针对中值滤波器降低图像分辨率的缺点，提出一种改进的中值滤波算法，即在中值滤波前进行边缘判断。
首先判断象素是否是边缘，是则不进行变换，直接将该像素值输出。
反之则进行中值滤波，将中值滤波后的值输出。
实验表明，该算法对图像进行中值滤波时保存了图像的边缘细节。

三设计源码算符优先分析器#include"stdio.h"#include"stdlib.h"#include"iostream.h"chardata[20][20];//算符优先关系chars[100];//模拟符号栈scharlable[20];//文法终极符集charinput[100];//文法输入符号串charstring[20][10];//用于输入串的分析intk;chara;intj;charq;intr;//文法规则个数intr1;

基于LPC2138平台，KEIL编译器，protues仿真环境，对LPC2138外设进行了实验，有GPIOUARTI2CSPI等基础实验进行了，仿真和验证；
适合初学者；
其中TIMER实验经示波器查看是错误的；

本设计是以STC89C52RC芯片为核心，利用KeilUV4编写软件和STC_ISP烧写软件，设计出一个八音盒。
八音盒主要由五大模块构成，包括单片机最小系统、4*4矩阵键盘、蜂鸣器发生电路和4位数码管显示电路。
有8个按键对应8首曲目播放按钮，另外8个按键对应do、re、mi、fa、so、la、si、do’八中音调。
本设计主要使用单片机的内部定时器0和中断产生不同频率的方波和延时驱动蜂鸣器，并采取行列反转扫描法识别键盘键值。
由于使用的是实验箱已经固化的电路，本设计主要从软件设计上加以优化，以使蜂鸣器产生的音乐更纯净。
最终实现的基础功能是任意播放8首单片机内已存曲目，发挥部分是另外实现8个可演奏的琴键，使八音盒具有放音和简单演奏的两重功能，并辅以数码管显示当前播放曲目号，经过优化和调试，音色较好，琴键发音比较纯正，初步达到设计要求。

可用做深度学习测试的一维线性回归数据集。
数组大小247*900，实验数据取自真实场景，回归精度好。
9种特征，每种特征有100条数据。

实验流体力学的PIV的matlab程序，很好用。
在matlab上可以运行。

本文详细介绍了在GoogleEarthEngine（GEE）中提取水体边界的方法和步骤。
首先，需要选择合适的卫星影像数据，如Landsat或Sentinel系列。
其次，通过水体指数法（如NDWI和MNDWI）增强水体信息，并设置合适的阈值提取水体。
接着，使用边缘检测算法（如Canny或Sobel）获取精确边界。
最后，进行后续处理以优化结果。
文章还提供了一个简化的GEE代码示例，展示了如何使用NDWI指数和阈值法提取水体边界。
整个过程涉及数据选择、指数计算、阈值提取、边缘检测和后续处理，通过合理调整参数和方法可获得准确的水体边界信息。
在当今世界，遥感技术与地理信息系统（GIS）在环境监测、资源管理和各种地球科学研究领域中发挥着巨大作用。
GoogleEarthEngine（GEE）作为一款强大的云平台工具，为这些研究提供了便捷的途径，尤其在水体边界提取方面，GEE提供了操作方便、计算高效的优势，使得复杂的数据处理过程变得简单快捷。
利用GEE平台获取遥感影像数据是水体边界提取的第一步。
通常，研究者倾向于选择多时相、多光谱的卫星数据，例如Landsat或Sentinel系列。
这些数据源具有较高的空间分辨率和较短的重访周期，能够满足不同时间尺度的水体变化监测需求。
获取数据后，研究者需通过一系列图像处理技术来提取水体信息。
水体指数法是遥感影像水体信息提取的常用方法，它通过特定算法计算每个像元的水体指数值，该值可以用来区分水体和非水体区域。
常用的水体指数包括归一化差异水体指数（NDWI）和改进型归一化差异水体指数（MNDWI）。
这些指数通过反映水体在近红外波段的低反射率和在绿光波段的高反射率特性，将水体和其他地物有效区分。
在实际操作中，研究者需要根据具体应用场景选择合适的水体指数，并通过实验确定最佳阈值来提取水体边界。
提取出的水体边界往往需要进一步的处理来优化结果。
边缘检测算法，如Canny或Sobel算法，能够帮助识别和提取水体的轮廓线。
这些算法通过分析影像中亮度的梯度变化来确定边界的位置，其效果受到多种因素影响，包括所选算法的特性和影像质量等。
为了确保水体边界的准确性，后续处理工作至关重要。
这包括影像预处理、滤波、平滑以及可能的目视检查等。
预处理步骤主要是为了减少噪声干扰和改善影像质量，例如进行大气校正、云和云影去除等。
滤波和平滑操作有助于消除边缘检测过程中产生的毛刺和凹凸不平。
在实际应用中，研究者还需结合实际水体的形态特征和地理知识，对提取结果进行修正和补充，以确保水体边界的准确度。
文章中提到的GEE代码示例，简化了整个提取过程，向用户展示了如何使用NDWI指数和阈值法来提取水体边界。
这不仅有助于理解整个提取过程，而且便于用户在实际工作中根据自己的数据进行相应的调整和应用。
此外，考虑到遥感数据的多源性和多样性，软件开发人员也在不断地完善和更新GEE平台的相关软件包。
这些软件包集成了各种常用的遥感影像处理功能，使得用户无需从头编写复杂的代码，就能在平台上直接进行水体边界提取等操作。
这大大降低了用户的技术门槛，提高了工作效率。
在GEE平台中，提取水体边界是一套系统的工程，它涉及到影像数据的获取、水体指数的计算、阈值的设定、边缘检测算法的应用以及后续处理的优化等多个环节。
这些环节相互关联，每个环节的精准度都直接影响着最终结果的准确度。
随着遥感技术的不断进步和GEE平台的持续优化，提取水体边界的方法将变得更加高效和精确。

STM32F407ARM单片机开发板_18b20温度检测程序KEIL软件C源码工程文件，**实验名：DS18B20温度检测例程**KEILMDK-ARMStandardVersion：4.60**固件库(ST)Version:V1.0.0**使用外设:3.2寸屏，ds18b20**********************************************************************************/测试说明：插入3.2寸屏，编译并下载程序。

里面包括了哈工大威海，编译原理实验的全部源码和报告有词法分析语法分析语义分析和中间代码生成VC6.0编写

应客户要求，导出数据库中的数据为Excel，只在一个Sheet中，Excel中的内容要与数据库里的内容一致（主要针对日期型数据）。
由于之前接触过POI，对POI的一些特性还是有一定的了解的，因此顺其自然的用POI去解决这个问题。
POI3.8版本之前的版本处理大量数据的导出Excel效果不是很理想，主要在与Excel2003版本单个Sheet的行限制为65536，大量数据的导出得分多个Sheet，针对这一点，客户就不会满意。
其次，在实验过程中，大数据量的导出很容易引发内存溢出，调整JVM的内存大小治标不治本。
很多人建议保存为.CSV格式的文件。
不过，.CSV方式导出也存在问题：首先，如果用excel来打开csv，超过65536行的数据都会看不见，这是Excel程序的问题。
其次，如果要导出一个身份证号码，手机号码等纯数字构成的字符串，在excel中打开csv时，这些字段很容易被识别成数字，被误处理。
POI3.8以后的版本支持Excel2007高版本，单个Sheet的行数可达到百万，针对内存溢出问题，可通过设置内存数据保留数，每当计数到指定的数值时，刷新数据到硬盘,清理内存。

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。