Matlab R2022a_Win64，看官方更新的有点多，Simulink也是中文。

java 八股文 面试常用 参考薪资10K-20K

1.C语言实现完整的X509证书解析方案； 2.解析出证书的序列号、公钥；

包含R-4.1.2、RStudio-1.0.153、RStudio1.4.1106

grasp_annotation_tool 一个简单的Matlab GUI，用于标注旋转抓取边框 步骤: 1. put images in data/ images / 2. 运行脚本运行drawRectangle.m 3.点击矩形的顶点(第一个是左上角) 4. 对于一个旋转的矩形来说，三个顶点就足够了 5. 在一张图片上画出你想要的数量;点击Next获取下一个图像 注意: 1. 所有旋转的矩形图像将保存在数据/注释/ 2. 注释中的四个顶点代表一个矩形(与Cornell Dataset相同)

BitRate = 9600; ChipRate = 1228800; N = 184; % 9.6 KBps rate -> 184 netto data bits in each 20 msec packet MFType = 1; % Matched filter type - Raised Cosine R = 5; % Analog Signal Simulation rate % ------------------------ Viterbi Polynom ------------------- G_Vit = [1 1 1 1 0 1 0 1 1; 1 0 1 1 1 0 0 0 1]; K = size(G_Vit, 2); % number of cheap per data bit L = size(G_Vit, 1); % number of cheap per data bit % ------------------------ Walsh Matrix ----------

http://www.dcsdn.com/doc/do-7752

介绍了 2D 双树复小波变换 (DT-CWT) 的两种未抽取形式，它们结合了未抽取离散小波变换的优点（精确的平移不变性，所有尺度上所有同位系数之间的一对一关系) 和 DT-CWT（改进的方向选择性和复杂的子带）。 离散小波变换 (DWT) 是一种空间频率变换，已广泛用于图像处理应用中的分析、去噪和融合。已经认识到，尽管 DWT 提供了出色的空间和频率组合分辨率，但 DWT 存在偏移方差。已经开发了对 DWT 的各种修改以产生移位不变形式。首先，使用未抽取离散小波变换 (UDWT) 实现了精确的移位不变性。然而，UDWT 变体具有相当过度完整的表示以及缺乏方向选择性。最近，双树复小波变换 (DT-CWT) 给出了更紧凑的表示，同时提供了近乎移位的不变性。DT-CWT 还提供改进的方向选择性（每个尺度 6 个方向子带）和复值系数，可用于变换域内的幅度/相位分析。本文介绍了 DT-CWT 的两种未抽取形式，它们结合了 UDWT（精确的平移不变性，所有尺度上的所有同位系数之间的一对一关系）和 DT-CWT（改进的方向选择性和复杂的子带）。

torch-1.10.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whltorch-1.10.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whltorch-1.10.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whltorch-1.10.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whltorch-1.10.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whltorch-1.10.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whltorch-1.10.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whltorch-1.10.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whltorch-1.10.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whltorch-1.10.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whltorch-1.10.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whltorch

该项目包含java的源码，用算法实现的文字识别，不是 通过第三方API，例如百度智能云，该源码供做毕设的伙伴们参考，感谢源码作者的贡献