目标识别是计算机视觉一个重要的研究领域，由此延伸出的车辆型号识别具有重要的实际应用价值，特别是在当今交通状况复杂的大城市，智能交通系统成为发展趋势，这离不开对车辆型号进行识别和分类的工作，本文围绕如何利用计算机视觉的方法进行车辆型号的识别和分类展开了一系列研究：本文对当前的目标识别和分类的特征和算法做了总结和归纳。
分析比较了作为图像特征描述常见的特征算子，总结归纳了他们的提取方法、特征功能以及相互之间的关联。
另外，介绍了在目标识别工作中常用的分类方法,阐述了他们各自的原理和工作方法。
研究了深度神经网络的理论依据，分析比较了深度神经网络不同的特征学习方法，以及卷积神经网络的训练方法。
分析比较不同特征学习方法的特点选取k-means作为本文使用的特征学习方法，利用卷积神经网络结构搭建深度学习模型，进行车辆车型识别工作。
本文为了测试基于深度学习的车辆型号分类算法的功能在30个不同型号共7158张图片上进行实验；
并在相同数据上利用改进了的SIFT特征匹配的算法进行对比实验；
进过实验测试，深度学习方法在进行车型分类的实验中取得94%的正确率，并在与SIFT匹配实验结果对比后进一步证实：深度学习的方法能够应用在车辆型号识别领域

本文档系湘潭大学网络工程专业《软件工程》课程考试复习资料，任课老师文获和。
基本都是原题，只需认真看复习资料，保证能过！！！

卷积神经网络经典--VGG网络，基于pytorch实现包括构建网络模型、训练模型、测试精确率，采用cifa-10数据集

《中国电气工程大典·第1卷·现代电气工程基础》是2009年中国电力出版社出版的图书，作者是梁曦东，次要内容包括电磁场基础、电路与电网络分析基础、电磁兼容基础、现代电磁测量技术基础、电工材料基础、高电压技术基础、脉冲功率技术基础、电气安全技术基础、电工新技术和标准化与合格评定、电工计量。

12月英语六级押题卷.zip

tcp/ip详解第一卷tcp/ip详解第一卷tcp/ip详解第一卷

LoG卷积一幅图像与首先使用高斯型平滑函数卷积改图像，然后计算所得结果的拉普拉斯是一样的。
所以在LoG公式中使用高斯函数的目的就是对图像进行平滑处理，使用Laplacian算子的目的是提供一幅用零交叉确定边缘位置的图像；
图像的平滑处理减少了噪声的影响并且它的主要作用还是抵消由Laplacian算子的二阶导数引起的逐步增加的噪声影响。

Road_extraction使用多GPU模型张量流的AttentionUnet和DeepUnet实现道路提取DeepU-Net的多种变体已经过额外的层和额外的卷积测试。
尽管如此，优于所有人的模型是AttentionU-Net：学习在哪里寻找胰腺。
我添加了一个额外的调整来提高功能，将卷积块切换为残差块TensorFlow分割TF细分模型，U-Net，AttentionUnet，DeepU-Net（U-Net的所有变体）使用神经网络（NN）进行图像分割，旨在从遥感影像中提取道路网络，它可用于其他应用中，标记图像中的每个像素（语义分割）可以在以下论文中找到详细信息：注意U-Net附加模块要求Python3.6CUDA10.0TensorFlow1.9Keras2.0模组utils.py和helper.py函数用于预处理数据并保存。

单项选择题标准化考试系统课程设计基本功能:(1)用文件保存试题库(每个试题包括题目说明、A~D4个备选答案、标准答案)。
(2)试题录入:可随时增加试题到试题库中，(3)试题读取:每次从试题库中可以读出N道题(N由键盘输入)。
(4)答題:每次显示一道题，用户可实现输入本人的答案。
(5)自动判卷:系统可根据用户答案与标准答案的对比实现判卷并给出成绩。
拓展功能：随机抽题,即根据用户的输入的题目数随机抽取题目组成一套试卷，在规定的时间内答题，大题成绩写入文件保存，并可以随时查询显示成绩。
创新功能：

功能简介------------------------------------------------------------★★1数据浏览显示SegY总道数，采样点数，采样间隔，数据格式(1)文本卷头查看ASCII和EBCDIC格式可切换(2)二进制卷头查看(3)单道数据查看根据道号选择或拖动，道头2字节/4字节可切换查看，可查看道数据和波形☆☆新增功能☆☆(4)道数据察看扩展为道头/道数据两个Tab页面，增加道头的标准注视以供参考，增加数据频谱图和相位谱图★★2数据扫描(1)道头2字节/4字节可切换查看，可选择仅扫描道头或全部扫描(2)单炮记录扫描:扫描炮号、对应道集(3)CMP/CRP道集扫描:扫描CMP/CRP号、对应道集(4)叠后地震体扫描设置inlineCDPXYZ比例因子，选择2D/3D，即可扫描侧线和对应道集☆☆新增功能☆☆道数据察看扩展为道头/道数据两个Tab页面，增加道头的标准注视以供参考，增加数据频谱图和相位谱图(5)增加中间结果显示(6)增加进度显示，可以取消扫描★★3数据切割(1)设置开始道、结束道和道间隔，开始采样点、结束采样点和采样点间隔(2)显示选取范围在数据文件中的位置(3)单击“开始”即可抽取道集保存为新的SegY文件☆☆新增功能☆☆(1)数据提取设置修改，按道提取、单炮记录、CMP/CRP、叠后3D共4个选项(2)单炮记录、CMP/CRP、叠后3D的数据提取必须在数据扫描后才能完成，有提示对话框进行提示bug修改:1、修改1.0.1版本数据非法时波形绘制错误导致崩溃的问题2、修改1.0.1版本数据切割错误问题

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。