太阳能是当今发展速度居第二位的能源。太阳能光伏发电过去 15 年平均年增长为 15%,到二十世纪 90 年代末期以来，更是以 30%以上的速度增长。目前，太阳能光伏发电的发展趋势是由小型独立户用系统向大型并网系统发展。由于太阳能的波动性和随机性，光伏电站输出的电能波动很大。随着这种分布式光伏并网电站的容量越来越大，其输出功率的波动对电网的影响不容忽视。研究分布式光伏并网发电系统与电网系统的相互作用，已成为国际上大规模光伏并网电站应用领域的研究热点，而计算机仿真技术则是研究这一内容的有效的技术手段。

这计算了 CSLBP 算子的直方图，它是 LBP 的扩展。 使用 CSLBP 对于照明和模糊类型的图像转换非常有效。 它返回长度为 16 的未归一化的 CSLBP 直方图。人们可以根据他的应用程序轻松进行归一化。 大多数情况下，它用作关键点描述符。 检测关键点，估计关键点周围的局部补丁，然后计算 CSLBP 描述符。 然而，为了简单起见，下面的示例计算图像级描述符而不是局部关键点描述符。 例子： %% 加载图像img = imread('myImage.jpg'); 如果RGB，%%转换为灰度img = rgb2gray(img); h = CSLBP(img); % 它返回给定图像/补丁的 CSLBP 直方图。 可以很容易地按照原始论文中的建议将向量归一化为 0-1 之间h = h./sum(h);

为改善传统立体匹配视差图中目标边缘的毛刺现象，以及弱纹理和视差不连续区域的“阶梯效应”等，提出了一种结合局部二进制表示和超像素分割的立体匹配方法。首先融合二进制表示的窗口内像素的空间和颜色特征进行代价计算，并以此求得初始视差;然后将简单线性迭代聚类方法分割的结果作为像素的空间和颜色标记，为超像素内的目标边缘和其他像素点选择恰当的稳定点进行视差传播，以达到视差优化时边缘保持和空间平滑的目的。在Middlebury数据集上分别进行代价计算与优化方法的对比实验，结果表明，采用该算法获取的目标边缘的视差更为平滑，在左右视图中的遮挡区和不重叠区域获得的视差也比较准确，有效地降低了非遮挡区、全图、不连续区域的误匹配率。

局部变量能否和全局变量重名,如何引用一个已经定义过的全局变量,全局变量可不可以定义在可被多个.C文件包含的头文件中？为什么？,接下来为您一一介绍

主要涉及了java中的局部变量和全局变量,就二者的含义、生存时间和创建位置作了介绍，需要的朋友可以参考下。

迭代局部搜索ILS算法python实现，解hub location问题

通过对鼠标点击的位置进行局部放大显示，全源代码进行展示

《建筑抗震设计规范》2016局部修订内容及附录A[定义].pdf

定向直方图HOG：此算法计算图像局部区域中梯度方向的出现并在图像中可视化

wpf的界面功能很强大，尤其是其绑定机制天然的支持mvvm模式，这样使得界面和业务逻辑可以完全分离，大大提高了自定义控件的灵活性和通用性。在做视频剪辑工具的时候是需要尺子控件的，在wpf中很容易实现一个自定义的尺子控件。但是在实际使用中会遇到一个问题，即尺子越长，渲染速度越慢，当其总刻度到达几百万时拖动会直接造成界面卡顿。所以需要给标尺控件加入局部刷新技术，即只渲染当前可见部分的刻度，减少看不见部分不必要的渲染。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「Alfred-N」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/u013113678/article/details/120668749