这是一种图像视觉显著性提取方法，对应文献S.Goferman,L.Zelnik-Manor,andA.Tal,“Context-awaresaliencydetection,”inIEEECVPR,2010,pp.2376–2383.该文献中的模型同时考虑了图像的局部特征和全局特征，克服了显著区域范围是固定模型以及区域只考虑到前景图像，忽视含有信息量的背景信息的做法，能提取出显著区域轮廓，利于后续处理，但是需要计算图像中每个像素点相当于局部区域的显著性，计算量较大。
2025/3/29 0:47:36
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这是一个在MATLAB上面可以运行的极限学习机算法实例，文件中，包含了多个极限学习机样例，ELM说白了就是另一种神经网络，其作用相似，效果又不同，比如其离散型更强等，建议直接修改接口，方便调试
2025/3/28 16:16:10
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选用背景差分法和形态学算法提取目标骨架，骨架提取经历九步：图像灰度化，背景差分法提取目标轮廓，使用CLAHE算法增强对比度，高斯滤波，Solel算子进行边缘检测，小波去噪，最大类间误差法二值化，形态学运算和中值滤波。
然后用基于人体比例的方法初步判断跌倒情况，再用基于运动趋势的精准判断跌倒情况。
算法总体效果可以，误检较少。
然后用基于人体比例的方法初步判断跌倒情况，再用基于运动趋势的精准判断跌倒情况。
算法总体效果可以，误检较少。
2025/3/28 6:38:04
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Catmull-Clark细分的MATLAB实现，test.m文件中是执行文件，具体的算法在CCSubdivision.m中，对于有边界和无边界的四边形网格都是可以用的，输入和输出都是obj文件
2025/3/28 2:32:31
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路径规划的目的是在给定起点和目标点的空间里规划出一条从起点到目标点的无碰撞路径，基于图论的经典的路径规划算法有DFS,BFS,Dijkstra,Astra,智能路径规划算法有蚁群算法，遗传算法，模糊算法等。
2025/3/28 2:06:58
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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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