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长城电脑BPR、ERP及E-business结合实施案例（DOC 32页）.docx

思沃蓝牙远近结合型智能卡停车场系统方案2010

本文实例讲述了Python结合ImageMagick实现多张图片合并为一个pdf文件的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 前段时间买了不少书，现在手头的书籍积累的越来越多，北京这边租住的小屋子空间越来越满了。自从习惯了笔记本触摸板的手势操作之后，我偶觉得使用电脑看电子文档也挺享受的。于是想把自己的部分书籍使用手机拍照，然后合并成一个pdf文件。 最初尝试过找成熟的Windows软件，但是始终没有找到一个好用的软件。想写脚本处理，一直也没有实现。偶然查看ImageMagick软件的说明，找到了可以批量合并的方法。于是，这个功能终于可以轻松实现了。 写了一个简单的小脚本： import os

空间约束FCM与MRF结合的侧扫声呐图像分割算法.pdf,针对侧扫声呐图像斑点噪声强、目标分割困难的问题，提出了一种基于空间约束的快速模糊C均值聚类(SCFFCM)与马尔可夫随机场(MRF)相结合的分割算法。为克服噪声干扰，该算法首先基于贝叶斯最大后验概率理论在非下采样Contourlet变换域去除声呐图像中的强斑点噪声;然后为加快分割速度，提出SCFFCM算法，该算法用于给出一个较好的初始分割；接着由初始分割计算MRF模型的约束场，再根据图像邻域内灰度波动情况自适应更新结合权值，进而求解得到FCM模糊场与MRF约束场的联合场，并基于最大概率准则得到分割结果；最后，采用形态学去除分割结果中的孤立噪点，并完成孔洞填充。对仿真及实际的侧扫声呐图像的分割实验结果表明，所提算法较FCM和现有的一些FCM改进算法有更强的抗噪能力、更高的分割精度以及更快的运算速度。

Yolo通用目标检测模型与EfficientNet-lite结合使用，计算量仅为230Mflops（0.23Bflops），模型大小为1.3MB:high_voltage:Yolo-Fastest:high_voltage:简单，快速，紧凑，易于移植实时目标检测算法适用于所有平台基于yolo的最快和最小的已知通用目标检测算法速度比mobilenetv2-yolov3-nano快45％，参数数量减少56％评估指标网络VOC mAP（0.5）分辨率运行时间（Ncnn 1xCore）运行时间（Ncnn 4xCore）FLOPS重量大小MobileNetV2-YOLOv3-Nano 65.27 320 11.36ms 5.48ms 0.55BFlops 3.0MB Yolo-Fas

亲测可用

JUKI程序，是SMTJUKI里常用，有空看下对JUKI里的程序更明确

【目标跟踪】基于帧差法结合卡尔曼滤波实现行人姿态识别附matlab代码

jquery-1.6.2.js，为方便读者使用统一版本上传至此。代码中太长，超出文章字数限制，所以只能以文件形式上传。