Labview机器视觉-USB摄像头识别二维码-完整程序。基于NI-VISION的视觉识别，需要安装好对应的扩展。使用USB摄像头，在程序中实时识别和解码二维码。使用程序前注意先阅读read me.txt文件，选择好摄像头编号，便可在前面板中实时识别二维码。如果想要了解代码中每个vi的作用，可以在我的博客主页搜索《【Labview机器视觉】- USB摄像头识别和解码二维码 - 学习记录》该文章并学习，感谢您的支持和鼓励！

为了进一步提升建筑物遥感图像分割的准确性和运算速度，本文提出了基于混沌布谷鸟优化的二维 Tsallis交叉熵的建筑物遥感图像分割方法。首先给出了二维 Tsallis交叉熵的阈值选取公式，然后将 Logistic混沌映射引入布谷鸟算法，进一步加快布谷鸟算法的收敛速度，最后通过该混沌布谷鸟算法优化基于二维 Tsallis交叉熵的阈值寻找过程，并以得到的最优阈值分割建筑物遥感图像。大量实验结果表明，与二维倒数交叉熵法、二维 Tsallis熵法、基于混沌粒子群优化的二维 Tsallis灰度熵法等方法相比较，本文方法分割的目标更为准确，细节更为清晰，且运算时间更短。

为提高医学图像分割的效果，针对二维Tsallis熵阈值法图像分割效果受参数q选择的影响，提出一种基于云模型萤火虫算法优化二维Tsallis熵的医学图像分割算法。首先，将云模型引入萤火虫算法，提高萤火虫算法的收敛速度和寻优能力；其次，选择均匀性测度作为医学图像分割的评价指标，运用CMFA算法对二维Tsallis熵阈值法参数q进行自适应寻优。研究结果表明，与FA-Tsallis和Tsallis相比较，CMFA-Tsallis的均匀性测度最高，分割出来的结果边界清晰，从而证明本算法的有效性。

将含有条形码信息的图片读入到MATLAB中，这个图片将以矩阵的形式存储在MATLAB中。就能通过对矩阵的运算来实现对图片的处理。由于条形码一般都是黑白的，这样我们的第一步就是要把图片行二值化处理，用于去除那些不需要的细节。然后就要确定条形码所在的位置。找到条形码准确位置后。就要对条形码信息提取，然后在按照比例将提取到的条形码信息转换成标准模块组成的条形码。最后通过相应的译码得到条形码中的数字，判别是否正确后输出，这样就完成了条形码识别的整个过程。

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《多元统计分析》期末大作业二：基于R语言

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341 5.1 线性最小二乘问题的解法

Flink1.8.1-CEPplus 基于Flink1.8.1源码为CEP模块添加逻辑动态注入功能 功能描述: 使用CEP作为复杂事件处理引擎时,当逻辑频繁发生修改,以及阈值频繁调整时 整个程序需要停止后,修改代码,重新打包程序然后给集群提交，无法实现逻辑 动态修改和外部动态注入,目前已经实现了CEP逻辑动态注入，基于消息驱动逻 辑修改，可以手动往source端注入特定消息实现细腻度控制逻辑注入感知 为客户端端API中PatternStream添加方法registerListener（CepListener cepListener）注意必须在选择方法之前调用 cepListener对象需要实现接口 接口方法 Boolean needChange() 每条数据会调用这个方法，用于确定这条数据是否会触发规则更

提出了一种合成孔径激光成像雷达（SAIL）的二维匹配滤波成像算法，对利用单频本振激光与线性调频信号光外差接收得到的SAIL目标回波信号同时在距离向、方位向进行相位二次项匹配滤波以实现目标成像。给出了单频本振信号外差接收情况下的单一分辨单元的二维数据收集方程，并对SAIL二维匹配滤波成像算法进行了数学描述，具体分析了矩形和圆形天线孔径下的成像分辨率，给出了此算法对模拟SAIL回波信号的成像处理结果。