内容概要：本文详细介绍了如何利用MATLAB构建一个基于颜色和纹理特征的图像检索系统。首先，通过HSV空间的颜色直方图提取颜色特征，确保特征更符合人类视觉感知。接着，结合灰度共生矩阵(GLCM)和局部二值模式(LBP)提取纹理特征，增强对图像纹理的识别能力。为了提高检索精度，引入了加权融合机制，允许用户通过滑动条动态调整颜色和纹理特征的权重。此外，文中还讨论了特征向量的归一化处理以及距离计算方法的选择，强调了这些步骤对检索性能的重要影响。通过对655张图像库的多次测试，展示了系统的高效性和灵活性，并提出了进一步优化的方向。 适合人群：从事数字图像处理的研究人员和技术爱好者，尤其是对MATLAB有一定基础的开发者。 使用场景及目标：适用于需要快速精准地从大量图像中查找特定图像的应用场景，如图像分类、相似图像搜索等。主要目标是通过颜色和纹理特征的综合应用，提高图像检索的准确性和用户体验。 其他说明：文中提供了详细的代码片段和实验数据，便于读者理解和复现。同时指出了一些常见的陷阱和优化建议，有助于读者避开开发过程中可能出现的问题。

实验报告“18029100040吴程锴-集成运算放大器的基本特征及应用研究实验1”主要关注集成运算放大器（OPA）的基本特性及其在实际应用中的操作。集成运算放大器是一种高增益、低输入阻抗、高输出阻抗的多级直接耦合放大器，广泛应用于信号处理和控制电路。 实验目的在于让学习者通过实践加深对集成运算放大器的理解，包括其增益、传输特性、频率响应和负载能力。增益是衡量放大器放大信号的能力，通常以电压增益（Au）表示，即输出电压与输入电压的比值。传输特性则涉及输入信号变化与输出信号变化的关系。频率响应是指放大器对不同频率输入信号的响应能力，通常由通频带定义，即放大器能保持稳定增益的频率范围。负载能力则涉及到运算放大器能够驱动的最大负载，过大的负载可能会导致输出电压下降或非线性失真。 实验中使用了常见的集成运放芯片如uA741，该芯片有8个引脚，其中2脚是反相输入端，3脚是同相输入端，6脚是输出端，7脚连接正电源，4脚连接负电源或地，1脚和5脚用于失调电压调零，而8脚为空脚。在实验中，学生将构建两种类型的放大器：同相比例放大器和反相比例放大器。 同相比例放大器（增益为7）的电路设计要求最大电阻不超过60kΩ，而反相比例放大器（增益为-5）则需要最小电阻为2kΩ。通过调整电位器和测量输入、输出电压，可以得到电压传输特性曲线，从而计算出闭环增益Au，并确定输入和输出动态范围。 频率响应的测量通常通过输入正弦信号并观察输出波形来完成。当频率增加时，保持输入电压恒定，通过测量输出电压的变化可以得到幅频特性，确定上限频率fH，即放大器的截止频率。 此外，实验还考察了运算放大器的负载能力。通过在反相放大器的输出端接入不同阻值的负载电阻（如10kΩ, 1kΩ, 0.1kΩ），观察输出电压的变化，可以理解运算放大器在不同负载条件下的性能表现。 通过这些实验，学生不仅掌握了集成运算放大器的基本概念，还学会了如何选择和应用这些放大器，这对于理解和设计电子电路至关重要。实验中使用的测量工具如示波器、万用表和直流稳压电源等都是电子工程师日常工作中必不可少的工具。

本文先介绍了人脸识别的相关理论，说明了人脸识别在身份识别中的优势和重要地位，然后介绍了人脸识别的相关理论包括主成分分析、多为空间距离等；然后对人脸识别算法进行设计和实验，人脸识别的核心工作包括两个部分，一是人脸的特征表示，通过图像预处理(包括图像去噪、图像几何归一化、图像灰度归一化等处理步骤)，可以使用基于主成分的方法对图像进行降维处理；二是利用主成分分析得到的子空间基向量，可以将人脸图像预处理之后的结果嵌入到子空间，并将测试人脸嵌入到子空间，利用欧式距离计算测试样本与其他欧式点的距离，并选择距离最小的人脸的分类作为识别结果。实验结果表明，基于PCA的人脸特征和人脸识别有很高识别度。

https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose 下载VS2015或者2017（1）下载cuda和cudnn （2）下载openpose （3）下载安装openpose安装过程中所需安装包 在解压的openpose文件夹中的getModels.bat、getCaffe.bat getCaffe3rdparty.bat getOpenCV.bat四个包 （4）下载cmake软件（5）cmake开始编译 （6）打开将Debug改为Release。点击重新生成解决方案 即可完成

为了对钻孔变形特征及围岩稳定性进行研究,采用FLAC3D数值模拟软件,建立了卸压开采数值模型,采用多维耦合数值模拟方法,研究了开采煤层顶板垂直应力随工作面推进的运移规律以及钻孔的挤压安全系数分布规律和剪切滑移量分布规律,分析了钻孔破坏的影响特征。研究得出:随着工作面的开采,上覆煤层产生了同步的位移,且岩层移动范围比下层煤开采范围大;随着开孔位置距离煤层顶板的偏移,当钻孔避开了顶板5～11 m挤压失稳区,钻孔挤压破坏危险区域也相对随之缩小,提高了钻孔开孔位置高度,有效减少了钻孔危险区范围。研究为钻孔的合理布置提供技术支持。 在煤矿开采中，钻孔工程是获取煤层储量、布置工作面和实现煤矿安全生产的重要手段。然而，由于开采活动导致的围岩应力重分布和岩层移动，钻孔常常会经历不同程度的变形，进而影响其稳定性和开采工作的持续进行。为此，近年来越来越多的研究者开始关注钻孔变形特征及围岩稳定性问题，以期为矿井设计和开采提供更科学的指导。 基于FLAC3D数值模拟软件的先进性和实用性，相关研究人员展开了针对钻孔变形特征及围岩稳定性问题的研究。FLAC3D是一种强大的三维离散元分析工具，适用于模拟地质材料中的非线性动力学行为，它能有效地模拟地下结构在复杂的地质力学环境下的响应，因此成为地质工程领域不可或缺的分析工具。 研究中，学者们首先构建了一个卸压开采的数值模型，用于模拟煤层顶板在工作面推进时的垂直应力变化。通过该模型，可以观察到随着工作面开采的进展，上覆煤层发生了同步的位移变化。研究发现，这种位移变化的范围要大于下层煤开采的范围，这说明开采活动对煤层顶板及周围岩层产生了显著的影响，进而影响钻孔的稳定性和工作面的安全。 进一步地，研究通过多维耦合数值模拟方法，分析了钻孔的挤压安全系数分布规律和剪切滑移量分布规律。结果显示，在开采过程中，钻孔挤压破坏的危险区域会随着钻孔位置相对于煤层顶板的偏移而变化。具体而言，当钻孔避开顶板5至11米范围内的挤压失稳区域时，钻孔挤压破坏的危险区域也随之缩小。这一发现对于矿井钻孔工程的布置具有重要的指导意义。 除了挤压安全系数和剪切滑移量的分析，研究还着重探讨了钻孔破坏的影响特征。研究指出，通过合理优化钻孔的位置，可显著提高钻孔的稳定性，并有效降低钻孔的危险区域。这对于预防和控制矿井灾害的发生，提高矿井整体安全水平有着直接的积极影响。 最终，这项研究为煤矿钻孔工程的布置提供了重要的技术支持。利用FLAC3D软件进行的模拟分析，揭示了开采活动对钻孔稳定性的影响机制，为煤矿安全生产的理论研究和实际操作提供了科学依据。同时，这项研究也强调了数值模拟技术在工程实践中应用的可行性和有效性。 总结而言，通过FLAC3D数值模拟技术，我们能够更好地理解钻孔变形特征和围岩稳定性之间的关系。未来的研究可以在现有成果的基础上，结合更多的实际矿井条件和参数，进行更细致的模拟和分析，以期提出更具体、更实用的钻孔布置方案，从而进一步提高矿井的安全生产水平。

"基于CNN-BILSTM-Attention及SAM-Attention机制的深度学习模型：多特征分类预测与效果可视化",CNN-BILSTM-Attention基于卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络-空间注意力机制CNN-BILSTM-SAM-Attention多特征分类预测。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。 程序内注释详细替数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。 多边形面积PAM，分类准确率，灵敏度，特异性，曲线下面积AUC，Kappa系数，F_measure。 ,核心关键词： CNN-BILSTM-Attention; 空间注意力机制; 多特征分类预测; MATLAB程序; 分类效果图; 迭代优化图; 混淆矩阵图; 多边形面积; 分类准确率; 灵敏度; 特异性; AUC; Kappa系数; F_measure。,基于多特征输入的CNN-BILSTM-Attention模型及其分类预测效果图优化分析

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内容索引:Delphi源码,系统相关,硬件,特征码　　Delphi获取电脑硬件的特征码信息，也就是大家学说的硬件ID信息，本程序获取的ID主要有：逻辑硬盘号、物理硬盘号、网卡MAC、Bios、CPU、Windows版本等，列出固件中在出厂时烧录进的唯一ID标识，用来编写硬件检测软件时候能用上其中的模块。

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HypeLCNN概述 该存储库包含论文“具有用于高光谱和激光雷达传感器数据的光谱和空间特征融合层的深度学习分类框架”的论文源代码（正在审查中） 使用Tensorflow 1.x开发（在1.10至1.15版上测试）。 该存储库包括一套完整的套件，用于基于神经网络的高光谱和激光雷达分类。 主要特点： 支持超参数估计 基于插件的神经网络实现（通过NNModel接口） 基于插件的数据集集成（通过DataLoader接口） 培训的数据有效实现（基于内存的有效/基于内存/记录的） 能够在经典机器学习方法中使用数据集集成 神经网络的培训，分类和指标集成 胶囊网络和神经网络的示例实现 基于CPU / GPU / TPU（进行中）的培训 基于GAN的数据增强器集成 交叉折叠验证支持 源代码可用于在训练大数据集中应用张量流，集成指标，合并两个不同的神经网络以进行数据增强的最佳实践 注意：数据集文件太