力。
2024/9/10 3:04:09
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yolov3是优秀的目标检测算法，笔者曾用yolov3完成《数字图像处理》的课程设计，课程设计是大型交通标志牌的检测，使用yolov3模型能够获得很好的效果，文件包括yolov3的论文、笔者录制的视频目标检测结果
2024/9/9 20:32:43
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基于神经网络的人脸识别/检测MATLAB模型，做好了一个GUI，先进行神经网络的训练，然后可以选择一张含有人脸的图片，即可以进行人脸识别/检测。
2024/9/9 16:28:28
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嵌入式技术被广泛应用于信息家器、消费电子、交换机以及机器人等产品中，与通用计算机技术不同，嵌入式系统中计算机被置于应用环境内部特征不明显。
系统对性能、体积、以及时间等有较高的要求。
复杂的嵌入式系统面向特定应用环境，必须支持硬、软件裁减，适应系统对功能、成本以及功耗等要求。
从信息传递的电特性过程分析，嵌入式系统特征表现为，计算机技术与电子技术紧密结合，难以分清特定的物理外观和功能，处理器与外设、存储器等之间的信息交换主要以电平信号的形式在IC间直接进行。
从嵌入深度ED来看，信息交换在IC间越直接、越多，嵌入深度就越大。
在设计实验系统模型（图1）时，充分考虑到软硬协同性，使其成为一个实
系统对性能、体积、以及时间等有较高的要求。
复杂的嵌入式系统面向特定应用环境，必须支持硬、软件裁减，适应系统对功能、成本以及功耗等要求。
从信息传递的电特性过程分析，嵌入式系统特征表现为，计算机技术与电子技术紧密结合，难以分清特定的物理外观和功能，处理器与外设、存储器等之间的信息交换主要以电平信号的形式在IC间直接进行。
从嵌入深度ED来看，信息交换在IC间越直接、越多，嵌入深度就越大。
在设计实验系统模型（图1）时，充分考虑到软硬协同性，使其成为一个实
2024/9/9 14:22:50
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重型汽车双前桥是一种较为复杂的结构，为了保证其良好的转向性能，减少轮胎磨损必须使各转向轮转向时尽量处于纯滚动状态。
本文在分析双前桥各轮运动关系和悬架与转向机构的干涉的基础上，根据双桥转向机构由多杆件组成的特点，运用实际车型的关键尺寸在ADAMS软件的wiev模块中建立了近似于原车的运动学模型，并运用该虚拟样车进行了实车分析。
本文在分析双前桥各轮运动关系和悬架与转向机构的干涉的基础上，根据双桥转向机构由多杆件组成的特点，运用实际车型的关键尺寸在ADAMS软件的wiev模块中建立了近似于原车的运动学模型，并运用该虚拟样车进行了实车分析。
2024/9/9 11:03:20
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本标准规定了软件研发成本度量方法、过程及原则，其目的是帮助软件研发涉及各方科学、一致地进行成本度量。
本标准不包含软件研发成本度量过程中所需使用的各种基准数据或估算模型，相关各方在使用本标准时，应参考权威部门发布的最新基准数据、估算模型开展软件成本度量相关活动。
本标准不涉及软件定价，但相关各方可依据本标准明确研发成本，从而为软件定价提供重要依据。
本标准不包含软件研发成本度量过程中所需使用的各种基准数据或估算模型，相关各方在使用本标准时，应参考权威部门发布的最新基准数据、估算模型开展软件成本度量相关活动。
本标准不涉及软件定价，但相关各方可依据本标准明确研发成本，从而为软件定价提供重要依据。
2024/9/8 12:32:12
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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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