原创 大數據時代下對馬克思主義的一些探討
1 引言 最近因爲查閱文獻的原因，讓我接觸到了大數據，以前也聽到過“大數據”這個詞語，但卻從未引起我的重視。平時需要查閱大量文獻，相比於數十年前，現在的搜索引擎爲學習提供了莫大的方便。我們可以依據自己感興趣的主題，利用搜索引擎來尋找相關的
2018-08-22 09:56:09
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原创 VS2012和GSL數值計算庫配置
由於要將自己算法轉換成C++版本的在實際中使用，算法中有解非線性方程，向量，矩陣運算等等，C++中可沒有這些東東，自己編寫，呵呵。最後找來找去，發現有用來數值計算的C庫，我們可以下載並且調用相關的庫。網上相關的C++庫很多，但是比較全面的
2018-08-22 09:56:09
原创 各個版本matlab下載地址
matlab 2007b下載： http://yunpan.cn/cLVFRLx8AdSke 訪問密碼 63ce matlab 2009a下載： http://yunpan.cn/cLVCXMpkaNXgu 訪問密碼 a2c7 m
2018-08-22 09:56:09
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原创 C#寫的圖像細化算法
自己用C#寫的圖像細化算法，輸入圖像爲Bitmap類型，輸出也是同樣的類型，注意<pre name="code" class="csharp">ToThinner(Bitmap srcImg)中的輸入圖像srcImg必須爲像素0和255的
2018-08-22 09:56:09
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原创 opencv播放視頻添加滾動條
《學習OpenCV》這本書上的例子中有實現了播放一段視屏，但是一般看視屏時都要添加滾動條，沒有滾動條不方便，現在我們就來實現這個事情，在播放的時候添加滾動條，讓我們隨心所欲的拉到想看的地方。 //包含了圖像和視頻的輸入/輸出 #incl
2018-08-22 09:55:58
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原创 上拉電阻的作用
上拉電阻的作用： 提高電流或者提高電壓。 CMOS是場效應管構成，TTL爲雙極晶體管構成 COMS的邏輯電平範圍比較大（5～15V），TTL只能在5V下工作 CMOS的高低電平之間相差比較大、抗干擾性強，TTL則相差小，抗干擾能力
2018-08-22 09:55:58
原创 C#中new關鍵字的理解
C#程序中，我們經常見到如： Bitmappicture=new bitmap(curentfilepath);【Bitmap是一個類，用作圖像處理】 Int[ ]arr=new int[10]; 【C#中聲明一個數組，並且初始化，數組大
2018-08-22 09:55:57
原创 將多尺度SIFT改爲單尺度上應用
在網上看到好多Harris-SIFT特徵提取的文章，可惜找不到程序，因此本人痛下決心，決定自己改寫一份。 我們都知道，SIFT是在多尺度上提取特徵點，生成特徵描述子，然後再匹配。 在多尺度上提取的一個特徵點有三個信息：分別是位置信息、尺度
2018-08-22 09:55:57
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原创 Visual_2008和EmguCV配置
最近有些悲劇，本想大步的往前走，不想一不小心掉溝裏了。既然都已經掉溝裏了，那就慢慢往上爬吧。於是就靜下心來讀書，以前學過OpenCV。現在我做圖像處理使用的是C#，通常自己編寫一些代碼，可是有OpenCV這麼好的庫不用，在去自己編有
2018-08-22 09:55:56
原创 LabVIEW_2010工具包下載地址
LabVIEW 2010部分工具包下載地址，絕對可用： 其中包括（ FPGA Compilation Tools for Virtex IItargets工具包； FPGA Compilation Tools for targets
2018-08-22 09:55:56
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原创 C#結合EmguCv編程
可能是本人文化層次比較低的原因，做事總喜歡自己的方式，這深深影響了編程的風格。我感覺在C#中圖像的加載顯示已經做的不錯了，所以感覺沒必要調用EmguCv中的函數來實現加載顯示等功能了，在C#中，通常用的簡單的圖像處理過程，我們可以自己寫，
2018-08-22 09:55:56
原创 word 2010 中腳註和分欄出現的問題
一、在論文排版中，在題目或作者處插入了腳註後，再對正文分欄時，或者先分欄，再在題目或作者處插入腳註，分欄後的正文就跑到下一頁上去了。 稿件格式的要求： 1.題目和摘要部分不分欄，正文部分要求分兩欄； 2.在首頁底部用腳註方式插入作者簡
2018-08-22 09:55:55
原创 論文中圖片處理體會
好久不寫技術貼了，今天就寫個吧。主要就談點如何編輯論文中所使用的圖片，這裏圖片是由Matlab生成，發論文的時候一般都有要求哦，需要圖片比較清楚，一篇好的論文，不僅要做的東西好，寫的好，而且還要排版漂亮，圖片清晰。至於論文中圖片對別人有多
2018-08-22 09:55:54
原创 單尺度上Harris-SIFT特徵提取匹配
最近課題中要用到特徵提取和匹配，看了一點論文，個人認爲特徵提起按尺度分的話可以分爲單尺度和多尺度的上的特徵提取，單尺度上的通常有角點檢測，其中很著名的就是Harris角點檢測，在多尺度上的著名的有SIFT，SURF是其改進版，速度快，不過
2018-08-22 09:55:53