利用MATLAB基于形态学处理的焊缝边缘检测算法.zip，采用T型焊接焊缝图像进行分析，讨论了基于形态学处理的焊缝边缘检测方法，该算法信噪比大且精度高。**该算法首先采用中值滤波、白平衡处理、图像归一化处理等图像预处理技术纠正采集图像，然后采用形态学处理算法提取焊缝的二值化图，该算法不仅有效的降噪，而且保证图像有用信息不丢失。程序介绍如下： 3D.m表示焊缝的原始图像和3D视图；lvbo.m是中值滤波去噪； baipingheng.m是白平衡处理的程序； sobel.m，prewitt.m和canny.m分别表示Sobel、Prewitt和Canny三种算子边缘检测方法； morphological.m是形态学处理边缘检测算法； 详细内容可以参考文章：https://wendy.blog.csdn.net/article/details/130446422

简单-利用Spring-MVC框架开发项目实例

利用ffmpeg.exe将avi,flv等格式视频转换成mp4用于在html等播放插件上播放，并且对视频进行截图操作。

决策树（Decision Tree）是一种在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，因此得名决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。 决策树的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面： 金融风险评估：决策树可以用于预测客户借款违约概率，帮助银行更好地管理风险。通过客户的历史数据构建决策树，可以根据客户的财务状况、征信记录、职业等信息来预测违约概率。 医疗诊断：医生可以通过病人的症状、体征、病史等信息构建决策树，根据不同的症状和体征来推断病情和诊断结果，从而帮助医生快速、准确地判断病情。 营销策略制定：企业可以通过客户的喜好、购买记录、行为偏好等信息构建决策树，根据不同的特征来推断客户需求和市场走势，从而制定更有效的营销策略。 网络安全：决策树可以用于网络安全领域，帮助企业防范网络攻击、识别网络威胁。通过网络流量、文件属性、用户行为等信息构建决策树，可以判断是否有异常行为和攻击威胁。

利用Web Serial API实现Vue与单片机串口通信源代码

利用MICE填补方法和统计填补Statistical对缺失数据进行填补（包含数据集），并在数值数据的MSE和RMSE以及分类数据的准确性 Accuracy方面对两者进行评估，完整内容可以参考文章：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/125168248

设备方向控制VR 利用 DeviceOrientationControls.js，为three.js 中的VR 场景提供指南针方向。

ARCGIS进行空间统计分析

压缩包中含有【人眼识别+眨眼识别】源代码以及详细使用教程，利用pyrhon+opencv在ubuntu上运行，实现实时的检测，windows环境的配置需要自己在网上找相关教程，注意，压缩包中缺少的imutils库需另外从我的资源中下载，谢谢大家

利用Wireshark软件对微信协议的分析