关于图形图像处理的问题一直是多年来研究的话题，在信息技术高速发展的今天，图像的处理已应用到社会的各个领域。
图像分割就是为了某一特定目的，通过一定的方法把图像按照其特征分成各具特性的区域，提取出感兴趣目标的技术和过程，进而再对目标区域进行研究。
它是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中的关键课题，也是计算机处理视觉技术的首要的、关键的关键步骤。
图像分割的应用非常广泛，几乎出现在关于图像处理的所有领域。
因此，从20世纪60年代以来，图像分割一直都是图像研究技术的热点。

LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。
LINGO内置了一种建立最优化模型的语言，可以简便地表达大规模问题，利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。
§1LINGO快速入门当你在windows下开始运行LINGO系统时，会得到类似下面的一个窗口：外层是主框架窗口，包含了所有菜单命令和工具条，其它所有的窗口将被包含在主窗口之下。
在主窗口内的标题为LINGOModel–LINGO1的窗口是LINGO的默认模型窗口，建立的模型都都要在该窗口内编码实现。
下面举两个例子。
例1.1如何在LINGO中求解如下的LP问题：在模型窗口中输入如下代码：min=2*x1+3*x2;x1+x2＞=350;x1＞=100;2*x1+x2＜=600;然后点击工具条上的按钮即可。
例1.2使用LINGO软件计算6个发点8个收点的最小费用运输问题。
产销单位运价如下表。
单位销地运价产地 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 产量A1 6 2 6 7 4 2 5 9 60A2 4 9 5 3 8 5 8 2 55A3 5 2 1 9 7 4 3 3 51A4 7 6 7 3 9 2 7 1 43A5 2 3 9 5 7 2 6 5 41A6 5 5 2 2 8 1 4 3 52销量 35 37 22 32 41 32 43 38 使用LINGO软件，编制程序如下：model:!6发点8收点运输问题;sets:warehouses/wh1..wh6/:capacity;vendors/v1..v8/:demand;links(warehouses,vendors):cost,volume;endsets!目标函数;min=@sum(links:cost*volume);!需求约束;@for(vendors(J):@sum(warehouses(I):volume(I,J))=demand(J));!产量约束;@for(warehouses(I):@sum(vendors(J):volume(I,J))＜=capacity(I));!这里是数据;data:capacity=605551434152;demand=3537223241324338;cost=626742954953858252197433767392712395726555228143;enddataend然后点击工具条上的按钮即可。
为了能够使用LINGO的强大功能，接着第二节的学习吧。
§2LINGO中的集对实际问题建模的时候，总会遇到一群或多群相联系的对象，比如工厂、消费者群体、交通工具和雇工等等。
LINGO允许把这些相联系的对象聚合成集（sets）。
一旦把对象聚合成集，就可以利用集来最大限度的发挥LINGO建模语言的优势。
现在我们将深入介绍如何创建集，并用数据初始化集的属性。
学完本节后，你对基于建模技术的集如何引入模型会有一个基本的理解。
2.1为什么使用集集是LINGO建模语言的基础，是程序设计最强有力的基本构件。
借助于集，能够用一个单一的、长的、简明的复合公式表示一系列相似的约束，从而可以快速方便地表达规模较大的模型。
2.2什么是集集是一群相联系的对象，这些对象也称为集的成员。
一个集可能是一系列产品、卡车或雇员。
每个集成员可能有一个或多个与之有关联的特征，我们把这些特征称为属性。
属性值可以预先给定，也可以是未知的，有待于LINGO求解。
例如，产品集中的每个产品可以有一个价格属性；
卡车集中的每辆卡车可以有一个牵引力属性；
雇员集中的每位雇员可以有一个薪水属性，也可以有一个生日属性等等。
LINGO有两种类型的集：原始集(primitive　set)和派生集(derivedset)。
一个原始集是由一些最基本的对象组成的。
一个派生集是用一个或多个其它集来定义的，也就是说，它的成员来自于其它已存在的集。
2.3模型的集部分集部分是LINGO模型的一个可选部分。
在LINGO模型中使用集之前，必须在集部分事先定义。
集部分以关键字“sets:”开始，以“endsets”结束。
一个模型可以没有集部分，或有一个简单的集部分，或有多个集部分。
一个集部分可以放置于模型的任何地方，但是一个集及其属性

Plecs中文使用手册是一份全面指导文档，面向希望学习如何使用Plecs软件的中文用户。
Plecs是一款高效直观的电力电子和电机系统仿真软件工具，特别适合于电源转换器、驱动系统和电力系统的设计和分析工作。
使用手册细致地介绍软件界面布局、功能模块以及操作流程，使得用户能够快速掌握软件的使用技巧，进而优化他们的设计和仿真工作。
手册中不仅包含了基本操作的介绍，还涵盖了从简单的电力电子电路到复杂的机电一体化系统的高级仿真案例。
本手册适合电力电子领域的工程师、研究员以及学生等群体使用。
此外，它还为读者提供了详尽的术语解释和问题解决方案，是学习和运用Plecs软件不可或缺的参考资料。
用户在阅读使用手册时可以了解到Plecs软件的核心功能，包括系统建模、仿真分析、参数设置、结果可视化以及数据报告等。
每个功能的介绍都配以实际操作步骤和截图，便于读者模仿和学习。
手册还强调了如何正确设置仿真参数，以保证仿真结果的准确性，并对可能出现的常见错误进行了解释与指导。
通过使用手册，用户可以快速地从入门级的学习者成长为能够熟练运用Plecs解决实际工程问题的专家。
另外，手册中还包含了一系列实用的模板和素材，供用户在实际工作中直接使用或进行定制化修改。
这些模板和素材能够大大提高用户的工作效率，使他们能够专注于更具有创造性的设计工作。
手册中强调了不同模块间的协同工作，以及如何在多个模块间快速转换而不影响仿真精度。
例如，在进行电机设计时，用户可以通过内置的模块库快速搭建电机模型，并通过仿真模块对其性能进行评估。
除了具体的使用指导，手册还涵盖了一些高级话题，例如如何结合其他仿真软件进行协同仿真，以及如何利用Plecs的开放接口进行用户自定义编程，实现更复杂的仿真功能。
此外，手册中还特别提醒用户注意软件的更新日志和新版本带来的功能增强或改动，以确保用户能够及时利用软件的最新特性。
Plecs中文使用手册的内容覆盖了从软件安装到高级应用的广泛话题，其目的是让每一个使用Plecs的用户都能够充分利用该软件强大的仿真能力，解决实际工作中的复杂问题。
无论是对于初学者还是资深工程师，本手册都提供了丰富的信息和实用的指导，帮助用户提升工作效率并推动创新。

包含全球600多个主要港口数据，中英文都有，包含国家和地区信息

基本功能：显示时间完成计时器功能，由用户设定计时时间可由用户设置多个闹钟可定时换背景图等完成秒表功能还提供代码相关视频参考

SQL-API消费者欢迎使用SQL-APIConsumer项目！它是用C＃构建的数据库项目，其主要目的是允许通过CLR泛型存储过程在SQLServer上使用API​​GET/POST方法。
请记住，它是在SQLServer2016及更高版本上开发和测试的。
如果您需要在旧版本中进行部署，请阅读“内置”部分。
入门该项目具有以下定义的两个主要过程：APICaller_GET（SqlStringURL）APICaller_POST（SqlStringURL，SqlStringJsonBody）相同的还支持身份验证标头，如令牌或JWT。
APICaller_GETAuth（SqlStringURL，SqlString授权）APICaller_POSTAuth（SqlStringURL，SqlString授权，SqlStringJsonBody）（Wiki中的更多信息）它甚至支持以Json格式发送多个标头。
APICaller_GET_headers（SqlStringURL，SqlString标头）APICaller_POST_h

DeepLearningToolbox™提供了一个框架，用于设计和实现具有算法，预训练模型和应用程序的深度神经网络。
您可以使用卷积神经网络（ConvNets，CNN）和长期短期记忆（LSTM）网络对图像，时间序列和文本数据进行分类和回归。
应用程序和图表可帮助您可视化激活，编辑网络体系结构以及监控培训进度。
对于小型训练集，您可以使用预训练的深层网络模型（包括SqueezeNet，Inception-v3，ResNet-101，GoogLeNet和VGG-19）以及从TensorFlow™-Keras和Caffe导入的模型执行传输学习。
了解深度学习工具箱的基础知识深度学习图像从头开始训练卷积神经网络或使用预训练网络快速学习新任务使用时间序列，序列和文本进行深度学习为时间序列分类，回归和预测任务创建和训练网络深度学习调整和可视化绘制培训进度，评估准确性，进行预测，调整培训选项以及可视化网络学习的功能并行和云中的深度学习通过本地或云中的多个GPU扩展深度学习，并以交互方式或批量作业培训多个网络深度学习应用通过计算机视觉，图像处理，自动驾驶，信号和音频扩展深度学习工作流程深度学习导入，导出和自定义导入和导出网络，定义自定义深度学习图层以及自定义数据存储深度学习代码生成生成MATLAB代码或CUDA®和C++代码和部署深学习网络函数逼近和聚类使用浅层神经网络执行回归，分类和聚类时间序列和控制系统基于浅网络的模型非线性动态系统;使用顺序数据进行预测。

PPT的一些模板，用于个人述职和答辩，PPT合集，多个模板。

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

绿色单程序可以将多个工作表工作薄及指定单元格内容汇总，简洁好用亲测好用

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。