三、设计要求1、使用模块化设计思想来设计该编译器；
2、词法分析模块用于读入输入串，并将其转换成供语法分析模块使用的记号流。
其中包括滤掉空格和注释、识别常数、识别标识符和关键字等功能；
3、要求在语法分析模块中利用语法制导翻译技术完成具体的中缀表达式到后缀表达式的翻译，其中包括按前述翻译器的规格说明构建对应表达式、项、因子的非终结符expr、term和factor的函数以及检查记号是否匹配的函数；
并在不匹配时调用错误处理模块；
4、要求符号表管理模块主要完成符号表对应数据结构的具体实现功能；
5、错误处理模块负责报告错误信息及位置，并终止分析过程；
6、输出模块完成翻译后所得到的后缀表达式的输出。
四、运行结果1、从键盘输入任意中缀表达式，如：4-5*6DIV4+8MOD2输出相应的后缀表达式：456*4DIV-82MOD+1、 若键盘输入串为非中缀表达式时，如：4!+*5-6DIV4+8MOD2输出相应语法错误报告信息，并停止语法分析，如：line1:compilererror!

本书针的读者是高校学生，科研工作者，图像处理爱好者。
对于这些人群，他们往往是带着具体的问题，在苦苦寻找解决方案。
为了一个小问题就让他们去学习C++这么深奥的语言几乎是不可能的。
而Python的悄然兴起给他们带来的希望，如果说C++是tex的话，那Python的易用性相当于word。
他们可以很快的看懂本书的所有代码，并可以学着使用它们来解决自己的问题，同时也能拓展自己的视野。
别人经常说Python不够快，但是对于上面的这些读者，我相信这不是问题，现在我们日常使用的PC机已经无比强大了，而且绝大多数情况下不会用到实时处理，更不会在嵌入式设备上使用。
因此这不是问题。
本书目录：目录I走进OpenCV101关于OpenCV-Python教程102在Windows上安装OpenCV-Python113在Fedora上安装OpenCV-Python12IIOpenCV中的Gui特性134图片134.1读入图像4.2显示图像4.3保存图像4.4总结一下5视频5.1用摄像头捕获视频5.2从文件中播放视频5.3保存视频6OpenCV中的绘图函数6.1画线6.2画矩形6.3画圆6.4画椭圆6.5画多边形6.6在图片上添加文字7把鼠标当画笔7.1简单演示7.2高级一点的示例8用滑动条做调色板8.1代码示例III核心操作9图像的基础操作9.1获取并修改像素值9.2获取图像属性9.3图像ROI9.4拆分及合并图像通道9.5为图像扩边（填充）10图像上的算术运算10.1图像加法10.2图像混合10.3按位运算11程序性能检测及优化11.1使用OpenCV检测程序效率11.2OpenCV中的默认优化11.3在IPython中检测程序效率11.4更多IPython的魔法命令11.5效率优化技术12OpenCV中的数学工具IVOpenCV中的图像处理13颜色空间转换5413.1转换颜色空间13.2物体跟踪13.3怎样找到要跟踪对象的HSV值？14几何变换14.1扩展缩放14.2平移14.3旋转14.4仿射变换14.5透视变换15图像阈值15.1简单阈值15.2自适应阈值15.3Otsu’s二值化15.4Otsu’s二值化是如何工作的？16图像平滑16.1平均16.2高斯模糊16.3中值模糊16.4双边滤波17形态学转换17.1腐蚀17.2膨胀17.3开运算17.4闭运算17.5形态学梯度17.6礼帽17.7黑帽17.8形态学操作之间的关系18图像梯度18.1Sobel算子和Scharr算子8718.2Laplacian算子19Canny边缘检测19.1原理19.1.1噪声去除19.1.2计算图像梯度19.1.3非极大值抑制19.1.4滞后阈值19.2OpenCV中的Canny边界检测20图像金字塔9420.1原理21OpenCV中的轮廓22直方图23图像变换24模板匹配25Hough直线变换26Hough圆环变换27分水岭算法图像分割28使用GrabCut算法进行交互式前景提取29理解图像特征30Harris角点检测31Shi-Tomasi角点检测&适合于跟踪的图像特征32介绍SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform)33介绍SURF(Speeded-UpRobustFeatures)34角点检测的FAST算法35BRIEF(BinaryRobustIndependentElementaryFeatures)36.1OpenCV中的ORB算法37特征匹配38使用特征匹配和单应性查找对象39Meanshift和Camshift40.3OpenCV中的Lucas-Kanade光流41背景减除23841.1基础42摄像机标定43姿势估计44对极几何（EpipolarGeometry）45立体图像中的深度地图25945.1基础46K近邻（k-NearestNeighbour）47支持向量机48K值聚类49图像去噪50图像修补51使用Haar分类器进行面部检测

本程序通过opengl开发包和vc++6完成设计的，不需要其他的组件。
源代码包含了三维地形生成的全过程，包括数据的读入，数据的组织，三角网的构造，光照、材质、纹理等应用，对于核心代码均有简明的注释

根据提供的点的txt数据，读入数据，先对点群进行可视化，然后根据最小夹角生成最小凸壳。
课程实习时实现的简单算法

基本要求以栈模拟停车场，以队列模拟车场外的便道，按照从终端读入的输入数据序列进行模拟管理。
每一组输入数据包括三个数据项：汽车“到达”或“离去”信息、汽车牌照号码以及到达和离去的时刻。
对每一组输入数据进行操作后的输出信息为：若是车辆到达，则输出汽车在停车场内或便道上的停车位置；
若是车辆离去，则输出汽车在停车场内停留的时间和应缴纳的费用（在便道上停留的时间不收费）。
栈以顺序结构实现，队列以链表结构实现。
实现提示需另设一个栈，临时停放为给要离去的汽车让路而从停车场退出来的汽车，也用顺序存储结构实现。
输入数据按到达或离去的时刻有序。
栈中每个元素表示一辆汽车，包含两个数据项：汽车的牌照号码和进入停车场的时刻。

输入一个n个城市之间距离的数字矩阵，数字之间由空格或回车隔开，或将数据写入txt文件中由程序读入，运行程序即可得到最小生成树

数据结构课程设计，用c语言设计学生成绩管管理系统，功能完善。
能准确的从文本中读入学生信息，并且能对学生信息经行标记和统计等等

包括opencv读入图片，显示图片灰度图，二值图和图片的外接矩形框。
还能通过滑动条改变阈值从而改变二值图。

能够根据单词的构词规则，完成MiniC语言中的单词的解析(词法分析)，如果不符合单词的构词规则，请给出错误信息。
如果源语言符合单词的词法规则，请输出二元式。
（注：利用JavaCC实现）在词法分析的基础上，构造MiniC的LL(1)文法，利用JavaCC实现LL(1)文法，判断源语言是否符合MiniC的语法，如果不符合，请给出语法错误信息。
在语法分析的基础上，根据属性文法制导翻译，进行语义分析，输出四元式。
如果源语言不符合MiniC的语义，请指出错误信息。
在平时实习课的基础上，整个编译系统要能够翻译数组(二维)翻译，if..else,for,while，赋值等语句嵌套的分析与翻译1.整个编译系统利用JavaCC来实现.2.用流的形式读入要分析的MiniC源程序。
3.语法分析，利用.jjt文件，这样语法分析，可以生成树的层次结构。
4.单词序列、树状的层次结构图、四元式的结果，输出到文件中。

光谱读入、降噪和去背景一体化matlab源码,可用于拉曼等多光谱处理。

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。