云计算任务调度优化是当前云计算领域的一个热门研究方向，其核心问题在于如何有效地将计算任务分配给云平台上的各种计算资源，以满足服务质量(QoS)要求并优化资源利用率。本文介绍了一种基于稳定婚姻算法的多对多匹配策略，旨在通过改进的Gale-Shapley算法实现云计算环境下任务与资源的智能匹配，以期达到降低能耗和缩短执行时间的目的。该策略基于CloudSim框架实现，CloudSim是一个开源的云计算仿真环境，专门用于模拟数据中心的运行情况，能够为云计算研究提供实验平台。 稳定婚姻算法，即Gale-Shapley算法，是一种经典的匹配算法，最初用于求解稳定婚姻问题，后来被广泛应用于经济学、计算机科学等多个领域。在云计算任务调度中，Gale-Shapley算法可以用来确定任务与资源的匹配关系，使得每项任务都能找到最适合的资源，同时每项资源也能高效地服务于一个或多个任务。通过算法的迭代过程，可以保证最终获得一个稳定的匹配结果，即不存在两个任务都更愿意与对方的资源进行匹配而放弃当前的配对。 在云计算环境下，任务调度优化不仅涉及到资源的有效利用，还包括能耗的降低和执行时间的缩短。通过采用Gale-Shapley算法，可以构建一种智能匹配机制，以提高资源的利用率，减少任务在等待资源分配过程中的空闲时间，从而降低整体的能耗和缩短任务的执行时间。这种智能匹配机制能够根据任务需求和资源特性动态地调整任务与资源之间的匹配关系，实现资源的合理分配和任务的有效调度。 基于CloudSim框架的本科毕业设计，提供了一个模拟和分析云计算任务调度优化的环境。通过CloudSim，设计者可以模拟数据中心的运行情况，包括任务的提交、资源的分配、任务的执行以及能耗的统计等。在这样的仿真平台上，可以对不同的调度策略进行比较分析，验证Gale-Shapley算法在多对多匹配场景下的性能表现，以及它在实际云计算环境中的可行性与有效性。 文档中包含的"附赠资源.docx"和"说明文件.txt"，可能提供了具体的设计思路、实验结果和实现细节。例如，说明文件中可能包含了如何在CloudSim平台上部署Gale-Shapley算法，以及如何对算法进行测试和评估的详细步骤。附赠资源文档可能包含了相关的教学视频、示例代码或是对算法优化的具体建议等资源，以辅助理解和应用算法。 此外，GaleShapley-master文件夹可能包含了算法的核心实现代码，包括任务调度模块、资源匹配模块、性能评估模块等，以及可能的用户界面或控制台应用程序。这些代码为研究者和开发者提供了直接的算法实现参考，可以在此基础上进行进一步的开发和定制化研究。 总结而言，这份本科毕业设计研究了云计算任务调度优化问题，采用Gale-Shapley算法进行智能匹配，并在CloudSim平台上进行了模拟实验。研究结果可能表明，使用该算法可以有效地降低能耗、缩短执行时间，并提升资源利用率。设计者提供了相关的文档和代码资源，旨在帮助其他研究者更深入地理解算法的实现细节，以及如何在自己的研究中应用这些知识。

在计算机视觉领域，相机标定是一项基础且至关重要的任务，它用于获取相机的内在参数和外在参数，以便准确地转换图像像素坐标到真实世界坐标。本资源包含了一套用于相机标定的图像数据，标题为"左右相机标定图片14组，复现本文"，暗示了这是一个用于双目相机标定的实例，适用于mv-CA013-20gc型号的相机。描述中提到棋盘格格距为10mm，并涉及到相机夹角和三角化测距，这些都是标定过程中的关键元素。 1. 相机标定：相机标定的目标是计算出相机的内在参数（包括焦距、主点坐标、畸变系数）和外在参数（相机的位置和姿态）。内在参数是相机固有的属性，不受拍摄环境影响；外在参数则描述了相机相对于世界坐标的定位。14组图片通常代表不同角度和位置下的棋盘格图像，用于提供足够的数据点进行标定。 2. mv-CA013-20gc相机：这是特定的相机型号，可能具有特定的传感器尺寸、分辨率和光圈等特性。这些信息对于精确标定至关重要，因为不同的相机硬件参数会影响标定结果。 3. 棋盘格标定图案：棋盘格图案是常用的标定工具，其格点分布提供了多个已知的三维点，可以用来反向投影并计算内在和外在参数。10mm的格距提供了足够精度的参考点，使得标定过程更准确。 4. 夹角测量：在双目相机系统中，两台相机之间的夹角是重要的外在参数之一，它影响到立体视图的创建和深度估计。通过测量或计算两相机的相对角度，可以提高立体视觉系统的性能。 5. 三角化测距：三角化是将二维图像点映射到三维空间的关键步骤，基于两个相机视图中同一物体点的对应关系。结合两相机的内在参数和外在参数，可以计算出目标物体的距离。这种方法广泛应用于深度感知和3D重建中。 6. 范文/模板/素材：这表明提供的资源不仅仅是原始数据，还可能包含了处理这些数据的代码示例、步骤指南或分析模板，对学习者或研究者来说非常有价值，可以作为实际操作的参考。 这个压缩包包含了一套完整的双目相机标定流程，适合于mv-CA013-20gc相机。使用者可以通过这些图像数据和提供的模板，学习并实践如何进行相机标定，以及如何利用三角化技术进行测距。这不仅是理论知识的掌握，更是实践经验的积累，对于深入理解计算机视觉和3D重建技术大有裨益。

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数字图像处理是计算机科学的一个分支，它涉及到使用算法对图像进行分析和修改。手写数字识别则是数字图像处理中的一种应用，旨在实现计算机自动识别手写数字的能力。在教育领域，尤其是计算机科学和工程学科的课程设计中，手写数字识别项目被广泛用作学习工具，帮助学生理解和掌握图像处理的基本概念和技术。 《数字图像处理》课程设计项目，特别是MATLAB手写数字识别，要求学生运用MATLAB这一强大的数学计算和可视化工具，实现对数字图像的采集、处理和识别。项目的目标不仅仅是编写一个能够识别手写数字的程序，而是更深层次地理解图像处理的原理，包括图像的预处理、特征提取、分类器设计以及最后的识别决策。 在项目实施过程中，学生首先需要对采集的数字图像进行预处理。预处理步骤包括灰度转换、二值化、降噪、边缘检测等。灰度转换是为了简化图像信息，二值化是为了提高识别的准确性，降噪是为了消除图像中不必要的干扰，边缘检测则有助于突出数字的轮廓特征。 接下来是特征提取，这是数字识别中最关键的步骤之一。在MATLAB环境下，学生可以使用内置的函数库或者自行编写算法来提取图像的特征，比如使用主成分分析（PCA）方法来提取图像的主要特征，或者使用支持向量机（SVM）算法来寻找特征空间中的模式。 分类器的设计是基于提取出的特征来实现的，分类器的性能直接影响识别的准确度。常用的分类器包括神经网络、k近邻（k-NN）算法、决策树等。这些分类器需要在训练集上进行训练，然后对测试集中的图像进行分类识别。在MATLAB中，学生可以使用神经网络工具箱来训练和测试神经网络模型，或者使用统计和机器学习工具箱中的算法来训练其他类型的分类器。 最终，项目需要对学生编写的手写数字识别程序进行测试，确保其能够在各种不同的手写数字图像上表现出良好的识别率。测试过程中可能会遇到的挑战包括数字图像的扭曲、倾斜、不同笔迹等。如何让程序具有良好的泛化能力和鲁棒性是学生需要解决的关键问题。 在完成《数字图像处理》课程设计项目之后，学生不仅能够掌握MATLAB在图像处理领域的应用，还能加深对数字图像识别流程的理解。此外，这个项目还能提高学生的编程技能、算法设计能力以及解决问题的能力，为他们将来在计算机视觉和人工智能领域的进一步学习和研究打下坚实的基础。

基于物联网技术的智能家居系统毕业设计论文是一个综合的IT知识点，涵盖了物联网技术、智能家居系统、计算机技术、网络通信技术、综合布线技术、家居自动化系统、家庭安全防护系统、网络服务系统等多个方面。 物联网技术是指通过射频识别（RFID）、光电感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，把任何物体与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物体的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网技术的应用前景广阔，已经在智能工业、智能物流、智能交通、智能电网、智能医疗、智能农业、智能环保和智能家居等领域得到广泛应用。 智能家居系统是指通过采用先进的计算机技术、网络通信技术和综合布线技术，建立一个由家庭安全防护系统、网络服务系统和家庭自动化系统等组成的家庭服务与管理集成系统，从而实现全面、安全、舒适的居住环境以及便利的通讯网络家庭住宅。智能家居系统的基本目标是将家庭中各种信息相关的通信设备、家用电器和家用安防等装置连接到一个智能化系统上进行集中或异地监视、控制和家庭事务性管理，并保持这些家庭设施与住宅环境的和谐与协调。 在智能家居系统中，计算机技术和网络通信技术扮演着核心角色。计算机技术是指通过计算机系统对智能家居系统进行管理和控制，而网络通信技术是指通过网络对智能家居系统进行连接和交换信息。综合布线技术也在智能家居系统中扮演着重要的角色，它允许智能家居系统中的各个子系统之间进行信息交换和通信。 此外，家居自动化系统、家庭安全防护系统、网络服务系统等也是智能家居系统的重要组成部分。家居自动化系统是指通过自动化技术对家居的照明、温度、安全等方面进行控制和管理。家庭安全防护系统是指通过安全防护技术对家居的安全进行监控和管理。网络服务系统是指通过网络对家居提供各种服务，如远程监控、远程视频监控、远程医疗诊断及护理系统等。 基于物联网技术的智能家居系统毕业设计论文是一个涵盖了计算机技术、网络通信技术、综合布线技术、家居自动化系统、家庭安全防护系统、网络服务系统等多个方面的综合性IT知识点。

根据机械式表盘的图像特征，采用图像边缘点法线方向计数累加的圆心定位方法及过定点的直线检测算法，达到表盘识别的目标。仪表刻度检测流程如下: 摄像头采集表盘图像，送入计算机进行预处理及边缘检测操作；计算机检测出表盘回转中心及半径，并定位出表盘的有效显示区域；在此区域内，利用过定点( 回转中心)的Hough 直线变换，基于特征点对应角度的峰值搜索算法识别出指针中心线，从而输出检测结果。 ### 基于数字图像处理的表盘指针读数的Matlab实验程序知识点解析 #### 实验背景 指针式机械表盘由于其安装维护便捷、结构简单以及较强的抗电磁干扰能力，在工矿企业、能源及计量部门等领域中得到了广泛应用。然而，随着仪表数量的急剧增加和技术的进步，传统的人工读数方式已难以满足日益增长的需求。因此，开发一种能够自动识别并读取指针式表盘信息的技术变得尤为重要。 #### 实验目的 1. **理解基本原理**：通过本次实验，学生能够掌握机械式表盘自动读表技术的基础理论知识。 2. **熟悉关键技术**：了解和学习用于仪器表盘识别的主要算法和技术手段，如边缘检测、图像处理、Hough变换等。 3. **掌握实践技能**：学会使用MATLAB软件来实现上述技术，包括图像的预处理、边缘检测、二值化处理等。 #### 实验原理详解 根据机械式表盘的特点，本实验采用了以下核心技术和算法： 1. **图像预处理与边缘检测**： - 图像预处理是确保后续分析准确性的重要步骤之一。它通常包括灰度转换、阈值处理、二值化等操作，目的是去除噪声并突出图像的关键特征。 - 边缘检测则是通过检测图像中的像素强度突变来识别物体边界的过程。常用的边缘检测算子有Sobel算子、Canny算子等。 2. **圆心定位**： - 为了准确地定位表盘的中心位置，实验采用了基于图像边缘点法线方向计数累加的方法。这种方法能够有效地确定表盘的几何中心，从而为后续的分析提供基准点。 3. **Hough变换检测直线**： - Hough变换是一种常用于图像处理中的特征检测算法，可以用来识别图像中的直线、圆等几何形状。 - 在这个实验中，通过固定表盘的中心点（即前面确定的圆心），运用Hough变换检测从该点出发的所有可能直线，进而找出代表指针指向的直线。 #### 实验流程 1. **图像采集与预处理**： - 使用摄像头获取表盘图像。 - 将彩色图像转换为灰度图像，便于后续处理。 - 应用阈值分割技术进行二值化处理，使图像更加清晰。 2. **圆心定位与有效显示区域确定**： - 通过边缘检测技术找到表盘的边缘。 - 运用上述圆心定位算法确定表盘中心点和半径大小。 - 根据中心点和半径范围确定表盘的有效显示区域。 3. **指针识别**： - 在确定了表盘中心点后，使用过定点的Hough直线变换检测指针中心线。 - 通过峰值搜索算法识别指针所指的具体角度。 #### 实验程序代码分析 实验代码展示了从读取图像到最终指针识别的完整过程。主要包括以下几个步骤： 1. **读取与展示图像**： - 使用`imread`函数读取图像。 - 使用`imshow`函数展示原始RGB图像、灰度图像和二值化图像。 2. **图像预处理**： - 通过`rgb2gray`函数将RGB图像转换为灰度图像。 - 应用`graythresh`函数确定阈值，并使用`im2bw`函数进行二值化处理。 - 使用`bwmorph`函数进行细化处理，使得边缘更加精细。 3. **Hough变换与直线检测**： - 利用`hough`函数进行Hough变换。 - 使用`houghpeaks`函数找到峰值点，这些点对应可能的直线。 - 通过`houghlines`函数检测直线并填充间隙。 4. **结果可视化**： - 使用`imshow`和`plot`函数展示检测到的直线，并在图像中标注出来。 #### 结论 通过上述实验步骤，不仅可以实现指针式机械表盘的自动读数，还能提高读数的准确性和效率。此外，实验还加深了学生对于图像处理技术的理解，并锻炼了其实现复杂算法的能力。这对于未来从事相关领域的研究和开发工作具有重要的意义。

数字图像处理是一门利用计算机技术对图像进行分析、处理、理解的学科，其目的在于改善图像质量、提取图像信息，或实现对图像内容的理解。在《数字图像处理》课程设计中，一个重要的实践项目就是设计一个路面裂缝检测系统。此类系统在现代城市维护和道路安全检测中扮演着关键角色。 路面裂缝检测系统的核心是使用图像处理技术来识别和分析路面图像中的裂缝。这通常需要多个步骤，从图像采集到裂缝识别，再到裂缝分析和报告生成。在该系统的设计中，可以采用多种图像处理方法，例如边缘检测、形态学处理、纹理分析等。 系统需要通过摄像头或其他图像采集设备获取道路表面的图像。这些图像通常包含了大量的路面信息，包括裂缝、坑洼、标记等。然后，利用数字图像处理技术对图像进行预处理，以减少噪声干扰，增强裂缝特征，这可能包括灰度转换、滤波、直方图均衡化等操作。 接下来，系统需要对处理过的图像进行裂缝识别。这一步骤往往涉及边缘检测算法，如Canny边缘检测器，它能识别出图像中可能代表裂缝的边缘。为了提高裂缝检测的准确性，通常还需要采用形态学处理方法，比如膨胀和腐蚀操作，以清除杂乱信息并强化裂缝特征。 纹理分析也是裂缝检测中的一个重要方面，通过分析路面图像的纹理特性可以辨识出裂缝的图案。该方法可以使用基于纹理的特征提取技术，如灰度共生矩阵（GLCM）来实现。 此外，为了提高系统的鲁棒性和适应性，可能还需要引入机器学习或深度学习技术。例如，使用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和裂缝分类。这样的系统需要经过大量的训练，以确保在面对各种不同路况的图像时都能准确地识别裂缝。 系统将根据识别和分析的结果生成裂缝报告。报告通常包括裂缝的位置、长度、宽度等详细信息，为道路维护提供决策支持。 《数字图像处理》课程设计-路面裂缝检测系统是一个综合性的实践项目，它不仅要求学生掌握图像处理的理论知识，还需要他们具备实际编程和系统开发的能力。通过这个项目，学生能够将所学知识应用于解决实际问题，提升自身的工程实践能力。

1、下列关于Tables 语句描述错误的是? （ A） TABLES dbtab. A）Dbtab是指ABAP字典的一个数据库对象，可以是透明表格、视图和结构； B）这个表工作区由多个字段组成，其名称、类型和dbtab的字段完全相同 C）ABAP字典对象中字段的类型自动的转换为ABAP程序的类型； D）表工作区通常是一个局部变量 2、下列静态断点的设置正确的是? （D ） A）BREAK POINT B）BREAK-USENAME C）HAVE A BREAK D）BREAK USENAME 在 SAP ABAP 开发中，理解相关语法和概念至关重要。以下是对给定题目涉及的知识点的详细解释： 1. `TABLES` 语句：在 ABAP 中，`TABLES` 语句用来声明和初始化数据库表的工作区，通常与数据库对象关联。`dbtab` 是一个数据库对象，它可以是透明表、视图或结构。选项 B 说明了表工作区由多个字段组成，其名称和类型与数据库表中的相应字段相同。选项 C 指出，ABAP 字典中的字段类型会自动转换为 ABAP 程序中相应的类型。然而，选项 A 错误地描述了 `dbtab`，因为它不只是指透明表格，也包括视图和结构。选项 D 正确，表工作区通常是一个局部变量。 2. 静态断点设置：在 ABAP 中，静态断点是调试器中用于暂停程序执行的关键点。正确设置静态断点的语句是 `BREAK-POINT` 或 `BREAK USENAME`，但题目中选项 D 使用了 `BREAK USENAME`，这可能是正确的形式。 3. 程序等待语句：在 ABAP 中，使用 `WAIT UP TO` 语句可以让程序暂停一段时间。正确格式是 `WAIT UP TO 5 SECONDS.`，如选项 A 所示。 4. `SPLIT` 语句：`SPLIT` 用于将字符串按特定分隔符分割成多个部分。在示例中，`p_string` 被以逗号分割，结果分别赋值给 `p_work1`, `p_work2`, `p_work3`。选项 D 描述了正确的输出，即 `ab cd fgh,ijk`。 5. 查找子串模式：`SEARCH` 语句用于在字符串中查找子串。选项 B 描述错误，因为它错误地表示了 `.` 通配符的行为，实际上 `.` 表示不忽略前部空格，但忽略尾部空格。 6. `DELETE ADJACENT DUPLICATES`：此语句用于删除内表中相邻且字段值相同的行。选项 C 正确地描述了这一功能，它删除了 `itab` 中 `field1` 和 `field2` 字段值相同的行。 7. `CASE` 语句分析：在 ABAP 中，`CASE` 语句用于条件分支。如果 `p_field1` 为 0，则 `p_field2` 应保持不变，因此选项 A 正确。如果 `p_field1` 为 1，则 `p_field2` 增加 1，所以选项 B 错误。类似地，选项 C 错误，因为 `p_field1` 为 1 时 `p_field2` 不会增加到 15。选项 D 描述了 `WHEN OTHERS` 的情况，当 `p_field1` 不是已定义的任何值时，`p_field2` 增加 5，但如果 `p_field1` 为 0，则不会执行 `WHEN OTHERS`，所以 D 也是错误的。 8. 用户会话窗口数量：同一个用户在 SAP 系统中可以同时进行的会话窗口数量通常是有限的，题目中选项 B 表示为 6 个，这可能是正确的。 9. 数据类型：ABAP 中的数据类型有多种，包括固定长度的 C, N, T, D, I, F, P, X 以及动态长度的 String 和 XString。选项 A, B, C 正确描述了这些类型的基本特征。选项 D 错误，因为在声明数据对象时未指定类型，默认类型不是 String，而是根据上下文推断。 10. 同样的问题再次出现，这里不再赘述，选项 A, B, C 描述正确，选项 D 错误。 以上是 SAP ABAP 开发中的关键知识点，涵盖了数据库交互、调试、控制流、数据类型等方面，对学习和掌握 ABAP 编程至关重要。

内容概要：本文介绍了一种基于STC89C51单片机和ADC0832数模转换芯片的大气压强实时监测报警系统。系统启动后，1602液晶屏会显示使用界面并实时更新大气压强值。若检测到的压力超出预设阈值，则触发5V蜂鸣器进行声光报警。系统的测量范围为15-115kPa，精度达到±0.3kPa。文中详细展示了硬件连接方式、关键代码片段及其功能解释，如初始化配置、ADC数据读取、压力计算与显示、报警机制等。 适用人群：电子工程爱好者、嵌入式系统初学者、高校相关专业学生。 使用场景及目标：适用于需要精确监控环境气压变化的应用场合，比如气象观测站、实验室条件控制等。该项目旨在帮助读者掌握单片机编程技巧，熟悉传感器接口电路的设计方法，提高动手能力和解决实际问题的能力。 其他说明：随附完整的源代码和仿真图纸，便于学习者深入研究和二次开发。