摘  要：针对高速图像目标实时识别和跟踪任务，需要利用系统中有限的硬件资源实现高速、准确的二值图像连通域标记，提出了一种适合FPGA实现的二值图像连通域标记快速算法。算法以快捷、有效的方式识别、并记录区域间复杂的连通关系。与传统的二值图像标记算法相比，该算法具有运算简单性、规则性和可扩展性的特点。利用FPGA实现该算法时，能够准确有效的识别出图像中复杂的连通关系，产生正确的标记结果。在100MHz工作时钟下，处理384×288像素的红外图像能够达到400帧／s以上的标记速度，足够满足实时目标识别系统的要求。　　关键词：二值图像；连通域标记；并行处理；FPGA Realization of a

TaggedAR：基于RFID的增强现实系统中多个标记对象的识别方法

压缩顺序学习的动作相似性标记

notepad++完全可以当记事本使用，已上传安装包

随着计算机网络的快速发展，网络上的信息量也日益纷繁复杂。如何准确、快速地帮助人们从海量网络数据中获取所需信息，是目前搜索引擎首要解决的问题，为此，各种搜索排序算法应运而生。但是目前，网页信息的表达形式都十分简单，用户描述查询的形式更是十分简单，这就造成了在判断网页内容与用户查询相关性时十分困难。本文首先对现有的搜索引擎排序算法进行了分类总结，分析它们的优缺点。然后提出了一种基于用户反馈的语义标记的新方法，最后采用多种评估方法与Google搜索结果进行对比分析。实验结果表明，利用本文的方法所得到的排序结果比Google的排序结果更接近用户需求。

国家标志 NodeJS脚本转换由其国家/地区命名的国家/地区标记SVG文件，以响应由每个国家/地区代码命名的组件。 先决条件 安装了nodejs + npm cli已全局安装 npm install @svgr/cli -g 怎么跑 > npm i > node index.js 输出将在output文件夹下 了解文件夹结构 flags --> SVG files, named by "flag-.svg" countries_data --> JSON files that map country code to country name |__ countries.json --> ensured mapping. |__ external_countries.json --> mapping from external sources,

清除svn标记，文件中存在svn标记|取出svn标记，都可以使用此bat批处理可执行文件删除（亲测可用）

异常 异常检测标记工具，专门用于多个时间序列（每个类别一个时间序列）。 Taganomaly是用于为异常检测模型创建标记数据的工具。 它允许贴标机选择一个时间序列上的点，通过查看同一时间范围内其他时间序列的行为，或通过查看创建该时间序列的原始数据（假设时间序列是一个汇总指标，每个时间范围内的事件计数） :red_exclamation_mark: 注意：此工具是作为与的一部分而构建的，并不定期维护。 单击此处使用在Azure上进行部署： 目录 使用应用程式 该应用程序有四个主窗口： 标签窗口 时间序列标签 选定点表视图 查看窗口的原始数据（如果存在） 将此类别与其他类别进行比较 使用Twitter AnomalyDetecti

故事书插件，用于显示React组件的静态标记 安装 npm install --save-dev storybook-react-to-static-markup 组态 添加到.storybook/addons.js import 'storybook-react-to-static-markup/register' 添加到.storybook/config.js import { addDecorator } from '@storybook/react' import { withStaticMarkup } from 'storybook-react-to-static-mark

android自定义view，显示图片，并可以在图片上添加自定义标记，可点击，可删除，支持长按移动标记点，扩展性强