matlab如何将代码和数据打包GA-AEM源代码存储库 澳大利亚地球科学公司机载电磁学计划 作者：澳大利亚地质科学局的Ross C Brodie（ga.gov.au上的ross.c.brodie） 语言：主要是C ++，一些matlab，一些python 发行版 发行编号20160606 - Added Python 3.x interface for simple forward modelling and derivatives only. - Added Matlab interface for simple forward modelling and derivatives only. - Changed how the PPM normalisation is carried out. Now PPM normalisation is by directional-component-wise with respect to the maximum primary dB/dt or B-field at the receiver for a reference system

引导选择 bootstrap-select插件，可搜索的下拉框，对源代码做了一些修改，从而可以轻松获取所选择的值

图片和视频特质OpenCV 4 zh-cn Python（Windows，Linux，Raspberry） 内容代码示例，示例 ，Laurent Berger等文件03/01/2020辅助版本 。 硅CES exemples VOUSintéressent等阙VOUS n'avez PASacheté乐Livre的，知性VOUS invitons勒。 水果和果蔬的安全性要得到保护。

STM32-LPR项目是一个基于STM32微控制器的开源车牌识别系统，它展示了嵌入式领域的高级应用，集成了图像处理、模式识别和实时控制技术。STM32系列是意法半导体（STMicroelectronics）推出的32位微控制器，以其高性能、低功耗和丰富的外设接口而被广泛应用。 在STM32-LPR系统中，STM32芯片作为核心处理器，负责整个系统的运行。STM32家族拥有多种型号，不同型号具有不同的计算能力和内存大小，可以根据项目需求选择合适的型号。例如，可能使用的是STM32F4或STM32H7系列，它们提供了足够的处理能力来执行复杂的图像算法。 该系统的运作流程通常包括以下几个关键步骤： 1. **图像采集**：通过连接到STM32的摄像头模块捕获视频流。这可能涉及串行接口如SPI或I2C，或者更复杂的接口如MIPI CSI-2。图像传感器的选择需要考虑分辨率、帧率和功耗等因素。 2. **预处理**：对捕获的图像进行预处理，包括去噪、增强对比度、直方图均衡化等操作，以优化后续的车牌识别效果。这些操作可以通过STM32内置的硬件加速器（如浮点单元FPU）或者软件算法实现。 3. **特征提取**：对预处理后的图像进行分析，识别出车牌的潜在位置。常用的方法有边缘检测、模板匹配和霍夫变换等。这一阶段的目标是定位出图像中的车牌区域。 4. **字符分割**：在确定了车牌位置后，进一步将车牌区域内的单个字符分割出来。这通常涉及到连通组件分析和二值化处理。 5. **字符识别**：使用OCR（Optical Character Recognition）技术对分割出的字符进行识别。可以采用机器学习模型，如SVM（支持向量机）或深度学习的CNN（卷积神经网络），训练模型以识别不同类型的车牌字符。 6. **结果输出**：识别出的车牌号码通过串口、LCD显示屏或其他接口输出。此外，系统还可以通过无线模块如Wi-Fi或蓝牙将数据传输到远程服务器或移动设备。 STM32-LPR项目的开源性质意味着开发者可以自由地查看、学习和修改源代码，这为学习嵌入式系统设计、图像处理和车牌识别提供了宝贵的资源。开源社区的参与可以推动项目不断优化，增加新功能，适应更多应用场景。 在STM32-LPR-master压缩包中，可能包含以下文件和目录： - `src`：源代码文件夹，包含了C或C++代码，涵盖了从底层驱动到上层应用的各个部分。 - `include`：头文件夹，定义了项目中使用的函数和结构体。 - `firmware.hex`或`.bin`：编译生成的固件文件，可用于烧录到STM32芯片。 - `Makefile`：构建脚本，用于编译和链接源代码。 - `README.md`：项目介绍和使用说明。 - `LICENSE`：开源许可证，规定了代码的使用和分发条件。 通过深入研究这个项目，开发者不仅可以掌握STM32的开发技能，还能了解如何在嵌入式环境中实现复杂的图像处理任务，这对于智能交通、物联网以及工业自动化等领域有着重要的实际应用价值。

在MATLAB环境中，存档算法代码是常见的实践，以便于保存、分享和复用工作。本项目名为"3d-sift"，源自code.google.com/p/3d-scale-invariant-feature-transform（3D-SIFT）的开源项目，专门用于3D场景中的特征检测和描述。在MATLAB中实现3D-SIFT算法，对于计算机视觉和图像处理领域具有重要意义，特别是对于3D点云数据的处理和分析。 3D-SIFT算法是2D-SIFT（尺度不变特征变换）的扩展，2D-SIFT是David Lowe在1999年提出的，用于图像识别和匹配。3D-SIFT则将这一概念扩展到三维空间，能够从3D数据中提取稳健的、尺度和旋转不变的特征。在3D模型匹配、3D重建以及3D物体识别等应用中，3D-SIFT具有显著优势。 存档的代码通常包含以下几个部分： 1. **预处理**：3D数据通常需要进行预处理，如降噪、去噪和滤波，以提高后续特征检测的准确性。可能涉及的MATLAB函数有`medfilt3`（3D中值滤波）或`fspecial`（创建滤波器）等。 2. **尺度空间构建**：SIFT算法的核心在于尺度空间的构建，这通常通过高斯差分金字塔实现。MATLAB中可以使用`pyramid_gauss`或自定义的函数来创建这一金字塔。 3. **关键点检测**：在每个尺度层，通过检测局部极值点（局部最大或最小值）来找到关键点。MATLAB中可以利用梯度信息（如`gradient`函数）和Hessian矩阵（如`hessian`函数）来检测这些点。 4. **关键点精炼**：检测到的关键点可能不理想，需要进一步精炼。这包括去除边缘响应、消除重复点、稳定位置和尺度等。可能用到的MATLAB功能有`isoutlier`（检测异常值）和`uniquerows`（去除重复点）。 5. **方向分配**：为每个关键点分配一个主方向，使得描述子对旋转具有不变性。这可以通过计算局部梯度方向直方图来完成，MATLAB中的`histcounts`函数可辅助这一过程。 6. **描述子生成**：在每个关键点周围的小区域内采样梯度信息，生成描述子向量。这一步可能涉及`imgradient`或`edge`函数，以及自定义的采样策略。 7. **归一化和存储**：描述子向量通常会被规范化，并存储以便于后续的匹配和识别。 在"3d-sift-master"这个压缩包中，你可以期待找到与上述步骤相关的MATLAB脚本和函数。这些文件通常以`.m`后缀，例如`detect3DSIFT.m`可能包含了关键点检测的实现，`compute3DDescriptor.m`可能负责生成描述子，而`match3DSIFT.m`则可能用于特征匹配。 开源标签意味着这些代码是公开的，允许用户查看、学习、修改和分发。通过研究这些代码，你可以深入理解3D-SIFT算法的内部工作机制，也可以根据自己的需求进行定制和优化。此外，参与开源社区，你可以与其他开发者交流，获取反馈和建议，提升自己的编程技能和问题解决能力。

世界风java源码使用 NoSQL 分析航班延误和天气数据集 团队存储勇士 阿比奈·阿格拉瓦尔 安布吉纳扬 尼提哈拉卡蒂 拉胡尔·夏尔马 介绍 该项目的目标是构建一个应用程序，该应用程序可以从两个不同的海量数据存储中摄取、存储、分析和提取有意义的见解。 这些来源中的第一个来源是 NOAA（国家海洋和大气管理局），它为我们提供了来自世界各地站点网络的每小时天气天气观测。 第二个数据源是 UBTS（美国运输服务局），它为我们提供了航班历史和延误情况。 技术栈 Python Java SQL Hadoop HBase 火花 阿帕奇凤凰 阿帕奇飞艇 Scikit-学习 熊猫 决定技术栈的标准 天气和飞行数据集的大小分别约为 750 GB 和 225 GB。 巨大的数据量促使我们构建一个可扩展的分布式 NoSQL 数据库，例如 HBASE 来存储数据 原始形式的数据集不利于分析，需要大量的预处理。 自定义python脚本用于预处理数据 后预处理，我们需要一个可扩展的分布式流程，可以批量上传到 HBase。 Apache Spark 非常适合这里，因为它具有独特的内存处理能力，可以以非常高的速度处

积分管理系统java源码 一、项目体系结构设计 1. 系统架构 业务数据库：采用MongoDB作为数据库 离线推荐部分 离线统计部分：采用 Spark Core + Spark SQL 实现对数据的统计处理 离线统计部分：采用 Spark Core + Spark MLlib 利用 ALS算法实现电影推荐 2. 项目数据流程 1. 系统初始化部分 通过 Spark SQL 将系统初始化数据加载到 MongoDB 中。 2. 离线推荐部分 离线统计：从MongoDB 中加载数据，将电影平均评分统计、电影评分个数统计、最近电影评分个数统计三个统计算法进行运行实现，并将计算结果回写到 MongoDB 中； 离线推荐：从MongoDB 中加载数据，通过 ALS 算法分别将【用 户推荐结果矩阵】、【影片相似度矩阵】回写到MongoDB 中； 3. 数据模型 Movie：电影数据表 Rating：用户评分表 User：用户表 二、基本环境搭建 项目主体用 Scala 编写，采用 IDEA 2020.1 作为开发环境进行项目编写，采用 maven 作为项目构建和管理工具。 1. 新建项目结构 新建普

Matlab R2012b代码这些文件包含训练和测试连续条件神经场（CCNF）和连续条件随机场（CCRF）所需的库。 该项目已在Matlab R2012b和R2013a上进行了测试（不能保证与其他版本兼容）。 一些实验依赖于您机器上mex编译的liblinear（）和libsvm（）的可用性。 ---------------版权信息--------------------------------- ------ 版权可以在Copyright.txt中找到 ---------------代码布局--------------------------------- ---------------- ./CCNF-CCNF的训练和推理库./CCRF-CCRF的训练和推理库 ./music_emotion-音乐预测实验结果中的情绪//-运行实验的结果，比较了CCNF，CCRF，神经网络（无边缘的CCNF）和SVR模型的使用 ./patch_experts-用于补丁专家培训的训练代码（用于面部标志检测），可以在中找到使用这些补丁的标志检测器。 ccnf_training /-培训CCNF补丁专家（

【PDCare: MATLAB步态检测代码详解】 步态检测是一种生物特征识别技术，通过分析个体行走时的特征来辨识或验证身份。在医疗、安全监控和人机交互等领域有着广泛的应用。PDCare是一个基于MATLAB实现的步态检测系统，其开源特性使得研究者和开发者可以深入理解并拓展相关算法。 1. **MATLAB环境** MATLAB（矩阵实验室）是MathWorks公司开发的一种编程环境，特别适合于数值计算、符号计算、数据分析以及图像处理等任务。在PDCare项目中，MATLAB被用来处理和分析步态数据，实现步态检测功能。 2. **步态检测基础** 步态检测通常包括步态序列获取、预处理、特征提取和模式匹配四个主要步骤。PDCare系统可能涵盖了这些环节，例如： - **序列获取**：可能使用摄像头或其他传感器捕捉行走者的连续视频或图像序列。 - **预处理**：包括灰度化、去噪、平滑处理等，提高后续处理的准确性。 - **特征提取**：可能包含步长、步宽、周期时间、关节角度变化等关键参数。 - **模式匹配**：使用模板匹配或机器学习方法将提取的特征与已知步态模型进行比较，以识别个体。 3. **PDCare-master项目结构** 在PDCare-master这个压缩包中，包含了项目的源代码、数据集、文档和其他资源。通常，源代码会分为不同的函数或类，分别对应系统的不同模块。例如，可能会有用于数据读取的函数、特征提取的脚本、训练和测试模型的程序等。 4. **系统开源的优势** - **可扩展性**：开源意味着用户可以根据需求修改和扩展代码，增加新的功能或优化现有算法。 - **学习资源**：提供了一个学习步态检测算法的实际案例，帮助初学者理解和实践。 - **协作与贡献**：开发者可以互相分享经验，共同改进项目，推动技术发展。 5. **应用场景** PDCare系统可能适用于多种场景，如老年人健康监测（判断步态异常可能的疾病）、智能家居安全（识别家庭成员）、智能安防（监控区域内的人员识别）等。 6. **挑战与未来方向** 尽管PDCare提供了基础的步态检测功能，但在实际应用中仍面临一些挑战，如光照变化、遮挡、多人同时行走等问题。未来的研究可能涉及深度学习技术的引入，提高识别的准确性和鲁棒性。 通过深入研究和理解PDCare的源代码，开发者不仅可以掌握步态检测的基本流程，还能了解到MATLAB在生物特征识别中的应用，为相关领域的研究和创新打下坚实基础。

微信支付完整源码Java 条纹支付演示 此演示展示了一个示例电子商务商店，该商店使用 、 for 和 来说明如何在网络上接受卡付款和其他付款方式。 如果您运行的是兼容的浏览器，此演示还展示了 、 、 和 的无缝支付体验。 您可以在 上看到此演示应用程序在测试模式下运行。 :warning: 现在是 3D Secure 身份验证的推荐集成路径。 它让您受益于欧洲的监管并帮助您做好准备。 如果您今天在 PaymentIntents 上集成 3D Secure，我们将无缝地将您过渡到曾经支持的状态 — 无需对您的集成进行任何更改。 作为参考，您可以在 上找到使用 Sources API for 3D Secure 的先前集成。 概述 该演示提供了一个与 Web 上的 Stripe 集成的多合一示例： 特征 :sparkles: 用于卡支付的漂亮 UI 组件。 该演示使用预构建的 Stripe 组件定制以适应应用程序设计，包括提供实时验证、格式设置和自动填充的组件。 :credit_card: 使用 Payment Request、Apple Pay、Google Pay 和 Microsoft Pay 进行卡支付。 该应用程序使用新的 . :globe_showing_Europe-Africa: