X-CT图像重建算法是现代断层成像技术的基础。
1. 仿真头模型的建立2. 仿真投影数据的获得3. 直接反投影法CT图像重建4. 滤波（或卷积）反投影法CT图像重建
1. 仿真头模型的建立2. 仿真投影数据的获得3. 直接反投影法CT图像重建4. 滤波（或卷积）反投影法CT图像重建
2025/8/9 21:09:43
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描述就在名字里，直接解压即可使用exe打开文件，免受cmake之苦，导入图片进行sift检测后重建点云
2025/8/7 6:01:54
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报道一种大型薄壳物体的智能光学三维测量以及自动在线检测方法，利用三节点光学测量传感器网络实现了大型薄壳物体内外表面数据的三维重建、特征尺寸获取及计算机辅助设计（CAD）模型的比对。
提出一种有效的三维多节点传感器测量网络的系统标定方法，可同时完成整体测量系统在大尺度测量空间的现场标定以及各个三维节点测量传感器的标定。
提出一种采用多传感器标定信息与最近点迭代方法（ICP）相结合的多视点深度测量数据的匹配方法。
在此基础上，利用ICP将测量的三维模型数据与CAD模型数据相匹配，并获取误差分布图。
理论分析和实验证明了所提出的测量方法的有效性。
提出一种有效的三维多节点传感器测量网络的系统标定方法，可同时完成整体测量系统在大尺度测量空间的现场标定以及各个三维节点测量传感器的标定。
提出一种采用多传感器标定信息与最近点迭代方法（ICP）相结合的多视点深度测量数据的匹配方法。
在此基础上，利用ICP将测量的三维模型数据与CAD模型数据相匹配，并获取误差分布图。
理论分析和实验证明了所提出的测量方法的有效性。
2025/7/31 16:51:08
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R-Studio是一款功能超强的数据恢复、反删除工具，采用全新恢复技术，为使用fat12/16/32、ntfs、ntfs5（windows2000系统）和ext2fs（linux系统）分区的磁盘提供完整数据维护解决方案！同时提供对本地和网络磁盘的支持，此外大量参数设置让高级用户获得最佳恢复效果。
具体功能有：采用windows资源管理器操作界面；
通过网络恢复远程数据（远程计算机可运行win95/98/me/nt/2000/xp、linux、unix系统）；
支持fat12/16/32、ntfs、ntfs5和ext2fs文件系统；
能够重建损毁的raid阵列；
为磁盘、分区、目录生成镜像文件；
恢复删除分区上的文件、加密文件（ntfs5）、数据流（ntfs、ntfs5）；
恢复fdisk或其它磁盘工具删除过得数据、病毒破坏的数据、mbr破坏后的数据；
识别特定文件名；
把数据保存到任何磁盘；
浏览、编辑文件或磁盘内容等等！
具体功能有：采用windows资源管理器操作界面；
通过网络恢复远程数据（远程计算机可运行win95/98/me/nt/2000/xp、linux、unix系统）；
支持fat12/16/32、ntfs、ntfs5和ext2fs文件系统；
能够重建损毁的raid阵列；
为磁盘、分区、目录生成镜像文件；
恢复删除分区上的文件、加密文件（ntfs5）、数据流（ntfs、ntfs5）；
恢复fdisk或其它磁盘工具删除过得数据、病毒破坏的数据、mbr破坏后的数据；
识别特定文件名；
把数据保存到任何磁盘；
浏览、编辑文件或磁盘内容等等！
2025/7/13 3:22:24
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这里主要讲深度学习用在超分辨率重建上的开山之作SRCNN。
超分辨率技术（Super-Resolution）是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。
SR可分为两类:从多张低分辨率图像重建出高分辨率图像和从单张低分辨率图像重建出高分辨率图像。
基于深度学习的SR，主要是基于单张低分辨率的重建方法，即SingleImageSuper-Resolution(SISR)。
SR方法主要可以分为四种模型：基于边缘，基于图像统计，基于样本（基于补丁）的方法。
本文的SRCNN网络结构非常简单，仅仅只有三层网络就是实现了SR。
网络结构如下图所示：
超分辨率技术（Super-Resolution）是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。
SR可分为两类:从多张低分辨率图像重建出高分辨率图像和从单张低分辨率图像重建出高分辨率图像。
基于深度学习的SR，主要是基于单张低分辨率的重建方法，即SingleImageSuper-Resolution(SISR)。
SR方法主要可以分为四种模型：基于边缘，基于图像统计，基于样本（基于补丁）的方法。
本文的SRCNN网络结构非常简单，仅仅只有三层网络就是实现了SR。
网络结构如下图所示：
2025/7/5 4:41:07
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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。
2024-04-09 15:03
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