采用Z-型和岛式两种扫描策略，利用激光选区熔化（SLM）技术成形了具有不同悬垂角度的Ti6Al4V试件，研究了熔池行为与悬垂角度和成形质量之间的关系。
结果表明，成形过程中，熔池面积先快速变大，达到峰值后，再随着成形高度的添加而缓慢减小。
与面扫描相比，轮廓扫描时熔池明显不稳定，熔池面积振幅大。
随着悬垂角度的减小，熔池面积变小，悬垂表面粗糙度变大。
与Z-型扫描方式相比，岛式扫描策略下熔池面积较小，熔池更为不稳定，且悬垂表面粗糙度高。
结果表明，成形过程中，熔池面积先快速变大，达到峰值后，再随着成形高度的添加而缓慢减小。
与面扫描相比，轮廓扫描时熔池明显不稳定，熔池面积振幅大。
随着悬垂角度的减小，熔池面积变小，悬垂表面粗糙度变大。
与Z-型扫描方式相比，岛式扫描策略下熔池面积较小，熔池更为不稳定，且悬垂表面粗糙度高。
2023/2/18 0:15:56
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模式识别miniproject-脱机手写签名识别，这是每个学习模式识别的同学必做的课程设计miniproject，主要功能要求如下：一共有20个人，在其对应的文件夹中存放了每个人的20个手写签名图像，每幅图像均为PCX图像格式，大小为12994像素大小。
对每个人的手写签名，用其中80%的图像作为训练样本进行训练，用余下的20%的图像进行测试。
在签名图像进行特征提取时，提取6个ET1和6个DT12轮廓特征。
每一个人的手写签名特征假设为48维特征空间的多维高斯分布。
用贝叶斯参数估计法估算概率密度函数（pdf），然后用Bayes分类器识别。
分别计算closetest和opentest下的分类功能。
根据每个类的概率分布函数的最近邻估算来计算贝叶斯识别的opentest识别率。
适用kn最近邻法来直接估算每个类在每个测试样本的后验概率并计算opentest下的分类功能，将该识别率表示为一个关于k的函数并绘图。
这些是基于后验概率的非参数估计的贝叶斯估计。
对每个人的手写签名，用其中80%的图像作为训练样本进行训练，用余下的20%的图像进行测试。
在签名图像进行特征提取时，提取6个ET1和6个DT12轮廓特征。
每一个人的手写签名特征假设为48维特征空间的多维高斯分布。
用贝叶斯参数估计法估算概率密度函数（pdf），然后用Bayes分类器识别。
分别计算closetest和opentest下的分类功能。
根据每个类的概率分布函数的最近邻估算来计算贝叶斯识别的opentest识别率。
适用kn最近邻法来直接估算每个类在每个测试样本的后验概率并计算opentest下的分类功能，将该识别率表示为一个关于k的函数并绘图。
这些是基于后验概率的非参数估计的贝叶斯估计。
2023/1/30 10:20:44
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Opencv源码中findContours()函数引用了一篇论文[Suzuki85]。
这份资源中包含该论文原文和我自己的中文翻译，协助理解算法。
在一篇博客分析了Opencv源码中的相关函数，结合起来看，博客地址http://blog.csdn.net/yiqiudream/article/details/75702407
这份资源中包含该论文原文和我自己的中文翻译，协助理解算法。
在一篇博客分析了Opencv源码中的相关函数，结合起来看，博客地址http://blog.csdn.net/yiqiudream/article/details/75702407
2023/1/26 16:32:43
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本代码为轮廓跟踪算法提取图像轮廓的MATLAB源代码，均是正确可运转的，共5个源代码程序。
本代码为轮廓跟踪算法提取图像轮廓的MATLAB源代码，均是正确可运转的，共5个源代码程序。
本代码为轮廓跟踪算法提取图像轮廓的MATLAB源代码，均是正确可运转的，共5个源代码程序。
2023/1/23 8:29:20
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代码中利用canny边缘检测绘制并获得工程目录图片下的轮廓，对每个轮廓用直线进行拟合，计算每个轮廓中点到拟合直线的距离。
以此来判断一个轮廓的线性程度。
包括了霍夫变换检测图像中的直线和累计概率霍夫变换检测图像中的直线
以此来判断一个轮廓的线性程度。
包括了霍夫变换检测图像中的直线和累计概率霍夫变换检测图像中的直线
2023/1/18 18:37:01
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本代码为轮廓跟踪算法提取图像轮廓的MATLAB源代码，均是正确可运转的，共5个源代码程序。
本代码为轮廓跟踪算法提取图像轮廓的MATLAB源代码，均是正确可运转的，共5个源代码程序。
本代码为轮廓跟踪算法提取图像轮廓的MATLAB源代码，均是正确可运转的，共5个源代码程序。
2023/1/15 1:20:42
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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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