源码可以进行海量图像检索，采用GIST算法提取图像特征，欧式距离进行相似性度量，最后返回前20幅相似图像，有完整的GUI界面和完整的图像库。
使用者要注意：初试的输入图像的根目录根据需要调整。

可实现不同图像的相似性度量，可作为识别图像的一种依据

线性光谱聚类（LSC）的超像素分割算法，该算法可以生成具有低计算成本的紧凑且均匀的超像素。
基本上，基于测量图像像素之间的颜色相似性和空间接近度的相似性度量，采用超像素分割的归一化切割公式。
然而，代替使用传统的基于特征的算法，我们使用核函数来近似相似性度量，导致将像素值和坐标明确映射到高维特征空间。
我们证明，通过适当地加权该特征空间中的每个点，加权K均值和归一化切割的目标函数共享相同的最佳点。
因此，通过在所提出的特征空间中迭代地应用简单的K均值聚类，可以优化归一化切割的成本函数。
LSC具有线性计算复杂性和高内存效率，并且能够保留图像的全局属性。
实验结果表明，LSC在图像分割中的几种常用评估度量方面表现出与现有技术的超像素分割算法相同或更好的性能。

时间序列数据挖掘中的特征表示与相似性度量方法研究，博士论文

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。