概括了光学级类金刚石(DLC)膜的优点与性能,对最常用的几种制备类金刚石膜的方法——脉冲激光沉积法、磁过滤电弧沉积法、射频辉光放电等离子体化学气相沉积法、磁控溅射法、射频溅射法和离子束沉积法的原理、特点、研究进展、所制备的类金刚石膜的性能以及类金刚石膜在各种光学材料和领域的应用状况进行了详细的总结。
通过对国内外研究进展的分析,揭示出光学级类金刚石膜各种制备方法的优劣及其广阔的应用前景和巨大的实用价值。

本文讨论了作者所提出的白光信息处理系统的基本概念,以及用它在进行复数滤波、信号综合及平行光学处理诸方面的若干研究成果。
这种方法既消除了相干系统中不可避免的相干噪声,又保持了相干系统所具有的运算能力。
值得指出的是,它还具有相干系统所不具有的独特优点,即由于光源本身的相当广阔范围的光谱分布,对多色信号及彩色图象的处理十分有利和相当有效。
它为光学信息处理展示了一个新的具有良好前景的方向。

本书针的读者是高校学生，科研工作者，图像处理爱好者。
对于这些人群，他们往往是带着具体的问题，在苦苦寻找解决方案。
为了一个小问题就让他们去学习C++这么深奥的语言几乎是不可能的。
而Python的悄然兴起给他们带来的希望，如果说C++是tex的话，那Python的易用性相当于word。
他们可以很快的看懂本书的所有代码，并可以学着使用它们来解决自己的问题，同时也能拓展自己的视野。
别人经常说Python不够快，但是对于上面的这些读者，我相信这不是问题，现在我们日常使用的PC机已经无比强大了，而且绝大多数情况下不会用到实时处理，更不会在嵌入式设备上使用。
因此这不是问题。
本书目录：目录I走进OpenCV101关于OpenCV-Python教程102在Windows上安装OpenCV-Python113在Fedora上安装OpenCV-Python12IIOpenCV中的Gui特性134图片134.1读入图像4.2显示图像4.3保存图像4.4总结一下5视频5.1用摄像头捕获视频5.2从文件中播放视频5.3保存视频6OpenCV中的绘图函数6.1画线6.2画矩形6.3画圆6.4画椭圆6.5画多边形6.6在图片上添加文字7把鼠标当画笔7.1简单演示7.2高级一点的示例8用滑动条做调色板8.1代码示例III核心操作9图像的基础操作9.1获取并修改像素值9.2获取图像属性9.3图像ROI9.4拆分及合并图像通道9.5为图像扩边（填充）10图像上的算术运算10.1图像加法10.2图像混合10.3按位运算11程序性能检测及优化11.1使用OpenCV检测程序效率11.2OpenCV中的默认优化11.3在IPython中检测程序效率11.4更多IPython的魔法命令11.5效率优化技术12OpenCV中的数学工具IVOpenCV中的图像处理13颜色空间转换5413.1转换颜色空间13.2物体跟踪13.3怎样找到要跟踪对象的HSV值？14几何变换14.1扩展缩放14.2平移14.3旋转14.4仿射变换14.5透视变换15图像阈值15.1简单阈值15.2自适应阈值15.3Otsu’s二值化15.4Otsu’s二值化是如何工作的？16图像平滑16.1平均16.2高斯模糊16.3中值模糊16.4双边滤波17形态学转换17.1腐蚀17.2膨胀17.3开运算17.4闭运算17.5形态学梯度17.6礼帽17.7黑帽17.8形态学操作之间的关系18图像梯度18.1Sobel算子和Scharr算子8718.2Laplacian算子19Canny边缘检测19.1原理19.1.1噪声去除19.1.2计算图像梯度19.1.3非极大值抑制19.1.4滞后阈值19.2OpenCV中的Canny边界检测20图像金字塔9420.1原理21OpenCV中的轮廓22直方图23图像变换24模板匹配25Hough直线变换26Hough圆环变换27分水岭算法图像分割28使用GrabCut算法进行交互式前景提取29理解图像特征30Harris角点检测31Shi-Tomasi角点检测&适合于跟踪的图像特征32介绍SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform)33介绍SURF(Speeded-UpRobustFeatures)34角点检测的FAST算法35BRIEF(BinaryRobustIndependentElementaryFeatures)36.1OpenCV中的ORB算法37特征匹配38使用特征匹配和单应性查找对象39Meanshift和Camshift40.3OpenCV中的Lucas-Kanade光流41背景减除23841.1基础42摄像机标定43姿势估计44对极几何（EpipolarGeometry）45立体图像中的深度地图25945.1基础46K近邻（k-NearestNeighbour）47支持向量机48K值聚类49图像去噪50图像修补51使用Haar分类器进行面部检测

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）

摘要：长周期光纤光栅有着很广泛的应用前景，关于长周期光纤光栅的理论分析也很成熟，而具体如何实现其传输谱特性的仿真却报道很少。
文中基于耦合模理论和简化的阶跃折射率单模光纤三层模型的包层模理论，提出了长周期光纤光栅的传输谱特性仿真的主要步骤及程序实现，为长周期光纤光栅的数值仿真提供了一种简便的方法。
同时，由于实验中采用,-./-0逐点写入法或幅度掩模法制作长周期光栅，故而对矩形折射率调制光栅进行了详细的理论分析，并利用上述提出的仿真程序进行了数值仿真，为实验中写入光纤光栅奠定基础。

针对脉冲激光器峰值功率大、重复频率低和占空比受限等特性，对现有的无线光通信调制方案进行分析和改进，给出改进后调制方案的符号结构，在功率效率、带宽需求和传输容量等方面对其性能进行分析比较，并在理想的加性高斯白噪声干扰下分析其误包率。
理论分析和仿真验证表明：脉冲宽度调制方案具有最大的传输容量，能在适应脉冲激光器特性限制的同时，获得较好的调制性能，在无线光通信系统中有一定的应用前景。

对全行业而言，2020年的疫情为资本市场带来了更为明显的洗牌与变革。
后疫情时期，投入医疗健康产业的资本源源不断，资金的抱团和向头部公司的聚拢成为了2020年医疗健康一级市场的关键词，全年约一半的融资额涌向了不到10%的公司。
领域方面，生物医药领域如火如荼，医疗器械正在重新焕发生机，数字健康领域的成长大家也有目共睹。

基于BP神经网络的城市整体发展水平综合评价模型的研究，苏程程，汪磊，神经网络起源于20世纪，它是当今世界关注的高科技热点，并开始显示出广阔的应用前景，现如今已经应用到人们生产生活的各个方面�

本资源基于MATLAB代码以及贝叶斯抠图的原理，可以通过鼠标点选前景区域和背景区域，然后由计算机处理自动生成trimap图像，并且自动抠图至所需要的新背景图层。

对蚁群聚类算法进行了分类说明和列举，蚁群聚类的模型和实验结果，以及和其他聚类算法的比较优越性能。
最后还有对蚁群聚类前景的展望和总结。

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。