C++水果分类识别matlab代码，有详细的注释，matlabdemo。
水果的分类识别，有详细的注释，希望能给你带来帮助。
水果分类在水果相互无遮挡的条件下，按照形状、大小、颜色等特征区分香蕉、苹果、梨等水果。
代码有相应的注释，还算是比较不错的示例。
要解决更实际的问题，还需要进一步挖掘。
水果的分类识别，有详细的注释，希望能给你带来帮助。
水果分类在水果相互无遮挡的条件下，按照形状、大小、颜色等特征区分香蕉、苹果、梨等水果。
代码有相应的注释，还算是比较不错的示例。
要解决更实际的问题，还需要进一步挖掘。
2025/6/12 17:16:51
4.11MB
1
在游戏开发中，碰撞检测是不可或缺的一个环节，尤其是在实时性要求高的Moba（多人在线战术竞技）游戏中。
基于距离的碰撞算法是一种优化过的碰撞检测方法，尤其适合于地图区域相对较小的游戏场景。
这类算法通常比传统的矩形或圆形碰撞检测更为精确，能够处理更复杂的形状，并且计算效率相对较高。
**基于距离的算法基础**基于距离的碰撞检测通常涉及到距离场（DistanceField）的概念。
距离场是一个数学结构，其中每个点表示到最近物体表面的距离。
它可以是离散的，如基于像素的，也可以是连续的，如通过高斯积分得到的。
这种数据结构可以用来快速判断两个物体是否相交，只需要计算它们的距离场之间的最小距离。
**Unity中的实现**Unity引擎提供了一套强大的工具来支持游戏开发，包括碰撞检测。
在Unity中，我们可以利用Shader语言（如CG或HLSL）来创建自定义的距离场，并将其应用于游戏对象的材质。
这使得在运行时能够高效地计算物体间的距离，进而进行碰撞检测。
**优化与性能**基于距离的碰撞检测算法的一大优势在于其性能。
相比于传统的包围盒（AABB）或碰撞球（OBB）检测，它能更快地识别出不相交的物体，因为
基于距离的碰撞算法是一种优化过的碰撞检测方法，尤其适合于地图区域相对较小的游戏场景。
这类算法通常比传统的矩形或圆形碰撞检测更为精确，能够处理更复杂的形状，并且计算效率相对较高。
**基于距离的算法基础**基于距离的碰撞检测通常涉及到距离场（DistanceField）的概念。
距离场是一个数学结构，其中每个点表示到最近物体表面的距离。
它可以是离散的，如基于像素的，也可以是连续的，如通过高斯积分得到的。
这种数据结构可以用来快速判断两个物体是否相交，只需要计算它们的距离场之间的最小距离。
**Unity中的实现**Unity引擎提供了一套强大的工具来支持游戏开发，包括碰撞检测。
在Unity中，我们可以利用Shader语言（如CG或HLSL）来创建自定义的距离场，并将其应用于游戏对象的材质。
这使得在运行时能够高效地计算物体间的距离，进而进行碰撞检测。
**优化与性能**基于距离的碰撞检测算法的一大优势在于其性能。
相比于传统的包围盒（AABB）或碰撞球（OBB）检测，它能更快地识别出不相交的物体，因为
2025/6/12 16:53:06
5.76MB
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使用matlab编程，模板匹配法识别字符，可以判断出新能源车牌（绿牌）和蓝牌并识别字符，理论上调整参数后可以识别黄牌（卡车车牌）。
2025/6/12 12:33:44
5.59MB
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基于ssm的人脸识别餐厅订餐系统设计与实现环境要求：tomcat7.0+jdk1.7+数据库名：order用户名：root密码：123456如需修改或有出入，mybatis里修改登录：项目路径/userlogin.jsp项目路径/adminlogin.jsp若项目搭完404，请把项目buildpath一下（项目上右键），Tomcat7.0-remove，再addlibrary，serverruntime，Tomcat7.0加一次。
后台功能：菜系管理：添加修改菜系菜品管理：设置菜品价格图片，增删改查订单管理：处理菜单用户管理：管理员、用户管理人脸注册（对接百度ai接口）前台功能：菜单：点菜购物车：添加到购物车的菜品，提交订单到后台确认我的订单：订单列表收货，需先等待后台确认个人设置：设置个人信息，收货地址等人脸注册人脸识别说明：1、人脸识别id，ask等请更换自己的：项目/src/Chinasofti/utils/faceUtils.java中修改2、前后台人脸注册登录功能尚不完善，注册完用户不会写入数据库，用了百度人脸识别的demo。
如需正常使用人脸功能，请把注册登录方法里加上百度人脸识别返回的参数。
后台功能：菜系管理：添加修改菜系菜品管理：设置菜品价格图片，增删改查订单管理：处理菜单用户管理：管理员、用户管理人脸注册（对接百度ai接口）前台功能：菜单：点菜购物车：添加到购物车的菜品，提交订单到后台确认我的订单：订单列表收货，需先等待后台确认个人设置：设置个人信息，收货地址等人脸注册人脸识别说明：1、人脸识别id，ask等请更换自己的：项目/src/Chinasofti/utils/faceUtils.java中修改2、前后台人脸注册登录功能尚不完善，注册完用户不会写入数据库，用了百度人脸识别的demo。
如需正常使用人脸功能，请把注册登录方法里加上百度人脸识别返回的参数。
2025/6/10 22:39:21
23.33MB
1
LogCollector是一套基于ETL数据分析模型的分布式数据流系统，同时适用于云域内网数据传送和跨云数据传送；
同时支持Windows和Linux双系统平台（内置JRE8.X）；
同时支持实时传送、离线传送和断点续传；
同时支持组件化集成、服务化管理和插件化扩展；
同时支持单机单实例、多实例部署以及跨云级别的分布式集群部署，分布式场景下通过过载熔断事务反馈机制来保障各子系统数据一致性，收集器可一键安装部署，自动识别系统环境并完成相应配置，无需任何附加操作，解压开箱即用。
该系统框架的功能和性能可直接秒杀ELK、Flume、Kettle等数据流工具，系统框架使用说明参考如下地址：https://blog.csdn.net/lixiang2114/article/details/114239052
同时支持Windows和Linux双系统平台（内置JRE8.X）；
同时支持实时传送、离线传送和断点续传；
同时支持组件化集成、服务化管理和插件化扩展；
同时支持单机单实例、多实例部署以及跨云级别的分布式集群部署，分布式场景下通过过载熔断事务反馈机制来保障各子系统数据一致性，收集器可一键安装部署，自动识别系统环境并完成相应配置，无需任何附加操作，解压开箱即用。
该系统框架的功能和性能可直接秒杀ELK、Flume、Kettle等数据流工具，系统框架使用说明参考如下地址：https://blog.csdn.net/lixiang2114/article/details/114239052
2025/6/10 19:29:46
167.47MB
1
史上最全的人脸库，自己毕业设计时做人脸识别时收集的，包括ORL人脸库、Yale人脸库、AT&T人脸库及MIT人脸库。
ORL人脸库中包括23*28的bmp格式的400幅人脸、92*112的bmp格式及pgm格式的各400幅人脸；
Yale人脸库中包括100*100的bmp格式的15个人的人脸，每个人11幅图像；
MIT人脸库中包括人脸20*20的bmp格式2706幅图及非人脸20*20的bmp格式4381幅图。
如此全面，绝对值得下载。
ORL人脸库中包括23*28的bmp格式的400幅人脸、92*112的bmp格式及pgm格式的各400幅人脸；
Yale人脸库中包括100*100的bmp格式的15个人的人脸，每个人11幅图像；
MIT人脸库中包括人脸20*20的bmp格式2706幅图及非人脸20*20的bmp格式4381幅图。
如此全面，绝对值得下载。
2025/6/10 14:19:25
18.78MB
1
该书主要针对是否远场语音识别自然交互的应用场景的相关语音技术，包括声学特性，麦克风特性，语音增强技术和语音识别技术。
这会涉及到结构设计验证，麦克风选择
这会涉及到结构设计验证，麦克风选择
2025/6/9 19:10:01
4.02MB
1
”人脸识别“是识别出人脸图的算法，它的输入为一个人脸特征，通过和注册在库中N个身份对应的特征进行逐个比对，找出“一个”与输入特征相似度最高的特征。
将这个最高相似度值和预设的阈值相比较，如果大于阈值，则返回该特征对应的人脸，否则返回“不在库中”
将这个最高相似度值和预设的阈值相比较，如果大于阈值，则返回该特征对应的人脸，否则返回“不在库中”
2025/6/8 18:43:08
253KB
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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
15KB