程序直接能够运行，当然对于matlab的版本可能有些要求，我的是2012版本没问题。
这里边包括小波分析、神经网络以及遗传算法，实现对数据充分的拟合，直接输出误差变化过程图，可清楚的观察误差的过程。

用Floyd算法实现求有向图中各顶点之间的最短路径及其长度

多尺度retinex算法实现，用的是matlab，测试通过，里面的三个参数可以自己设置

点云的配准实验s-icp算法实现两个点云数据的对准论文：AscalestretchmethodbasedonICPfor3Ddataregistration

数据结构课程实验九代码，仅供参考~实验目的基于教材内容，任选两种排序算法，实现并比较性能。
基本要求（1）至少要有一种排序算法的性能优于O(n2)（2）对实现的排序算法进行实验比较，实验比较数据参见教材7.8章节（3）排序算法要基于教材，测试输入的整数数据文件（5个，文件中数据规模分别是100，1K，10K，100K和1M），排序结果也要输出到文件中。
（4）要在屏幕上输出排序过程所花费时间。

《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是图像处理、分析和机器视觉领域的一本经典教材，第3版提供了高清英文原版的PDF版本。
这本书深入浅出地探讨了图像处理的基础理论和应用，是计算机视觉、电子工程、生物医学工程等相关专业学生和研究人员的重要参考书。
我们要理解图像处理的基本概念。
图像处理涉及到对数字图像进行各种操作，以改善其质量、提取有用信息或进行分析。
这包括图像增强、去噪、分割和复原等技术。
例如，图像增强通过调整亮度、对比度来优化视觉效果；
去噪则通过滤波器去除图像中的噪声；
图像分割将图像区域划分为不同的对象或类别，便于进一步分析。
机器视觉则是图像处理的一个重要应用领域，它使计算机能够“看”并理解图像。
在《MilanSonka》一书中，读者可以学习到如何构建和应用机器视觉系统。
这包括特征检测（如边缘检测、角点检测）、模板匹配、模式识别和物体识别等技术。
这些技术在自动驾驶、无人机导航、工业自动化和医疗诊断等领域有着广泛应用。
此外，书中还涵盖了与机器学习相关的主题，如监督学习和无监督学习，它们在图像分类、目标检测和图像识别任务中至关重要。
支持向量机（SVM）、神经网络、深度学习框架（如卷积神经网络CNN）等现代机器学习方法也是书中讨论的重点。
深度学习，尤其是深度卷积网络，已经在图像处理和计算机视觉领域取得了突破性进展，极大地推动了人脸识别、图像生成和自动驾驶等技术的发展。
书中还涉及到了图像分析，这是对图像内容进行理解和解释的过程。
这包括图像理解、场景分析和行为识别。
图像理解需要从图像中提取高级语义信息，比如识别出图像中的物体、场景和事件。
场景分析则涉及环境的理解，例如确定图像中的背景、前景和物体之间的关系。
行为识别则关注动态图像中的动作和活动，如行人跟踪和运动分析。
书中还涵盖了实际应用中的算法实现和评估方法，这对于任何从事图像处理和机器视觉研究的人来说都是必不可少的知识。
实验部分通常会介绍如何使用编程语言（如MATLAB或Python）实现所讨论的算法，并提供数据集和代码示例。
《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是一部全面覆盖图像处理、分析和机器视觉的教材，无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益匪浅。
通过深入学习这本书，你可以掌握图像处理的基本原理，理解机器视觉的核心技术，并了解如何将这些知识应用于实际项目中。

详细的给出了二叉树的建立，节点的增加与删除，很好的把二叉树的基本算法实现了。

在OS中调度的实质是一种资源分配，因而调度算法是指：根据系统的资源分配策略所规定的资源分配算法。
对于不同的操作系统和系统目标，通常采用不同的调度算法，例如，在批处理系统中，为了照顾为数众多的短作业，应采用短作业优先的调度算法；
又如在分时系统中，为了保证系统具有合理的响应时间，应采用轮转法进行调度。
目前存在的多种调度算法中，有的算法适用于作业调度，有的算法适用于进程调度；
但也有些调度算法既可用于作业调度，也可用于进程调度[1]。
处理机调度常用的算法有：先来先服务算法，高响应比优先算法，时间片轮转算法和短作业优先调度算法。
本次课程设计就将模拟先来先服务，时间片轮转，短作业优先，高响应比优先4种调度算法，并对他们的性能进行比较。

先//对原图象进行滤波 GaussianSmooth(pUnchImage,nWidth,nHeight,sigma,pUnchSmooth); //计算方向导数 DirGrad(pUnchSmooth,nWidth,nHeight,pnGradX,pnGradY); //计算梯度的幅度 GradMagnitude(pnGradX,pnGradY,nWidth,nHeight,pnGradMag); //应用non-maximum抑制 NonmaxSuppress(pnGradMag,pnGradX,pnGradY,nWidth,nHeight,pUnchEdge); //应用Hysteresis，找到所有的边界 Hysteresis(pnGradMag,nWidth,nHeight,dRatioLow,dRatioHigh,pUnchEdge);

随着云时代的到来，大数据也吸引了越来越多多关注。
而Spark做为大数据处理的佼佼者，越来越受到人们的关注。
正是由于Spark技术的出现，使得在云计算上构建超大规模的大数据平台成为了可能。
Spark诞生于伯克利大学AMPLab，是现今大数据领域里最为活跃，最为热门，最为高效的大数据通用计算平台。
Spark是基于MapReduce算法实现的一个分布式计算框架，Spark继承了Hadoop的MapReduce的所有优点，但是比Hadoop更为高效。
Spark成功使用SparkSQL/SparkStreaming/MLlib/GraphX近乎完美的解决了大数据中的BatchProcessing、

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。