枚举排序是一种最简单的排序算法，该算法的具体思想是对每一个待排序的元素统计小于它的所有元素的个数，从而得到该元素最终处于序列钟的位置。
对该算法的并行化是很简单的，假设对一个长为n的输入序列使用n个处理器进行排序，只需使每个处理器负责完成对其中一个元素的定位，然后将所有的定位信息集中到主进程钟，由主进程负责完成所有元素的最终排位。

由于上传限制，分割成3个压缩包了。
(转载)常常看到坛子里的朋友们专研和讨论SAP某一个功能的配置和用法，精神可嘉。
某项具体功能地实现，的确是顾问的基本功，但如果要从SAP业务顾问提升到另一个层次，无论是方案架构师、项目经理，还是管理咨询、业务流程专家（BPX,BusinessProcessExpert），都需要对企业架构、组织功能和业务流程等内容有一个全面而系统地认识和理解。
高度决定视野。
仔细想来，企业之间的竞争，不仅是客户、供应商、资金等外部资源的竞争，企业内部的业务流程竞争才是成败的关键。
每一个成功的企业背后，一定有一套优于竞争对手的业务流程，丰田之道就是一个很好的案例。
因此，个人以为，在实施SAP系统时，应该花更多的精力专注于端到端(End-to-End)业务流程地设计和优化上，尽可地消除业务流程中非增值的活动，而不是简单地用配置和二次开发来满足用户体验或无关大局的功能。
增值与不增值最简单的判断依据就是看客户是否愿意为这一生产活动付钱。
当然这并不是唯一标准，例如QA本身并不产生增值，理论上可以省去，但在实践中还是必不可少的，因为流程的主体——人，毕竟不是精密的机器。
最基本的端到端的业务流程包括：定单到收款(Order-to-Cash)采购到付款(Purchase-to-Pay)计划到制造(Planning-to-Manufacturing)会计到报告(Accounting-to-Reporting)招聘到退休(Recruiting-to-Retiring)也许将来按模块划分的SD、MM、PP、FI/CO顾问将会消失，取而代之的是业务流程专家。
最近，SAP公司在SDN上推出了BPX社区，体现了SAP对业务流程的重视。
SAPSolutionComposer就是一个很好的工具，通过预定义400多个最新的行业、跨行业以及基础构造和服务导图，帮助SAP顾问和客户对业务流程有一个共同的认识和描述；
快速定位客户的关键业务需求并与SAP商业套件中的解决方案相对应，清楚地界定项目范围；
即便是对于SAP的初学者或企业管理人员，也可以通过SAPSolutionComposer学习到跨国企业运作中的主要业务流程和了解SAP系统的概览。
（最新版的SAPSolutionComposer12M左右）

数字图像处理大作业车牌定位的源代码，测试车牌成功的10张自己拍的图片，还有完整的文档说明。
全套的东西直接可以在matlab软件上运行，只需要注意下读取时图片的路径就OK了，全套直接可以上交的作业。
超值。

由于资源较大无法直接上传，所以上传至百度云，附件是下载地址和密码。
缺陷检测智能识别深度学习快速定位识别智能分类ViDi蓝色-特征检测使用ViDi蓝色在您的图像中执行功能检测和本地化。
它会自动找到所有寻找的零件。
ViDi红-异常检测使用ViDi红色识别图像中的异常和缺陷。
它将突出显示并评分任何类型的异常。
ViDi绿色-图像分类使用ViDi绿色在图像中执行对象和场景分类。
它会自动找到什么使每个类别可辨别。
ViDi|Deeplearning|ImageAnalysisSoftware-ViDiSystems-VisionSoftware基于深度学习的工业图像分析软件ViDi提供了第一个可用于深入学习的视觉软件，用于工业图像分析。
ViDiSuite是基于机器学习中最先进的算法集的现场测试，优化和可靠的软件解决方案。
它允许解决否则无法对机器视觉的检查和分类挑战进行编程。

卫星导航定位算法与程序设计1

GPSL5软件接收机，根据经典的GPSMATLAB软件接收机改造，能够进行捕获和跟踪，定位解算模块没有做，所以无法定位。

一种很好的蒙特卡罗定位方法，用java实现，很有参考价值。

从理论上研究了增益辅助二维金属纳米粒子（NP）阵列中平面晶格等离激元（OLP）的共振放大。
由于角度相关的近场光学特性，可以通过调整入射光的角度来控制基于OLP的spaser的增益阈值。
事实证明，与活性等离子NP阵列相比，OLP的表面等离激元（SP）扩增阈值更低。
进行并排比较以不同入射角激发的ILP和OLP的电场定位和增强，以了解它们的不同打散性能。
结果还表明，NP阵列中晶格等离激元的增益阈值远低于单个NP中局部SP的增益阈值。

DARTEL是由FIL的JohnAshburner最新开发的，一组用于被试间脑图像配准的算法和工具。
相对于SPM原有被试间配准方法，该方法可以获得更搞精度的被试间配准。
FIL内部使用经验表明，基于DARTEL进行VBM分析既可以获得更精确定位(localization)，又可以提高敏感性(sensitivity)。
下边对如何使用DARTEL做VBM分析进行逐步说明。

这是经过实测的源码，亲测可用，定位原理是使用TOF方法的6次双向双边真实测距方法，可实现多基站多信标的定位，三个基站一个信标就可以实现定位，本代码使用的是1023长符号前导码序列，可以实现200米以内的测距和高精度定位，定位精度在10-30cm以内

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。