学前英语教学一般在1000个单词以内，这1160个全部都经过了精心的裁剪和通道处理，每张图的分辨率都不算低，用于印刷都可以，全部都含有透明通道。
不论是做教学还是做配图资源都非常不错

超分辨的MATLAB程序，比较经典的网上很少能找到的超分辨程序

1能够实现qt的录屏操作，主要是基于avilib这个开源的录屏代码来实现的；
2支持修改分辨率来调整录屏窗口的大小；
3录屏为.avi格式，常见的视频播放器支持播放；
4工程比较简单，贴出来大家一起学习，代码写的不严谨请大家多多指教，有疑问的欢迎留言讨论。

ddpdd（Python3DateDiff）是一个很小的命令行实用程序，用于计算日期和时间差。
它也可以用作计时器。
如果未指定任何程序参数，则显示当前日期，时间和时区。
pdd编写时只有一个目标-简单。
用户不必记住任何内容。
喜欢智能高效的公用事业？浏览。
如果他们有帮助，请给我买杯咖啡。
目录产品特点易于使用，依赖性最小计算日期和时间差计算今天和现在的差异向日期（时间）添加/减去持续时间（时间片）带有命令搭载的倒数计时器自定义分辨率秒表后台计时器的非详细模式显示当前日期，时间和时区遵循ISO8601安装依存关系pdd需要Python3.6（

HDMI2.0EDID,推荐分辨率是3840x216060hz而且最高限制再这个分辨率.

MouseClick:执行鼠标点击操作• MouseClick缺点之一：受电脑屏幕大小和分辨率的影响，可使用WinMove固定窗口位置和大增加稳定性。
• MouseClick缺点之二：用户鼠标和键盘的移动和程序互相影响，可使用BlockInput()禁止用户输入。
MouseClick使用方法MouseClick(“按钮”[,X坐标,Y坐标[,点击次数[,速度]]])按钮:”left”(左键),”right”(右键),”middle”(中键),”main”(主键),”menu”(菜单键),”primary”(主要按钮),”secondary”(次要按钮)，默认点击左键。
X坐标,Y坐标：[可选]鼠标移动到屏幕X/Y坐标处执行点击，若两者都留空则使用当前位置。
点击次数：[可选]点击鼠标按钮的次数，默认值为1。
速度：[可选]鼠标移动速度,可设数值范围在1(最快)和100(最慢)之间.若设置速度为0则立即移动鼠标到指定位置.默认速度为10.返回1表示点击成功，返回0点击失败。

在音视频处理领域，YUV和RGB是两种重要的颜色空间表示法，对于理解和优化编码、解码过程至关重要。
`yuvplayer.rar`提供的`YUVPlayer.exe`是一个专为开发者设计的实用工具，它允许用户直观地分析和处理YUV与RGB数据，从而在音视频开发工作中提升效率和质量。
YUV色彩空间是一种被广泛用于数字视频系统中的颜色模型，尤其是在压缩技术中。
YUV代表亮度（Y）和两个色差分量（U和V），这种分离方式可以有效减少存储和传输所需的数据量，特别是在处理PAL、NTSC等标准定义的电视信号时。
`YUVPlayer`软件能够帮助开发者查看这些分量，以便理解视频信号的底层结构。
RGB色彩空间则是基于红（Red）、绿（Green）和蓝（Blue）三种原色的模型，广泛应用于计算机图形和显示器。
在数字图像处理中，RGB是最常见的颜色表示方式，因为它可以直接对应到显示器的像素颜色。
然而，当涉及视频编码和解码时，转换至YUV色彩空间通常是必要的步骤，因为这有助于减小带宽需求。
`YUVPlayer`的主要功能可能包括：1.**YUV数据可视化**：用户可以加载YUV文件，看到每个像素的Y、U、V分量，以理解视频帧的亮度和色度信息。
2.**RGB与YUV相互转换**：软件可能内置了实时转换功能，让用户直观地看到不同颜色空间的差异。
3.**帧率控制**：播放速度调整，允许用户按照需要逐帧或慢速播放，便于分析关键帧。
4.**色彩调整**：可能提供工具对YUV或RGB值进行调整，观察其对图像效果的影响。
5.**信息查看**：显示视频的分辨率、帧率、采样格式等详细信息，辅助开发者进行调试。
6.**对比功能**：可以比较不同编码或处理后的YUV数据，找出优化点。
对于音视频开发人员来说，`YUVPlayer`是一个强大的辅助工具，可以帮助他们更好地理解编码过程中的颜色转换、压缩效果以及潜在问题。
通过深入分析YUV数据，开发者可以优化编码算法，提高视频质量，减少带宽消耗，或者解决兼容性问题。
因此，无论是新手还是经验丰富的专业人士，`YUVPlayer`都是音视频开发工具箱中不可或缺的一部分。

针对中值滤波器降低图像分辨率的缺点，提出一种改进的中值滤波算法，即在中值滤波前进行边缘判断。
首先判断象素是否是边缘，是则不进行变换，直接将该像素值输出。
反之则进行中值滤波，将中值滤波后的值输出。
实验表明，该算法对图像进行中值滤波时保存了图像的边缘细节。

阵列信号《阵列信号处理的理论和应用》的读者对象为通信与信息系统、信号和信息处理、微波和电磁场、水声等专业高年级本科生和研究生以及相关专业技术人员。
阵列信号处理是信号处理领域的一个重要分支。
与传统的单个定向传感器相比，用传感器阵列来接收空间信号具有灵活的波束控制、高的信号增益、极强的干扰抑制能力以及高的空间分辨能力等优点，这使得阵列信号处理具有重要的军事、民事应用价值和广阔的应用前景，具体来说已涉及雷达、声纳、通信、地震勘探、射电天文以及医学诊断等多种国民经济和军事应用领域。
《阵列信号处理的理论和应用》分为12章，主要内容包括波束形成、DOA估计、相干信号的DOA估计、二维DOA估计、宽带阵列信号处理、阵列多参数估计等。
《阵列信号处理的理论和应用》在全面介绍阵列信号处理的经典理论的同时，对近来一些新算法（如PARAFAc和四元数理论）进行了讲解，同时介绍了MIMO雷达、极化敏感阵列和声矢量传感器阵列的一些应用。
处理的理论和应用（pdf+程序）

本文详细介绍了在GoogleEarthEngine（GEE）中提取水体边界的方法和步骤。
首先，需要选择合适的卫星影像数据，如Landsat或Sentinel系列。
其次，通过水体指数法（如NDWI和MNDWI）增强水体信息，并设置合适的阈值提取水体。
接着，使用边缘检测算法（如Canny或Sobel）获取精确边界。
最后，进行后续处理以优化结果。
文章还提供了一个简化的GEE代码示例，展示了如何使用NDWI指数和阈值法提取水体边界。
整个过程涉及数据选择、指数计算、阈值提取、边缘检测和后续处理，通过合理调整参数和方法可获得准确的水体边界信息。
在当今世界，遥感技术与地理信息系统（GIS）在环境监测、资源管理和各种地球科学研究领域中发挥着巨大作用。
GoogleEarthEngine（GEE）作为一款强大的云平台工具，为这些研究提供了便捷的途径，尤其在水体边界提取方面，GEE提供了操作方便、计算高效的优势，使得复杂的数据处理过程变得简单快捷。
利用GEE平台获取遥感影像数据是水体边界提取的第一步。
通常，研究者倾向于选择多时相、多光谱的卫星数据，例如Landsat或Sentinel系列。
这些数据源具有较高的空间分辨率和较短的重访周期，能够满足不同时间尺度的水体变化监测需求。
获取数据后，研究者需通过一系列图像处理技术来提取水体信息。
水体指数法是遥感影像水体信息提取的常用方法，它通过特定算法计算每个像元的水体指数值，该值可以用来区分水体和非水体区域。
常用的水体指数包括归一化差异水体指数（NDWI）和改进型归一化差异水体指数（MNDWI）。
这些指数通过反映水体在近红外波段的低反射率和在绿光波段的高反射率特性，将水体和其他地物有效区分。
在实际操作中，研究者需要根据具体应用场景选择合适的水体指数，并通过实验确定最佳阈值来提取水体边界。
提取出的水体边界往往需要进一步的处理来优化结果。
边缘检测算法，如Canny或Sobel算法，能够帮助识别和提取水体的轮廓线。
这些算法通过分析影像中亮度的梯度变化来确定边界的位置，其效果受到多种因素影响，包括所选算法的特性和影像质量等。
为了确保水体边界的准确性，后续处理工作至关重要。
这包括影像预处理、滤波、平滑以及可能的目视检查等。
预处理步骤主要是为了减少噪声干扰和改善影像质量，例如进行大气校正、云和云影去除等。
滤波和平滑操作有助于消除边缘检测过程中产生的毛刺和凹凸不平。
在实际应用中，研究者还需结合实际水体的形态特征和地理知识，对提取结果进行修正和补充，以确保水体边界的准确度。
文章中提到的GEE代码示例，简化了整个提取过程，向用户展示了如何使用NDWI指数和阈值法来提取水体边界。
这不仅有助于理解整个提取过程，而且便于用户在实际工作中根据自己的数据进行相应的调整和应用。
此外，考虑到遥感数据的多源性和多样性，软件开发人员也在不断地完善和更新GEE平台的相关软件包。
这些软件包集成了各种常用的遥感影像处理功能，使得用户无需从头编写复杂的代码，就能在平台上直接进行水体边界提取等操作。
这大大降低了用户的技术门槛，提高了工作效率。
在GEE平台中，提取水体边界是一套系统的工程，它涉及到影像数据的获取、水体指数的计算、阈值的设定、边缘检测算法的应用以及后续处理的优化等多个环节。
这些环节相互关联，每个环节的精准度都直接影响着最终结果的准确度。
随着遥感技术的不断进步和GEE平台的持续优化，提取水体边界的方法将变得更加高效和精确。

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。