用于Groovy的SonarQube插件从获取测试版本。
描述这个插件可以在SonarQube中分析Groovy。
它利用针对编码规则和提出问题，以解决复杂的循环问题。
为了覆盖代码，应使用SonarQube插件。
此外，此插件仍支持导入JaCoCo二进制报告（不推荐使用，以后将删除）和。
插入1.4/1.51.61.7CodeNarc0.25.21.41.4GMetrics0.71.01.0声纳5.6-6.76.7-7.97.8-8.3分析Groovy项目的步骤安装SonarQube服务器安装SonarQubeScanner，并确保您可以从拥有源代码的目录中调用sonar-scanner安装Groovy插件。
在项目的根目录下创建一个sonar-project.properties文件从项目根目录运行sonar-scanner命令单击分析结尾处提供的链接，以在SonarQubeUI中浏览项目的质量笔记CodeNarc：可以通过设置sonar.groovy.codenarc.repor

用pyqt5和parametrics实现很酷的动画

Writtenbyanexpertinthegameindustry,ChristerEricson'snewbookisacomprehensiveguidetothecomponentsofefficientreal-timecollisiondetectionsystems.Thebookprovidesthetoolsandknow-howneededtoimplementindustrial-strengthcollisiondetectionforthehighlydetaileddynamicenvironmentsofapplicationssuchas3Dgames,virtualrealityapplications,andphysicalsimulators.Ofthemanytopicscovered,akeyfocusisonspatialandobjectpartitioningthroughawidevarietyofgrids,trees,andsortingmethods.Theauthoralsopresentsalargecollectionofintersectionanddistancetestsforbothsimpleandcomplexgeometricshapes.SectionsonvectorandmatrixalgebraprovidethebackgroundforadvancedtopicssuchasVoronoiregions,Minkowskisums,andlinearandquadraticprogramming.Ofutmostimportancetoprogrammersbutrarelydiscussedinthismuchdetailinotherbooksarethechapterscoveringnumericalandgeometricrobustness,bothessentialtopicsforcollisiondetectionsystems.Alsouniquearethechaptersdiscussinghowgraphicshardwarecanassistincollisiondetectioncomputationsandonadvancedoptimizationformoderncomputerarchitectures.Allinall,thiscomprehensivebookwillbecometheindustrystandardforyearstocome.

Introduction_to_Econometrics，Update，3e.pdf

常用图像质量评估指标包括SSIM,PSNR等的matlab代码

DiscoverhowempiricalresearcherstodayactuallyconsiderandapplyeconometricmethodswiththepracticalapproachinWooldridge'sINTRODUCTORYECONOMETRICS:AMODERNAPPROACH,6E.Unliketraditionaltexts,thisbookuniquelydemonstrateshoweconometricshasmovedbeyondasetofabstracttoolstobecomegenuinelyusefulforansweringquestionsinbusiness,policyevaluation,andforecasting.INTRODUCTORYECONOMETRICSisorganizedaroundthetypeofdatabeinganalyzedwithasystematicapproachthatonlyintroducesassumptionsastheyareneeded.Thismakesthematerialeasiertounderstandand,ultimately,leadstobettereconometricpractices.Packedwithrelevantapplications,thetextincorporatesmorethan100intriguingdatasets,availableinsixformats.Updatesintroducethelatestemergingdevelopmentsinthefield.GainafullunderstandingoftheimpactofeconometricsinpracticetodaywiththeinsightsandapplicationsfoundonlyinINTRODUCTORYECONOMETRICS:AMODERNAPPROACH,6E.

Theacceleratingdeploymentoflarge-scaleweb,cloud,BigData,andvirtualizedcomputingsystemshasintroducedseriousnewchallengesinperformanceoptimization.Untilnow,however,littlereliable,practicalinformationhasbeenavailabletoITprofessionalswhoareresponsibleforrunningthesesystemsefficientlyandcost-effectively.SystemsPerformance:EnterpriseandtheCloudisthesolution.InternationallyrenownedperformanceoptimizationexpertBrendanGreggbringstogetherstate-of-the-arttechniquesandtoolsforanalysisandtuningoflarge-scaleweb/cloudcomputingenvironments.GreggfocusesonLinux/Unix/Solarisperformanceissues,whileofferingprovenmethodologiesanddiscussingkeyissuesthatapplytoallenterpriseoperatingsystems.Coverageincludes:Modernperformanceanalysisandcapacityplanning,includingkeyissuessuchaslatencyanddynamictracingNewperformanceandreliabilitychallengesassociatedwithcloudcomputingMethodology,concepts,terminology,tools,andmetricsKeytradeoffs,includingproblemsofloadvs.architectureTuningoperatingsystems,CPUs,memory,filesystems,disks,networks,andbussesTuningvirtualizedsystemsProgramminglanguageissuesrelatedtoperformance—includingapplicationprofilingforC,C++,Java,andnode.jsBenchmarkingstrategiesandpitfalls,includingcustommicrobenchmarking

[亲测可用]Matlab版的显著性检测算法评价指标实现代码,包括AUC_Borji,AUC_Judd,AUC_shuffled(sAUC),CC,EDM,KLDiv,NSS,Similarity.全部都是亲测可用,我自己发表的论文也基本上用这些来计算性能.

摄像测量学(Videometrics或Videogrammetry)是近十几年来国际上迅速发展起来的新兴交叉学科。
它主要是由传统的摄影测量学(Photogrammetry)、光学测量(OpticalMeasurement)与现代时尚的计算机视觉(ComputerVision)和数字图像处理分析(DigitalImageProcessingandAnalysis)等学科交叉、融合,取各学科的优势和长处而形成的。
它的处理对象以数字(视频)序列图像为主。

亚洲人脸数据库500人，2500张照片。
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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。