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1、文章：https://kunnan.blog.csdn.net/article/details/114693546 2、目的：是想在自己的deb 自带rocketbootstrapd，避免每次部署都从bigBoss 源更新。 3、相关文章：iOS AppStore Search optimize【 ASO项目使用的技术】之 Inter process Communication By Rrocketbootstrap ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「#公众号：iOS逆向」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/z929118967/article/details/114694914

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python语言，python3.6、opencv3.4、pillow6.0、matplotlib3.1.0、tensorflow1.14环境。实现功能为：按钮功能Scan(浏览)、Back(上一张)、Next(下一张) 、Mark(添加水印) 、Magnify(以鼠标点击为中心放大)、R90°CW(顺时针旋转90度) R90°CCW(逆时针旋转90度) Exit(退出) 菜单功能 文件、打开、保存、退出、编辑、放大、缩小、灰度、亮度、旋转、截图、变换、傅里叶变换、离散余弦变换、Radom变换、噪声、高斯噪声、椒盐噪声、斑点噪声、泊松噪声、滤波、高通滤波、低通滤波、平滑滤波（线性、平滑滤波（非线性）、锐化滤波（线性）、锐化滤波（非线性）、直方图统计、R直方图、G直方图、B直方图、图像增强、伪彩色增强、真彩色增强、直方图均衡、NTSC颜色模型、YCbCr颜色模型、HSV颜色模型、阈值分割、形态学处理、特征提取、图像分类与识别

联合估计到达时间差（TDOA）和到达频率差（FDOA）或多普勒的问题具有多种实际应用。 在存在非高斯α稳定脉冲噪声和干扰的情况下，常规的循环歧义函数和分数阶低阶歧义函数的性能会下降。 为了克服这些缺点，提出了一种基于分数低阶循环平稳性的鲁棒性平稳信号选择算法。 该新方法利用了循环平稳性特征和分数阶低阶统计量，对干扰具有很高的容忍度，并且对高斯噪声和非高斯α稳定脉冲噪声均具有较强的鲁棒性。 通过与基于循环平稳性和基于分数低阶统计量（FLOS）的方法进行比较，证明了该方法在存在脉冲噪声和干扰的情况下的鲁棒性和有效性。

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具有曲线表面微结构的材料是微光学和生物医学装置的高度期望。 然而，有效地实现这样的设备在技术上仍然具有挑战性。 本文演示了一种简便灵活的方法来制造形状和尺寸可控的曲线形微结构。 该方法由飞秒激光曝光和氢氟酸溶液的化学蚀刻过程组成。 通过定点和步进式激光辐照，然后进行化学处理，在石英玻璃上制成了具有不同轮廓的凹形微结构，例如球形，圆锥形，钟形和抛物线形。 凸结构通过浇铸复制Craft.io复制到聚合物上。 在这项工作中，我们使用了这项技术来制造可用于3D细胞培养的高质量微透镜阵列和高纵横比微Kong。 这种方法具有许多优势，例如高效，可扩展的形状可控和易于操作。

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