《数字图像处理——应用篇》是由谷口庆治编著的一本深入探讨图像处理技术的专业书籍，这本书在图像处理领域具有很高的权威性。
全书完整PDF版本是唯一可获取的全面资源，对于学习和研究图像处理技术的读者来说，无疑是一份宝贵的资料。
图像处理是计算机科学中的一个重要分支，它涉及了将模拟图像转换为数字形式，以及对数字图像进行各种操作以改善质量或提取有用信息。
在《数字图像处理——应用篇》中，作者谷口庆治详细阐述了这一领域的关键概念和技术，包括图像获取、颜色模型、图像增强、图像复原、图像分割、特征提取以及模式识别等核心主题。
1.**图像获取**：这部分介绍了图像传感器的工作原理，如CCD和CMOS，以及扫描仪和相机的成像过程。
同时，还涵盖了像素的概念、采样理论和量化过程。
2.**颜色模型**：书中详细讨论了RGB、CMYK、HSV、YCbCr等常见颜色模型，以及它们在不同应用场景下的选择和转换方法。
3.**图像增强**：通过滤波器、直方图均衡化等手段改善图像的视觉效果，提升图像质量，这部分包括线性和非线性滤波、对比度增强等技术。
4.**图像复原**：针对图像退化问题，如噪声、模糊等，提出了一系列恢复技术，如Wiener滤波、反卷积等。
5.**图像分割**：这是图像分析的关键步骤，包括阈值分割、区域生长、边缘检测等方法，用于将图像划分为有意义的部分。
6.**特征提取**：为了识别和理解图像，需要从图像中提取有意义的特征，如角点、边缘、纹理和形状，这些特征可用于后续的模式识别和对象识别。
7.**模式识别**：利用机器学习算法，如支持向量机、神经网络、决策树等，对图像中的模式进行分类和识别，是图像处理领域的高阶应用，广泛应用于OCR文字识别、人脸识别、医学影像分析等领域。
8.**OCR文字识别**：光学字符识别技术是模式识别的一个实例，通过识别图像中的文字并转化为可编辑文本，该技术在文档自动化处理、图书数字化等方面有着广泛的应用。
压缩包中的文件名表明资源分为了三个部分：`数字图像处理——应用篇.part1.rar`、`数字图像处理——应用篇.part2.rar`和`数字图像处理——应用篇.part3.rar`。
通常，这种分卷压缩格式是为了便于大文件的传输和存储，用户需要下载所有部分并使用合适的解压工具（如WinRAR或7-Zip）合并解压，才能获得完整的PDF文件。
《数字图像处理——应用篇》是一本涵盖广泛、深度适中的教材，适合计算机视觉、图像处理、模式识别等相关领域的学生和研究人员。
通过学习本书，读者不仅可以掌握基本的图像处理技术，还能了解其在实际应用中的策略和方法，为进入这个领域的深入研究打下坚实基础。

这是我个人用asp.net(c#)写的一个通过WEB/HTTP上传超大文件或整个文件夹程序，最初是为了某项目写的一段程序。
但这个项目的上传功能最终没有落实这个需求，所以也没在进一步做下去了，但整个超大文件和文件夹的上传功能程序是完成了的。
我测试过最大超过4G的文件都可以上传，文件夹为无限级文件上传的。

简介：
Hadoop是大数据处理的核心框架，尤其在互联网行业中广泛应用于海量数据的存储和计算。
以下是Hadoop相关的重要知识点的详细说明：1. 分布式文件系统（HDFS）：HDFS是Hadoop的基础，它是一种分布式文件系统，设计目标是处理大规模的数据集。
它将大文件分割成块并分布在多台机器上，保证数据的冗余和容错性。
HDFS遵循ACID特性，确保原子性、一致性、隔离性和持久性。
2. HBase：HBase是一个基于HDFS的分布式NoSQL数据库，提供实时访问和随机写入。
它的Shell工具提供了规范化的输入规则，包括名称参数、数值、参数分割和关键字-值输入规则。
HBase的管理命令涵盖表管理、数据管理、工具、复制和其他功能，用于优化性能的策略包括参数配置、表设计、更新操作、读取操作、数据压缩、JVM垃圾收集（GC）优化和负载均衡。
3. Hive：Hive作为Hadoop上的数据仓库工具，允许使用类似SQL的语言（HQL）来查询和管理存储在HDFS中的大数据。
Hive架构包含用户接口、Hive服务器、驱动程序和元数据库。
数据在Hive中按库、表、分区和桶进行组织，有行格式和文件存储格式两种数据存储方式，支持多种基本和复杂数据类型。
4. Sqoop：Sqoop是数据迁移工具，它使得在Hadoop和传统数据库之间传输数据变得更加便捷。
它可以将RDBMS中的数据导入HDFS，利用MapReduce或Hive等工具进行处理，处理后的结果还能再导回关系型数据库。
5. ZooKeeper：ZooKeeper是Hadoop生态系统中的关键组件，提供高可用的集中配置管理和命名服务。
它帮助集群中的节点进行协调，实现分布式锁、选举和分组服务，确保集群稳定运行。
这些知识点涵盖了Hadoop生态系统中的主要组件及其功能，对于理解和应用Hadoop平台至关重要。
通过深入理解这些概念，可以有效地管理和优化Hadoop环境，以适应大数据处理的需求。

java大文件上传至ftp服务器带进度条显示的，进度条的显示和ftp的上传速度同步，解决了进度条显示和ftp不同步的问题

Socket的TCP、UDP通讯(实现功能：文字发送，窗口震动，大文件传输，语音发送，语音通话、直接发送全屏截图)

共两个不同设计例子，都含详细的文档资料。
任务2.设计一个简单的二级文件系统设计要求：在任一OS下，建立一个大文件，把它假象成硬盘，在其中实现一个简单的模拟文件系统。
编写一管理程序对此空间进行管理，要求：1．实现盘块管理2．实现文件的读写操作3．每组最多2人，小组内要有明确分工，课程设计报告中设计部分可以相同，个人实现部分不同参考建议：将模拟硬盘的文件空间划分为目录区，文件区；
采用位示图进行空间管理，盘块的分配使用显示链接（FAT表）的方式。
设计技术参数（数据结构）参考：#defineMaxSize100#defineDisk512//每个盘块大小为512bit#defineNumDisk2048//有2048个盘块，既可分配空间为1M/*************目录和文件的结构定义***********************/structDirectoryNode{charname[9];/*目录或文件的名字*/inttype;/*0代表目录，1代表普通文件*/structDirectoryNode*next;/*指向下一个兄弟结点的指针*/structDirectoryNode*preDirFile;/*指向父结点的指针*/structDirectoryNode*subFile;/*指向第一个子结点的指针*/intsize;/*如果是文件则表示文件的大小*/intfirst;/*起始盘块号*/intlast;/*末尾盘块号*/intorder;/*备用*/};//连续分配structFileSys{intVacTable[NumDisk];//空闲表,0为空闲，1为被用structDirectoryNoderoot;//根目录structDirectoryNodeDirectory[NumDisk];}*filesys;typedefstruct{structDirectoryNode*DirFile;charname[9];}DataType;//包含一个指向目录的指针和名字typedefstruct{//队列结构的实现DataTypedata[MaxSize];intfront,rear;//分别表示队列的头结点和尾结点}Tp;voidInitQueue(Tp*sq)//队列初始化intEnAddQueue(Tp*sq,DataTypedata)//在队列中增加元素DataTypeEnDelQueue(Tp*sq)//从队列中删除一个元素intEmpty(Tp*sq)//判断队列是否为空，返回0表示队列为空①．Dir:显示目录内容命令，显示当前目录下的文件和子目录。
②．Md:创建目录操作。
③．Create:创建文件，在当前目录下创建一个文件。
④.all:显示从根目录开始的所有目录和文件及其层次结点。
⑤．Cd:改变目录。
⑥．Del:删除文件操作。
⑦.Rd:删除目录操作，删除当前目录下的子目录。
⑧.Ren:重命名函数⑨.Exit:退出命令

采用VisualC++6.0开发的一个TCP文件传输系统，采用多线程的传输方式，支持断点续传，利用配置文件设置基本的初始化信息。
文件包括源代码和安装包，源代码里包括自定义的文件传输通信协议。
程序采用分层的设计方案，将底层的配置文件和文件操作封装成基本模型组件，并定义了文件传输模型，提供视图和底层模型进行交互的外观；
视图层分离为视图和控制两块，视图信息的更新由控制层进行控制。
新版本利用内存文件映射的技术重写了文件模型，使得程序支持大文件的传输（最大16EB），提高了文件操作效率；
此外，改善了视图的显示方式，更加方便了传输进度信息的查看。

多线程大文件的快速下载，支持下载地址修改，进度条

C#大数据两文件传输示例，以最简单都额方式呈现，便于理解

文件程序见OfficeToPdf.pdfToHtmlList("文件路径")预览路径见/view/pic

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。