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ospf多区域配置与特殊区域配置讲解，包含配置过程及常见问题

roipolyaa：感兴趣区域多边形抗锯齿。 此函数的工作方式与图像处理工具箱中的 roipoly 相同，只是有一处更改。 沿边界的元素被着色，具体取决于它们跨边界的距离。 这会在用于图像处理时去除阶梯边缘，创建更平滑、抗锯齿的多边形。 该方法如本博客文章所述： http://blogs.mathworks.com/steve/2007/02/06/antialiased-polygon-scan-conversion/ 该函数在 Matlab 中工作，无需额外的工具箱。 屏幕截图显示了单独使用“inpolygon”（左）和使用 roipolyaa（右）的蒙版。 在全分辨率下，右侧缩略图具有更平滑的边缘。 对于大型遮罩，它可能会非常慢，尤其是在需要强抗锯齿的情况下。 大部分时间花在使用“inpolygon”上。 可以通过使用 File Exchange 上的 inpolygon

Android 可视区域应用Demo源码.rar

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特殊监管区域信息管理系统用户手册

掌纹识别可以区分其中的区域 并且进行识别图的预处理阶段 disp('Sobel算子自动选择的阀值为：')disp(thresh)

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数据库 + mysql + 行政区域数据 城市唯一码, 地区表数据精确到镇, 对应百度返回的城市码，还有经纬度 在一张表中 5万条数据 山东艾思软件科技有限公司

随着Internet，无线传感器技术，云计算和移动Internet的集成发展，人们对物联网的研究和应用给予了很多关注。 无线传感器网络（WSN）是物联网中的重要信息技术之一。 它集成了多种技术，可以通过相互合作在网络环境中检测和收集信息，并使用多种方法来处理和分析数据，实现感知并执行测试。 本文主要研究无线传感器网络中传感器节点的定位算法。 首先，提出了一种多粒度区域划分方法来划分位置区域。 在基于范围的方法中，RSSI（接收信号强度指示器，RSSI）用于估计距离。 最佳RSSI值通过高斯拟合方法计算。 此外，Voronoi图的特征在于使用划分区域。 随机锚节点被视为每个区域的中心； 整个位置区域分为几个区域，相邻节点的子区域组合成三角形，而未知节点则锁定在最终区域中。 其次，使用多粒度区域划分和拉格朗日乘数法来计算最终坐标。 由于在实际应用中节点受多种因素的影响，设计了两种定位方法。 当未知节点位于定位单元内部时，我们使用矢量相似度方法。 此外，我们使用质心算法来计算未知节点的最终坐标。 当未知节点位于定位单元外部时，我们建立一个包含约束条件的拉格朗日方程，以计算第一个坐标。 此外，我们使用泰勒展开公式来校正未知节点的坐标。 此外，这种定位方法已经通过建立实际环境进行了验证。