基于特征点匹配的三维重建，OpenCV+OpenGL,具体实现参考博主博客

飞秒激光的低热输入、极小热影响区的特点使其在微纳米尺度材料连接领域有明显的优势。
为了将石英玻璃与硅可靠地连接在一起，使用功率为4~30mW，频率为1kHz，波长为800nm的飞秒激光对石英玻璃与硅进行连接，测试了接头的剪切强度，对接头横截面进行腐蚀处理，观察截面，分析了接头断裂前后的形貌特征，研究了激光参数，如激光功率、扫描速度、聚焦物镜的数值孔径以及离焦量对接头强度的影响规律。
实验结果表明，根据焊接工艺的不同，接头强度分布在7~54MPa之间。
将激光准确定位到界面处，在合适的激光功率和扫描速度下可以降低焊缝缺陷，得到剪切强度较高的接头。

基于PCA人脸识别，首先对训练人脸库进行的某个人脸特征提取；
根据提取的特征，在测试人脸库中检索出训练人脸库的人脸。

矩形件排样在工业上有广泛的应用,目标是使下料过程中的切割损失减少到最小,使得原材料的利用率最高.在矩形件排放算法——“基于最低水平线的搜索算法”的基础上,提出了一种改进的矩形优化排样算法,改进算法能够将小的空闲区域合并,然后加以利用,因此能够在一定程度上提高卷材的利用率.通过比较要排放矩形件的长宽与空闲区域的尺寸大小,最终确定矩形件的较优排放次序及矩形件在卷材上的确切排放位置.试验结果表明,改进算法在提高材料利用率方面具有可行性和有效性特征

针对高光谱图像特征利用不足和训练样本难以获取的问题,提出了一种具有多特征和改进堆栈稀疏自编码网络的高光谱图像分类算法。
采用流形学习获得高光谱图像的低维数据结构,并提取高光谱图像的光谱特征、具有空间信息的局部二值模式(LBP)特征及拓展多属性剖面(EMAP)特征。
利用主动学习查询特征性强的未标记样本并将其标记,利用融合空谱联合信息的样本训练堆栈主动稀疏自编码神经网络并用Softmax分类器对其分类。
Indianpines数据集的总体分类精度达到98.14%,PaviaU数据集总体分类精度达到97.24%。
实验结果表明,该算法分类精度高,边界点分类效果更好。

7个ANSYS有限元分析经典实例，出自清华大学机械工程系，详细的GUI操作，手把手教你学习ANSYS，实例皆为力学经典问题，实属ANSYS学习必备资料，不容错过，赶紧下载学习吧！梁的有限元建模与变形分析计算分析模型如图所示习题文件名要求选择不同形状的截面分别进行计算。
梁承受均布载荷:x图梁的计算分析模型梁截面分别采用以下三种截面(单位:):t2k-i2+t了++w3矩形截面园截面工字形截面进入首先在D盘建立一个文件夹,命名为Beam程序击选择盘建立的文件夹Bcam→输入设置计算类型选择单元类型定义材料参数一定义截面分别定义矩形截面、圆截面和工宇形截面:矩形截面员截面工字形截面:生成几何模型生成特征点→依次输入三个点的坐标:生成梁连接两个特征点,网格划分选择(根据所计算的染的截面选择编号)→拾取特征点模型施加约束最左端节点加约束最石端节点加约束施加方向的载荷分析计算结果显示退出系统坝体的有限元建模与应力应变分析计算分析模型如图所示习题文件名图2-1坝体的计算分析模型进入首先在D盘建立一个文件夹,命名为dam程序点击选择盘建立的文件夹dam-输入设置计算类型选择单元类型定义材料参数生成几何模型生成特征点→依次输入四个点的坐标:生成坝体截面→依次连接四个特征点网格划分依次拾取两条横边→依次拾取两条纵边模型施加约束√分别给卜底边和竖直的纵边施加和方向的约束给斜边施加方向的分布载荷命令菜单栏在下方的下拉列表框内选择作为设置的变量:在窗口中出现写入所施加的载荷函数:文件扩展名:返回:将需要的文件打开,任给一个参数名,它表小随之将施加的载荷→拾取斜边;→在下拉列表框中,选择:选择需要的载荷参数名→分析计算结果显示退出系统受内压作用的球体的有限元建模与分析计算分析模型如图所示习题文件名承受内压图受均匀内压的球体计算分析模型(截面图)进入首先在D盘建立一个文件夹,命名为程序点击选择盘建立的文件夹输入设置计算类型选择单元类型定义材料参数生成几何模型√生成特往点依次输入四个点的坐标:生成球体截面命令菜单栏→依次连接→依次拾取四条边命令菜单栏网格划分→拾取两条直边→拾取两条曲边模型施加约束给水平直边施加约束→拾取水平边:√给竖直边施加约束拾取竖直边给内弧施加径向的分布载荷→拾取小圆弧;分析计算结果显示退出系统受热载荷作用的厚壁圆筒的有限元建模与温度场求解计算分析模型如图所示习题文件名圆筒内壁温度℃,外壁温度℃。
两端自由且绝热图受热载付作用的厚壁圆筒的计算分析模型(截面图)进入首先在D盘建立一个文件夹,命名为程序点击选择盘建立的文件夹输入设置计算类型选择单元类型定义材料参数生成几何模型生成特征点依次输入四个点的坐标:生成圆柱体截面依次连接四个特征点网格划分→拾取两条水平边→→拾取两条竖直边模型施加约束分别给两条直边施加约束→拾取左边拾取右边分析计算结果显示退出系统

PD数据库由训练和测试文件组成。
培训数据属于20名PWP（6名女性，14名男性）和20名健康人（10名女性，10名男性），他们在伊斯坦布尔大学Cerrahpasa医学院神经系上诉。
从所有主题，采取多种类型的录音（26个声音样本，包括持续元音，数​​字，单词和短句）。
从每个语音样本中提取一组26个线性和时间-基于频率的特征。
由该专家医师确定的每个患者的UPDRS（（统一帕金森氏病评分量表）分数也可用于该数据集）因此，该数据集也可用于回归。
在收集由多种类型的录音组成的训练数据集并进行实验后，根据所获得的结果，我们继续在相同条件下通过同一医生的检查过程收集来自PWP的独立测试集。
在收集这个数据集的过程中，28名PD患者被要求分别只说出持续元音'a'和'o'三次，共计168次录音。
从该数据集的语音样本中提取相同的26个特征。
这个数据集可以作为一个独立的测试集来验证在训练集上获得的结果。

《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。
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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。

UI设计包括界面设计、菜单栏布局、进度条、结果展示和图片展示区域划分几个主要任务。
图像预处理包括图像的灰度化、二值化、反色处理、图形锐化、数字分割、归一化等主要任务。
特征提取为使用不同的特征提取方法，对于预处理过的图像，进行数字特征提取。
图像识别是对于数字图像，将特征提取出的数字矩阵数组，采用不同的识别方法，一个个地识别出他们对应的数字，最终显示在界面。

射频微波功率场效应管的建模与特征，中文书籍，射频基础知识快速入门

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。