实验原理： 这项任务的目标是编写一个图像过滤功能，并使用它来创建混合图像，使用Oliva，Torralba和Schyns 的SIGGRAPH 2006 论文的简化版本。 混合图像是静态图像，其在解释中随观看距离而变化。基本思想是高频率在可用时倾向于支配感知，但是，在远处，只能看到信号的低频（平滑）部分。通过将一个图像的高频部分与另一个图像的低频部分混合，您可以获得混合图像，从而在不同距离处产生不同的解释。 实验目的： 对不同图像分别进行高通和低通滤波，融合图片 实验内容： 图像过滤：图像过滤（或卷积）是一种基本的图像处理工具。您将编写自己的函数以从头开始实现图像过滤。更具体地说，您将实现 在OpenCV库中my_imfilter()模仿该filter2D函数。如上所述student.py，过滤算法必须 支持灰度和彩色图像 支持任意形状的滤镜，只要两个尺寸都是奇数（例如7x9滤镜但不是4x5滤镜） 用零填充输入图像或反射图像内容和 返回与输入图像具有相同分辨率的滤波图像。 混合图像：混合图像是一个图像的低通滤波版本和第二图像的高通滤波版本的总和。有一个自由参数，其可被调谐为

基于ray filter的雷达点云地面过滤ROS节点，可用PCL实现。

开发语言：Java 框架：springboot JDK版本：JDK1.8 服务器：tomcat7 数据库：mysql 5.7（一定要5.7版本） 数据库工具：Navicat11 开发软件：eclipse/myeclipse/idea Maven包：Maven3.3.9 浏览器：谷歌浏览器 系统在生活中的应用十分广泛，无论是个人还是企业，在日常生活中都需要系统，不仅可以提高工作效率和质量，也可以提高数据准确性，以下是系统的好处： 1. 提高效率：系统可以自动化处理大量的数据和信息，从而减少了人工操作的时间和错误率，提高了工作效率和质量。 2. 降低成本：系统可以减少人力资源和物质资源的浪费，使企业在生产和管理上节约成本，提高企业效益。 3. 提高数据准确性：系统可以自动化管理和处理数据，减少了人工操作中的错误和遗漏，从而提高了数据的准确性和可靠性。 4. 增强决策支持：系统可以为企业提供大量的有用信息和数据分析，为企业决策提供支持和依据，提高了决策的准确性和科学性。 5.提高客户服务：系统可以为客户提供更快捷、更准确的服务，提高了客户满意度和忠诚度，增强企业的竞争力。

java敏感词过滤功能

将筛选器添加到数据透视表中，可以在其中选择多个项目。

本系统由两个大模块组成：前台用户界面和后台管理员界面。前台用户界面主要是分为：查看部分美食，查看美食详细信息，查看更多美食，加入用户收藏，确认订购信息，修改用户收藏，部分删除用户收藏信息，清空用户收藏和提交用户评价等购物网站常见功能。后台主要是管理员对网站信息的添加，更新、删除和查询。分为：用户管理、美食分类管理、美食信息管理以及用户评价管理。用户管理包括用户信息查询和删除。美食管理包括美食录入，涉及图片传送功能。用户评价管理包括查询和删除用户评价。美食分类管理包括查询美食分类。添加用户身份的验证，美食限定购买数量验证等功能加强了各种信息的安全性。

目前最好用的抓包工具，网络管理员最常用的网络管理工具。文档中总结了常用的一些wireshark过滤规则汇总。非常基础，但是也非常实用。

一个使用 FFT 实现重叠和保存方法的简单文件。 样本数据（音乐、随机数、正弦波）用于证明该方法有效。 Overlap 和 Save 方法的结果与 Matlab 的线性过滤（filter(b,a,x)）进行了比较。 我将文件修改为一个函数，稍后将其修改为一个Gui以供学习

今天有空，写了基于C#使用Spring.Net的演示实例，希望能给有需要的人带来帮助，其中演示了配置下的IOC、AOP、属性注入、构造函数注入、通知过滤器、以及不使用配置直接代码硬编的AOP动态代码过程，另外还增加了Castle实现IOC及AOP的示例。 使用VS2015或VS2017打开，.net版本为4.5

一种基于混合相似度的协同过滤算法，胡芳燚，姚文斌，协同过滤是个性化推荐中使用最广泛的方法之一。该方法中最重要的一步是通过使用评分信息来获得用户之间的相似性，以便系统可以预