该软件包包含用于从图像序列进行 2D 应变和应力测量的 .m 文件的汇编。 随附的文档 (DICT.html) 中描述了各个功能。 如有特殊问题，请发送电子邮件至： melanie.senn@iwm.fraunhofer.de 或 chris.eberl@iwm.fraunhofer.de。 我们非常感谢欧盟项目 iSTRESS (FP7-NMP-2013-LARGE-7, Grant Agreement N. 604646) 的财政支持。
2022-03-24 10:17:06
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颜色目标检测就是根据物体的颜色快速进行目标定位。使用cv2.inRange函数设定合适的阈值，即可以选出合适的目标。
建立项目colordetect.py，代码如下：
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import cv2
def colorDetect():
image = cv2.imread('./1.png')
# 使用RGB颜色空间检测红 蓝 黄 灰，设置合适的阈值
boundaries = [
([17, 15, 100], [50, 56, 200]),
([86, 3
2022-03-24 00:17:27
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用于处理图像中标记粒子的 Feret 直径的两个函数。 函数 imFeretDiameter 计算每个指定方向的 Feret 直径。 最大直径可以通过计算结果的最大值来获得。
函数 imOrientedBox 计算多个方向的 Feret 直径，并保持产生最小面积包围矩形的方向。 函数 drawOrientedBox 可用于可视化结果。
两种功能都可以轻松地适应于一组要点。
2022-03-23 20:12:55
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CSE523-机器学习-KHVM
一种音乐推荐系统，它使用协作过滤和机器学习算法（例如K近邻和奇异值分解（SVD））根据用户的喜好向用户推荐歌曲。
介绍
Music Recommend系统是一种根据用户的不同选择来预测或过滤偏好的系统，它从用户过去的收听历史中学习，并向他们推荐他们将来可能希望听到的各种歌曲。协作过滤算法可预测（还可以通过收集用户的喜好来过滤用户的品味，并实现来自许多其他用户的品味（协作）。 在项目的第一阶段，我们使用k最近邻算法构建了一个推荐系统，我们的系统还使用了表示均方根误差的RMSE。 对数据集进行预测时存在的误差的标准偏差称为RMSE。 均方根误差（RMSE）是用于确定回归线与数据点的匹配程度的度量。沿着RMSE，我们还应用了奇异值分解（SVD）.SVD是将矩阵分解为奇异向量的另一种方法和奇异值。 SVD通常在机器学习中用作数据缩减工具，并在其他矩阵运算（例如
2022-03-22 23:30:03
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【需求】实现当手机号已填写和协议已勾选时，“立即登录”按钮变亮，按钮可点击；若有一个不满足，按钮置灰，不可点击；实现获取短信验证码，倒计时提示操作；对不满足要求内容进行toast弹窗提示。 ...
【需求】实现当手机号已填写和协议已勾选时，“立即登录”按钮变亮，按钮可点击；若有一个不满足，按钮置灰，不可点击；实现获取短信验证码，倒计时提示操作；对不满足要求内容进行toast弹窗提示。
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2022-03-22 21:43:05
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根据excel表格生成xml报文，支持soap。
给测试和开发人员使用的工具，方便制作批量数据后生成xml或soap报文的。附带使用说明，里面还附带例子，简单实用。
2022-03-22 09:18:44
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TETRA 是一些国家的警察、消防员或救护车等部门使用的“Walky Talky”的数字版本。
此 simulink 模型实现了物理层的一部分，如规范 ETSI EN 300 392-2 V3.4.1 中所述。 这包括：
- 卷积编码- 打乱- 时隙生成- 调制/解调- 误码率比较
虽然不完整！ 请注意，卷积编码与规范中的编码不同，并且缺少块编码和交织。
该模型包括PI / 4-DQPSK调制。 该规范还包括其他调制方案。
2022-03-20 19:54:15
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