ChatGPT技术的使用教程、使用方法、使用技巧、使用注意事项、使用中常见问题

个人的经典收藏 图像处理的边缘检测算法 里面有：roberts,sobel,拉普拉斯,prewitt,robinson,kirsch,smoothed等几种算法

有微分熵的提取，并转化为4维数据形式【4800，4，9，9】与近几年发表的论文数据处理形式一样。测试集准确率达91.62验证集达93.96

主要介绍了定位地理位置PHP判断员工打卡签到经纬度是否在打卡之内,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

CIFAR-100 是一个图像数据集，包含 60000 张 32x32 分辨率的彩色图像，根据图像内容被分为 100 个小类别，包括：airplane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship、truck，10个大类下的10个小类，类别之间的交集为空。

滑动验证码介绍 本篇涉及到的验证码为滑动验证码，不同于极验证，本验证码难度略低，需要的将滑块拖动到矩形区域右侧即可完成。 这类验证码不常见了，官方介绍地址为：https://promotion.aliyun.com/ntms/act/captchaIntroAndDemo.html 使用起来肯定是非常安全的了，不是很好通过机器检测 如何判断验证码类型 这个验证码的标识一般比较明显，在页面源码中一般存在一个 nc.js 基本可以判定是阿里云的验证码了 <script type="text/javascript" src="//g.alicdn.com/sd/ncpc/nc.js?t=155

国家二等奖获奖论文。本文基于平面几何分析以及正弦定理建立了三角分区定位模型，针对发射与接收信号的 无人机的相对位置不同的问题，提出了分区控制算法，并结合三角形相似定理和控制变量的 思想，提出了互反馈方位调整模型。 对于问题一的第一小问，利用三角分区定位模型、以及分区控制算法对接收信号的无人 机进行定位，该定位模型适用于所有包含 FY00 在内的任意三架无人机发射信号进行定位的 情况,即编号为 FY00、FY01、FY0M（M∈{2，3，4，5，6，7，8，9}）的无人机发射信号， 当队列中某架飞机 FY0N 接收到的方向信息为?、?、?（?、?、?的定义见符号说明），根 据各个区间的的无人机之间的平面几何关系，可以得到各个区域的无人机的位置信息的关于 （?、θ）的通解公式（见正文 5.1.2 公式（9）（10）（11）（12）），之后再利用分区控制 算法分别对各个区域对应的通解公式进行求解，即可得到队列中任意无人机的位置信息。

内容概要： 用于求解2022数模国赛B题——无人机纯方位无源定位的matlab代码，以及进行说明的部分图片。 代码：所有的 源程序代码 GetRound.m 与 GetPoint.m 为问题 1.1 中模型进行圆的求解与定位程序，其中 GetRound.m 是用于求解两圆圆心坐标的程序，GetPoint.m 是求两圆交点从而定位的程 序。 imitate.m 是问题 1.2 中所用到的源程序，该程序执行的结果图置于图.zip 中。 move.m 及 GetBetween.m 和 GetBetween2.m 和 GetBetween3.m 为解决问题 1.3 所用 的源程序。其中 GetBetween.m GetBetween2.m GetBetween3.m 是用于无人机方向定位 的 m 文件函数，move.m 是无人机到达理想位置及理想位置拟合圆检验的程序 图：上述问题中程序跑出的中间图及结果图。 图片 1 为问题 1.2 中进行求解的展示图 图片 2 为问题 1.3 中选定圆周上发射信号的 02 05 08 无人机。

一个简单调用指纹识别的DEMO，经供参考 Android6.0以上可用，主要是调用指纹识别的基础方法

该课题为基于Matlab的交通标志识别系统。带有一个人机交互界面。可以判别红色精灵蓝色指示和黄色警示三类交通标志。可以进行二次拓展，也就是每次识别不需要人为手工的去选择颜色。也可以进行视频的识别。识别之后可以进行语音播报。