Matlab写的区域生长图像分割程序。
%区域生长算法:regionfunctionLabelImage=region(image,seed,Threshold,maxv)%image:输入图像%seed：种子点坐标堆栈%threshold：用邻域近似生长规则的阈值%maxv：所有生长的像素的范围小于maxv%LabelImage:输出的标记图像，其中每个像素所述区域标记为rn[seedNum,tem]=size(seed);%seedNum为种子个数[Width,Height]=size(image);LabelImage=zeros(Width,Height);rn=0;%区域标记号码fori=1:seedNum%从没有被标记的种子点开始进行生长ifLabelImage(seed(i,1),seed(i,2))==0rn=rn+1;%%对当前生长区域赋标号值LabelImage(seed(i,1),seed(i,2))=rn;%endstack(1,1)=seed(i,1);%将种子点压入堆栈（堆栈用来在生长过程中的数据坐标）stack(1,2)=seed(i,2);Start=1;%定义堆栈起点和终点End=1;while(Start＜=End)%当前种子点坐标CurrX=stack(Start,1);CurrY=stack(Start,2);%对当前点的8邻域进行遍历form=-1:1forn=-1:1%%判断像素（CurrX，CurrY）是否在图像内部%rule1=(CurrX+m)=1&(CurrY+n)=1;%%判断像素（CurrX，CurrY）是否已经处理过%rule2=LabelImage(CurrX+m,CurrY+n)==0;%%判断生长条件是否满足%rule3=abs(double(image(CurrX,CurrY))-double(image(CurrX+m,CurrY+n)))＜Threshold;%%条件组合%rules=rule1&rule2&rule3;if(CurrX+m)=1&(CurrY+n)=1&LabelImage(CurrX+m,CurrY+n)==0&abs(double(image(CurrX,CurrY))-double(image(CurrX+m,CurrY+n)))＜=Threshold&image(CurrX+m,CurrY+n)0%堆栈的尾部指针后移一位End=End+1;%像素（CurrX+m,CurrY+n)压入堆栈stack(End,1)=CurrX+m;stack(End,2)=CurrY+n;%把像素（CurrX,CurrY)设置成逻辑1LabelImage(CurrX+m,CurrY+n)=rn;endendend%堆栈的尾部指针后移一位Start=Start+1;endend

C++语言编写的关于属性重要度的算法实现，对粗糙集初学者来说主要很好的指导价值

LBP特征提取的四种算法matlab代码，可直接运行。
含注释。

摘要:针刘一日前人多数图像水印技术是关于灰度图像并且基于离散小波变换的。
提出了一种基于整数小波变换(bVT:1nLegerWaveleLTranslonn)和人类视觉系统(HV}HwnanVisualSvslen)特性的彩色ICI像数字}l:印算法。
本算法根据原始彩色图像的整数小波系数高、低频分量的特点，选择彩色图像的Y幻色彩空间的Y分量嵌入水印，利川人类视觉系统的特性，将一值水印图像加密后嵌入到Y分量的整数小波系数，}，。
实验证明，该算法刘一锐化、JPEC20001-I:.缩和旋转等图像处理均具有很强的抵抗能力，复杂度较低，实川性较强，更好地兼顾了水印不可见性与H棒性之间的矛盾。

ECM被认为是一种特殊用途的保理算法，因为它最适合寻找小因素。
目前，它仍然是不超过50至60位数的除数的最佳算法，因为其运行时间由最小因子p的大小决定，而不是由要被考虑的数n的大小决定。
通常，ECM用于从具有许多因素的非常大的整数中去除小因素;如果剩余的整数仍然是复合的，那么它只有很大的因素，并且使用通用技术来分解。
迄今为止使用ECM发现的最大因素有83位十进制数字，并于2013年9月7日由R.Propper发现。
[1]增加测试曲线的数量可以提高找到因子的几率，但它们与数字数量的增加不成线性关系。

RSA数字签名认证加密解密的设计并用C++来实现

lruoptfifo三种算法的模拟实现（有详细置换过程）

数值计算方法一与计算机相结合是木书的特点，也是科学计算发展的需要随着计算机的不断发展和进步，优秀的数学软件h'IATI}AI3应运而生，hiATi.AI3一问世就以它强大的功能，被广大科技工作者公认为科学计算最好的软件之一为使数值分析与hMATI}AI3更好地结合，我们以最新版htATLAI3为平台，编写了新版《数值计算方法》，这也是数值计算方法教材发展进步的必然结果.本书介绍了数值计算方法.内容涉及数值计算方法的数学基础、数值计算方法在工程、科学和数学问题中的应用以及所有数值方法的h7ATI}AI3程序等.涵盖了经典数值分析的全部内容，包括非线性方程的数值解法;线性方程组的数值解法;矩阵特征值与特征向量的数值算法;插值方法;函数最佳逼近;数植积分;数值微分;常微分方程数镇解法等.重点讲述数值分析方法的思想和原理，尽可能避免过深的数学理论和过于繁杂的算法细节.基一J几ItIATLAI3是本书的特色数值计算方法与科学计算软件14IATLAI3相结合，有助于读者更有效地利用IGIATLAI3的超强功能，来处理科学计算问题，有助J--避免那种学过数值计算方法但不能上机解决实际问题的现象发生.

此资源主要是python代码涵盖了人脸识别，深度学习，卷积神经网络等一些列的算法程序

包含Retinex处理的单通道、多通道算法，使用c++实现可单独使用，也可与opencv集成使用。
方便移植到各种平台

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。