算法设计与分析基础(第3版)英文-国外经典教材.计算机科学与技术系列IntroductiontotheDesignandAnalysisofAlgorthms(SecondEdition(美)AnanyLevitin内容简介······BasedonaBasedonanewclassificationofalgorithmdesigntechniquesandacleardelineationofanalysismethods,"IntroductiontotheDesignandAnalysisofAlgorithms"presentsthesubjectinacoherentandinnovativemanner.Writteninastudent-friendlystyle,thebookemphasizestheunderstandingofideasoverexcessivelyformaltreatmentwhilethoroughlycoveringthematerialrequiredinanintroductoryalgorithmscourse.Popularpuzzlesareusedtomotivatestudents'interestandstrengthentheirskillsinalgorithmicproblemsolving.Otherlearning-enhancementfeaturesincludechaptersummaries,hintstotheexercises,andadetailedsolutionmanual.作者简介······莱维丁是Villanova大学计算科学系的教授。
他的论文ANewRoadMapofAlgorithmDesignTechniques:PickingUpWheretheTraditionalClassificationLeavesOff（《算法设计技术新途径：弥补传统分类法的缺憾》）受到业内人士极高的评价。
在SIGCSE会议上，作者做过多次关于算法教学的演讲。

GPSRINEX格式读取MATLAB版。
适用于标准rinex格式的O文件，代码简洁易懂，读取数据效率高。

现有虚拟企业信任认证方案都没有定期更新功能，且有些不具备身份可追查性，有些不能抵抗合谋攻击，安全性较差。
为此，在（t，n）门限秘密共享的基础上提出了一个可定期更新、身份可追查、抗合谋攻击、部分签名可验证的安全性更高的虚拟企业动态认证方案，进行了安全性分析。
方案无需可信中心，由群内所有成员共同生成群私钥；
可以动态增减成员而无需改变群私钥，减小了方案实施的代价；
引入成员的固有公私钥对，实现了抗合谋攻击；
通过构建身份追查表、y值吊销表及有效的身份追查协议，实现了签名成员身份的可追查性；
方案还能对部分签名进行验证，防止签名成员的不诚实行为。

用于检测机载RGB，高光谱和LIDAR点云中单个树的多传感器基准数据集树木的个体检测是林业和生态学的中心任务。
很少有论文分析在广泛的地理区域内提出的方法。
NeonTreeEvaluation数据集是在国家生态观测网络（NEON）中22个站点的RGB图像上绘制的一组边界框。
每个站点覆盖不同的森林类型（例如）。
该数据集是第一个在多种生态系统中具有一致注解的数据集，用于共同注册的RGB，LiDAR和高光谱图像。
评估图像包含在此仓库中的/evaluation文件夹下。
注释文件（.xml）包含在此仓库中的/annotations/下制作人：BenWeinstein-佛罗里达大学。
如何根据基准进行评估？我们构建了一个R包，以方便评估并与基准评估数据进行交互。
图像是如何注释的？每个可见的树都进行了注释，以创建一个包围垂直对象所有部分的边界框。
倒下的树木没有注释。

高光谱资料高光谱资料高光谱资料高光谱资料高光谱资料高光谱资料

HypeLCNN概述该存储库包含论文“具有用于高光谱和激光雷达传感器数据的光谱和空间特征融合层的深度学习分类框架”的论文源代码（正在审查中）使用Tensorflow1.x开发（在1.10至1.15版上测试）。
该存储库包括一套完整的套件，用于基于神经网络的高光谱和激光雷达分类。
主要特点：支持超参数估计基于插件的神经网络实现（通过NNModel接口）基于插件的数据集集成（通过DataLoader接口）培训的数据有效实现（基于内存的有效/基于内存/记录的）能够在经典机器学习方法中使用数据集集成神经网络的培训，分类和指标集成胶囊网络和神经网络的示例实现基于CPU/GPU/TPU（进行中）的培训基于GAN的数据增强器集成交叉折叠验证支持源代码可用于在训练大数据集中应用张量流，集成指标，合并两个不同的神经网络以进行数据增强的最佳实践注意：数据集文件太

在遥感领域，数据集是研究和开发的关键资源，它们为模型训练、验证和测试提供了必要的数据。
"高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集"是这样一种专门针对遥感图像处理的宝贵资源，它结合了两种不同类型的数据——高光谱图像和LiDAR（LightDetectionandRanging）数据，以实现更精确的图像分类。
高光谱图像，也称为光谱成像，是一种捕捉和记录物体反射或发射的光谱信息的技术。
这种技术能够提供数百个连续的光谱波段，每个波段对应一个窄的电磁谱段。
通过分析这些波段，我们可以获取物体的详细化学和物理特性，例如植被健康、土壤类型、水体污染等，这对环境监测、城市规划、农业管理等有着重要的应用。
LiDAR则是一种主动遥感技术，它通过向地面发射激光脉冲并测量回波时间来计算目标的距离。
LiDAR数据可以生成高精度的地形模型，包括地表特征如建筑物、树木和地形起伏。
此外，LiDAR还能穿透植被，揭示地表覆盖下的特征，如地基和地下结构。
这个数据集包含了三个不同的地区：Houston2013、Trento和MUUFL。
每个地区可能对应不同的地理环境和应用场景，这为研究者提供了多样性的数据，以便他们在不同条件和场景下测试和比较分类算法的效果。
数据集的分类任务通常涉及识别图像中的各种地物类别，如建筑、水体、植被、道路等。
多模态数据结合可以显著提升分类的准确性，因为高光谱数据提供了丰富的光谱信息，而LiDAR数据则提供了高度精确的空间信息。
将这两者结合起来，可以形成一个强大的特征空间，帮助区分相似的地物类别，减少分类错误。
在实际应用中，这个数据集可以用于训练深度学习或机器学习模型，比如卷积神经网络(CNN)。
通过在这样的多模态数据上训练，模型能够学习到如何综合解析光谱和空间信息，从而提高对遥感图像的分类能力。
对于研究人员和开发者来说，这个数据集提供了理想的平台，用于开发新的图像分析技术，改进现有算法，并推动遥感图像处理领域的创新。
"高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集"是一个涵盖了多种地理环境和两种互补遥感技术的宝贵资源，对于理解地物特性、提升遥感图像分类精度以及推动遥感技术的发展具有重大价值。
通过深入研究和利用这个数据集，我们可以期待在未来实现更加智能化和精确化的地球表面监测。

对偶四元数导航的简化算法_吴高龙.pdf

积分方程的高精度算法【吕涛，黄晋著作】2013年版pdf

本模块实现高低电平噪声滤波功能，即将高电平和低电平持续时间低于阈值的脉冲都滤除。
程序首先滤除高电平噪声，而后滤除低电平噪声。
输出脉冲与输入脉冲间有两个阈值长短的时间延迟。
程序中时钟为1MHz，阈值FilterThreshold为100us，可根据实际情况进行设置。
程序中高低电平的阈值取的一样，可分别设置。
敬请注意，由于时延影响，若FilterThreshold为100，则低于101的都被滤除，大于等于102的才能通过。

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。