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针对数字全息再现像质量差的问题，对数字全息再现光强度进行了分析，介绍了光强相减法和中值滤波方法的原理，提出了用中值滤波和光强相减法改善数字全息再现像质量的设想。光强相减法就是对全息图用HRON相减处理消除零级像和背景光。中值滤波处理能有效地减少背景噪声光。实验对比全息图的直接再现像、HRO相减处理后的再现像、光强相减法处理后的再现像和中值滤波与光强相减法共同处理后的再现像，表明本方法有效地提高了再现像质量。

鱼眼矫正算法2種方法 棋盘格矫正法 利用棋盘格进行标定， 然后计算鱼眼镜头的畸变系数以及内参， opencv中自带有fisheye模块， 可以直接根据棋盘格标定结果，采用cv2.fisheye.calibrate计算畸变系数以及内参， 然后使用cv2.fisheye.initUndistortRectifyMap函数计算映射矩阵， 最后根据映射矩阵， 使用cv2.remap进行矫正 经纬度矫正法 可以把鱼眼图想象成半个地球， 然后将地球展开成地图，经纬度矫正法主要是利用几何原理， 对图像进行展开矫正

Points2Grid 通过OpenTopography设施（ ）运行的数千个作业得到了证明，Points2Grid是一个强大的可扩展工具，可以使用本地网格方法生成数字高程模型（DEM）。 局部网格化算法根据用户提供的半径，使用围绕每个网格单元定义的圆形邻域来计算网格单元高程。 此邻域称为bin，而网格单元称为DEM节点。 对于落在仓中的点，最多可以计算四个值（最小值，最大值，平均值或反距离加权（IDW）平均值）。 然后将这些值分配给相应的DEM节点，并用于表示该bin表示的邻域上的海拔变化。 如果在给定的bin中未找到任何点，则DEM节点将收到一个空值。 Points2Grid服务还提供了空值归档选项，该选项通过3、5或7个像素的方形移动窗口应用反距离加权焦点均值，以填充DEM中具有空值的像元。 如果LIDAR发射密度超过根据这些数据生成的网格的分辨率，Points2Grid所采用的

沙扎马兰 TEAM ZERO 用于查找受版权保护的音频的杀手代码。 它需要两个目录，一个是原始音频文件的目录，一个是可能使用过第一个目录中文件片段的音频文件的目录。 输出是潜在匹配项的列表，以及这些匹配项在使用原始音频的音频文件中的开始时间。 有关我们策略的摘要，请查看notebooks/fingerprinting.ipynb 我们对音频文件进行了令人讨厌的频谱分析，创建了由 rad 对峰值频率组成的病态音频指纹。 一探究竟。 我们优秀的团队成员： 丹·卡拉奇 ( ) 卢卡斯·哈伯 ( ) 埃里克·彼得森 ( ) 塔利亚·斯沃茨 ( )

像专家一样着手为PIC16F编写C程序，基于8位的PIC16写出高效的C代码

用后方交会-前方交会、相对定向-绝对定向、光束法实现摄影测量双像解析，里面有详细的实验数据和步骤，并且每一步都有详细的注释。里面有将三个程序合在一起的程序，也有各自分开的程序。该实验程序是摄影测量实训的实验，计算结果的精确度极高。

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