2015年9月美国虹软公司校招内推笔试题,算法工程师岗位的,很有参考价值。
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2025/4/1 19:15:18 7.81MB 虹软 校招 笔试 算法工程师
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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 496KB CA算法 Matlab 显著性检测
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第1章绪论第2章SAR成像原理2.1引言2.2SAR系统参数2.3单脉冲距离向处理2.4线性调频脉冲与脉冲压缩2.5SAR方位向处理2.6SAR线性测量系统2.7辐射定标2.8小结参考文献附录2A星载SAR的方位向处理第3章图像缺陷及其校正3.1引言3.2SAR成像散焦3.2.1自聚焦方法3.2.2自聚焦技术的精确性3.2.3散射体性质对自聚焦的影响3.3几何失真与辐射失真3.3.1物理原因及关联的失真3.3.2基于信号的MOCO方法3.3.3天线稳定性3.4残留SAR成像误差3.4.1残留的几何与辐射失真3.4.2旁瓣水平3.5基于信号的MOCO方法的改进3.5.1包含相位补偿的迭代自聚焦3.5.2较小失真的高频跟踪3.5.3常规方法与基于信号方法相结合的MOC0方法3.6小结参考文献第4章SAR图像的基本特性4.1引言4.2SAR图像信息的特质4.3单通道图像类型与相干斑4.4多视处理估计RCS4.5相干斑的乘性噪声模型4.6RCS估计——成像与噪声的影响4.7SAR成像模型的结果4.8空间相关性对多视处理的影响4.9系统引入空间相关性的补偿4.9.1子采样4.9.2预平均4.9.3插值4.10空间相关性估计:平稳性与空间平均4.11相干斑模型的局限性4.12多维SAR图像4.13小结参考文献第5章数据模型5.1引言5.2数据特征5.3经验数据分布5.4乘积模型5.4.1RCS模型5.4.2强度概率密度函数5.5概率分布模型的比较5.6基于有限分辨率成像的目标RCS起伏5.7数据模型的局限性5.8计算机仿真5.9小结参考文献第6章RCS重建滤波器6.1引言6.2相干斑模型和图像质量度量6.3贝叶斯重建6.4基于相干斑模型的重建6.4.1多视处理相干斑抑制6.4.2最小均方误差相干斑抑制……第7章RCS分类与分割第8章纹理信息提取第9章相关纹理第10章目标信息第11章多通道SAR数据的信息处理第12章多维SAR图像分析技术第13章SAR图像的分类第14章现状与前景分析
2025/3/28 18:57:23 36.01MB 合成孔径雷达 SAR雷达成像
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基于SVM的RBG图像分割,对图像的前景与后景进行分割
2025/3/21 6:55:33 26KB SVM
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2019中国私域流量现状剖析及发展前景预判分析报告.pdf
2025/3/19 1:57:31 4.59MB 私域流量
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2025/2/11 13:02:54 138.67MB 互联网+创青春商业计划书4.zi
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本文主要回顾了石墨烯量子点的制备以及基于石墨烯量子点自旋和电荷量子比特操作的研究进展,由于石墨烯材料相对较轻的原子重量使其具有较小的自旋轨道相互作用,另外含有核自旋的碳同位素13C在自然界中的含量大约只占1%,这使得超精细相互作用(即核自旋和电子自旋相互作用)较弱,所以石墨烯比其他材料具有较长的自旋退相干时间,在量子计算和量子信息中有非常好的应用前景.本文计算了5种静电约束制备的石墨烯量子点:1)扶手型单层石墨烯纳米条带,2)单层石墨烯圆盘,3)双层石墨烯圆盘,4)ABC堆积型三层石墨烯圆盘,5)ABA堆积型三层石墨烯圆盘.石墨烯量子点中自旋比特应用的关键是破坏谷简并,在1)中,主要是利用边界条件破坏谷简并,而2)3)4)和5)中是利用外磁场破坏谷简并.文章进一步介绍了自旋轨道相互作用和超精细相互作用对石墨烯量子点中自旋操作的影响.
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《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是图像处理、分析和机器视觉领域的一本经典教材,第3版提供了高清英文原版的PDF版本。
这本书深入浅出地探讨了图像处理的基础理论和应用,是计算机视觉、电子工程、生物医学工程等相关专业学生和研究人员的重要参考书。
我们要理解图像处理的基本概念。
图像处理涉及到对数字图像进行各种操作,以改善其质量、提取有用信息或进行分析。
这包括图像增强、去噪、分割和复原等技术。
例如,图像增强通过调整亮度、对比度来优化视觉效果;
去噪则通过滤波器去除图像中的噪声;
图像分割将图像区域划分为不同的对象或类别,便于进一步分析。
机器视觉则是图像处理的一个重要应用领域,它使计算机能够“看”并理解图像。
在《MilanSonka》一书中,读者可以学习到如何构建和应用机器视觉系统。
这包括特征检测(如边缘检测、角点检测)、模板匹配、模式识别和物体识别等技术。
这些技术在自动驾驶、无人机导航、工业自动化和医疗诊断等领域有着广泛应用。
此外,书中还涵盖了与机器学习相关的主题,如监督学习和无监督学习,它们在图像分类、目标检测和图像识别任务中至关重要。
支持向量机(SVM)、神经网络、深度学习框架(如卷积神经网络CNN)等现代机器学习方法也是书中讨论的重点。
深度学习,尤其是深度卷积网络,已经在图像处理和计算机视觉领域取得了突破性进展,极大地推动了人脸识别、图像生成和自动驾驶等技术的发展。
书中还涉及到了图像分析,这是对图像内容进行理解和解释的过程。
这包括图像理解、场景分析和行为识别。
图像理解需要从图像中提取高级语义信息,比如识别出图像中的物体、场景和事件。
场景分析则涉及环境的理解,例如确定图像中的背景、前景和物体之间的关系。
行为识别则关注动态图像中的动作和活动,如行人跟踪和运动分析。
书中还涵盖了实际应用中的算法实现和评估方法,这对于任何从事图像处理和机器视觉研究的人来说都是必不可少的知识。
实验部分通常会介绍如何使用编程语言(如MATLAB或Python)实现所讨论的算法,并提供数据集和代码示例。
《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是一部全面覆盖图像处理、分析和机器视觉的教材,无论你是初学者还是经验丰富的专业人士,都能从中受益匪浅。
通过深入学习这本书,你可以掌握图像处理的基本原理,理解机器视觉的核心技术,并了解如何将这些知识应用于实际项目中。
2024/12/18 9:29:46 26.8MB 图像处理
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基于对目前档案管理的现状和存在的问题进行释放的分析,我们采用RFID技术分析目前档案管理事项,促进档案管理水平的进一步提高。
通过设计一套基于RFID物联网的档案管理自动化系统,并分析此系统的功能模块架构和管理业务流程,促进档案管理智能化、自动化和系统化管理。
试验结果证明:基于RFID的档案管理系统设计,有效提高系统稳定性和系统性能,从数据方面来看能够将系统稳定性提高到88.36%左右,具有较好的工程实践指导价值和良好的应用前景。
2024/12/18 2:47:57 1.34MB RFID; 档案管理系统; 设计; 实现
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提出了一种利用ATmega8单片机对ISD2500系列语音芯片进行控制的智能语音系统,此系统使用灵活,易于功能升级,具有良好的应用前景。
提供了硬件连接电路和关键源程序。
2024/12/11 11:08:10 528KB 语音芯片 单片机 智能控制 ISD2500
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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 钉钉 钉钉打卡