自拍的用于目标跟踪的红外图像序列，可用于单目标或多目标的跟踪（主要是针对行人）。
拍摄于晚上8点至9点间，目标与背景温差大，目标清晰。

数字图像相关MATLAB代码，输入变形前后两幅图，通过相关计算即可找到对应点位置写的不好，大家看我最近上传的。
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BAT机器学习面试1000题系列1前言1BAT机器学习面试1000题系列21归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度？222归一化有可能提高精度223归一化的类型231）线性归一化232）标准差标准化233）非线性归一化2335.什么是熵。
机器学习ML基础易27熵的引入273.1无偏原则2956.什么是卷积。
深度学习DL基础易38池化，简言之，即取区域平均或最大，如下图所示（图引自cs231n）40随机梯度下降46批量梯度下降47随机梯度下降48具体步骤：50引言721.深度有监督学习在计算机视觉领域的进展731.1图像分类（ImageClassification）731.2图像检测（ImageDection）731.3图像分割（SemanticSegmentation）741.4图像标注–看图说话（ImageCaptioning）751.5图像生成–文字转图像（ImageGenerator）762.强化学习（ReinforcementLearning）773深度无监督学习（DeepUnsupervisedLearning）–预测学习783.1条件生成对抗网络（ConditionalGenerativeAdversarialNets，CGAN）793.2视频预测824总结845参考文献84一、从单层网络谈起96二、经典的RNN结构（NvsN）97三、NVS1100四、1VSN100五、NvsM102RecurrentNeuralNetworks105长期依赖（Long-TermDependencies）问题106LSTM网络106LSTM的核心思想107逐步理解LSTM108LSTM的变体109结论110196.L1与L2范数。
机器学习ML基础易163218.梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优，为什么应用广泛？深度学习DL基础中178@李振华，https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/262143638179219.请比较下EM算法、HMM、CRF。
机器学习ML模型中179223.Boosting和Bagging181224.逻辑回归相关问题182225.用贝叶斯机率说明Dropout的原理183227.什么是共线性,跟过拟合有什么关联?184共线性：多变量线性回归中，变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。
184共线性会造成冗余，导致过拟合。
184解决方法：排除变量的相关性／加入权重正则。
184勘误记216后记219

图像融合小波HISPCABrovey质量评价

1、Labview实现的模板匹配，首先需要添加一个摄像头，选择com口2、玩家可以制作模板，然后保存模板，就可以得出图像中的模板并得到其中心坐标

Spotty大大简化了在和上进行深度学习模型的培训：它使在GPU实例上的训练与在本地计算机上的训练一样简单它会自动管理所有必要的云资源，包括图像，卷，快照和SSH密钥它使每个人都可以通过几个命令在云中训练您的模型它使用轻松地将远程进程与其终端分离通过使用和它可以为您节省多达70％的成本文献资料请参阅。
阅读文章中对于现实世界的例子。
安装要求：Python＞=3.6如果使用的是AWS，请参阅AWSCLI（请参阅）。
如果您使用的是GCP，请使用GoogleCloudSDK（请参阅）使用安装或升级Spotty：$pipinstall-Uspotty开始使用准备一个spotty.yaml文件并将其放在项目的根目录中：请参阅的文件规范。
阅读文章为一个真实的例子。
启动实例：$spottystart它将运行竞价型实例，还原快照（如果有），将项目与正在运行的实例同步，然后将Docker容器与环境一起启动。
训练模型或运行笔记本。
要通过SSH连接到正在运行的容器，请使用以下命令：$spottysh

不直接调用matlab中的算法进行图像恢复

《AndroidStudio深度探索：GreatHomework.zip解析》在当今移动开发领域，AndroidStudio已经成为Android应用开发的首选集成开发环境（IDE）。
它以其强大的功能、高效的性能以及对最新AndroidSDK的支持，深受开发者喜爱。
本文将通过分析名为"GreatHomework.zip"的压缩包文件，深入探讨AndroidStudio中的关键知识点，帮助开发者提升开发效率和项目管理能力。
"GreatHomework.zip"很可能是一个包含AndroidStudio项目的压缩文件。
在解压后，我们通常会看到一个包含多个子目录和文件的结构，如`app`、`gradle`、`src`等，这些都是AndroidStudio项目的基本组成元素。
`app`目录是项目的主模块，其中包含`build.gradle`文件，这是构建脚本，用于定义项目依赖和构建配置；
`src`目录则包含了源代码，分为`main`和可能的测试目录，如`androidTest`，`main`下的`java`或`kotlin`目录存放应用的业务逻辑代码，`res`目录存储资源文件如布局、图片和字符串等。
AndroidStudio使用Gradle作为构建工具，`gradle`目录下包含的是Gradle的相关配置。
`settings.gradle`文件定义了项目中的所有模块，而`build.gradle`文件（项目级别和模块级别）则定义了构建过程的规则，包括版本控制、依赖库、编译选项等。
在`GreatHomework.zip`中，这些文件将揭示项目的构建流程和依赖关系。
在AndroidStudio中，我们经常需要配置`AndroidManifest.xml`文件，它是应用的元数据，记录了应用的组件（Activity、Service等）、权限需求和其他重要设置。
开发者可以在这个文件中声明应用的入口点、所需权限以及与其他应用的交互方式。
除此之外，`GreatHomework.zip`中可能还包含测试代码，AndroidStudio支持JUnit和Espresso等测试框架，使开发者能够编写单元测试和UI测试，确保代码质量。
在`app/src/androidTest`目录下，可以看到这些测试代码。
对于资源管理，AndroidStudio提供了直观的布局编辑器和图资源管理，使得设计师和开发者可以协同工作，创建美观且响应式的用户界面。
`drawable`目录存放图像资源，`layout`目录下是XML布局文件，`values`目录则包含了颜色、字符串、尺寸等资源。
在调试和优化方面，AndroidStudio提供强大的工具，如Logcat用于查看日志，Profiler用于性能分析，以及InstantRun功能，可以快速部署应用的修改版本，极大地提高了开发效率。
"GreatHomework.zip"是一个典型的AndroidStudio项目，通过其内容我们可以了解Android应用的结构、构建过程、资源管理、测试以及调试等多个重要知识点。
理解并掌握这些，将有助于开发者在实际工作中更高效地开发和维护Android应用。

用于图像边缘提取的prewitt算子的C++代码，有完整的源代码，适合初学图像增强的同学使用，自测编译通过

本段代码是利用大津法分割阈值，获得二值图像，随后利用小面积法删除背景区域，经过运算获得肺实质的掩模图像，最后，经过原dcm图像与掩模图像的运算，获得完整的肺实质图像，完成肺实质的粗提取。

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。