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电子密码锁课程设计，本系统由AT89S51单片机系统（主要是AT89S51单片机最小系统）、4×4矩阵键盘、LCD1602显示和报警系统等组成，具有设置、修改六位用户密码、超次报警、超次锁定、密码错误报警等功能（本设计由P0口控制LCD显示，密码正确显示password ok！ 密码错误显示password error！超过三次输入错误自动锁定。由P1口控制矩阵键盘含有0-9数字键和A-F功能键。）。除上述基本的密码锁功能外，依据实际的情况还可以添加遥控功能。

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针对基本粒子群优化(basic particle swarm optimization,简称bPSO)算法容易陷入局部极值、进化后期的收敛速度慢和精度低等缺点,采用简化粒子群优化方程和添加极值扰动算子两种策略加以改进,提出了简化粒子群优化(simple particle swarm optimization,简称sPSO)算法、带极值扰动粒子群优化(extremum disturbedparticle swarm optimization,简称tPSO)算法和基于二者的带极值扰动的简化粒子群优化(extremum disturbed andsimple particle swarm o

Lytro公司光场相机二代 Lytro Illum 使用说明书设置白平衡46参数栏66手动设置白平衡47菜单栏66连拍深度标尺66使用自拍定时50为重新对焦处理图像数据67使用网格参考线50为图像重新对焦68使用曝光柱状图52调整图像的光圈69设置光学偏移53调整图像视角70调整设置菜单53使用网格视图开始重新排列菜单54使用曝光柱状图信息72重新排列菜单删除图像72使用关灯功能555删除网格视图中的一张或多张图像72使用手动对焦打开设置菜单7使用包围对焦56深度创作功能7使用包围曝光58重新对焦范围使用焦点锁定60深度标尺77使用变焦锁定60光场超焦距对焦位置78使用超焦距对焦6Q光学偏移79使用闪光灯61调整光学偏移82使用水平线62深度柱状图和深度覆盖图83调校水平线63图像回看模式64包围对焦85图像回看模式中的菜单栏和参数栏65设置菜单86距离测量90格式化SD卡86关于90亮度86更新相机软件90声音86将配对数据传输到SD卡90曝光模拟86帮助91剪裁警告87重置91即时预览87图标术语表92文件格式870S连接87学习资源96长曝光NR(长曝光降噪)87规格参数表97控件8半按快门88女全警告101曝光轮88法律信息102曝光轮功能分配88镜头环89重新排列菜单89重映射按钮89AEL(自动曝光锁定)89常规89日期和时间时区90语言90YTROLL∪M欢迎使用 Lytro ILLUmLytro ILLUM是一款重新定义摄影方式的光场相机。它的创新软件系统捕捉光场中的每一束光线,为摄影者提供一科独特的全新摄影体验。不同于传统相杋,光场相机的独一无二的交互性让光场的每一个细节尽在摄影者的掌握当中。光场技术的优势不同于传统相机, Lytro Illum捕捉并记录包含光线方向的“光场”。在 Lytro ILlum推出之前,光场相机都只停留在技术实验阶段。实验人员使用一支连接到超级计算机的长焦镜头进行技术验证。 Lytro的硏发人员将这项科技优化成熟,将其发挥到极致,只为呈现在您的于中。捕捉这些光线的基本数据给予摄影者前所未有的对焦、改变视角和3预览的功能。并且这些高级功能在每张照片中都可以使用。使用 Lytro Illum,摄影师可以获得全新的摄影体验和大胆创新的机会,不管您捕捉是为了精彩瞬间还是用于商业用途, Lytro Illum都能给予您最大的可能。学习使用 Lytro ILlUM这本使用说明书是 Ly tro Illum的技术指南。在接下来的几章中您将了解到 Lytro Illum的操作方法、不同的模式、设置和按钮。要发挥 Lytro Illum的最大潜能,我们推荐您查看附加教程以便更好地使用 Lytro Illum捕捉和创作III HD k要查看视频教程,请前往training.Lytro.comytro为您精心准备了一系列教学资料,包括培训资料、视频教程、在线帮助和为培训图库。前往training.Lytro.com在以下分类中获取更多内容新用户培训和新机设置( Orientation& Setup)光场101( Light Field101)光场和景深( Light field in the Field)工作流程( Workflow)这些教程包括 Lytro ILlUm的工作原理和软件系统,电脑软件,和发布到网络和移动设备(比如手机、平板电脑)的方式快速参考指南相机外部各部分3271.热靴2.电源按钮3.肩带挂孔44. Lytro按钮85.快门键6.前部拨轮57.对焦环9变焦环9.电池仓610.三脚架接口11.微型USB3.0接口1012.HDMI囗和SD卡仓保护壳13.肩带挂孔4.触摸屏15.自动对焦按钮16.后部拨轮17.曝光锁定按钮141516(AEL按钮)18.自定义按钮(Fn按钮)19.超焦距对焦按钮11201721.自定义按钮(Fn按钮)22.超焦距对焦按钮12131819包装清单Lytro Illum相机Lytro IlLum快速指南Lytro ILLUM快速充电器Lytro ILLUm充电锂电池Lytro IlLum镜头盖· Lytro ILLUm镜头遮光罩肩(脖)带肩带挂孔环(2)中性密度滤镜(ND8)-72毫米微型USB3.0连接线镜头布参数需求Lytro Illum需要使用SD卡(需另购)。推荐使用高速 Class10SD卡(读写速度95MB/秒)最低要求:Mac0S8X10.9或更高(最低:4 GB RAM, Intel corem2Duo或更新)或64-bit WindOWs 7 5X 64-bit Windows 8(min: 4GB RAM, DirectXR 10.0 and dual-processor CPU推荐配置:Mac0SX10.9或更高(8 GB RAM, Intel i5或更高)或64-bit Windows 7 or 64-bit Windows 8(8GB RAM, Intel i5 or equivalent or better)显卡Intel hd4600或更高AMD Radeon m hi6750或更高NVIDIAR GCFOrCeOR GTS450或更高拍摄模式下的触摸屏显示31.取景界面2.深度标尺3.菜单栏4.参数栏CMP39AWBC32cM2S200s150z0.0Om101105634

Graduation Design Project --- 电影推荐系统系统实现工具1.pycharm2.python3.6+django1.113.mysql4.jquery+css+html5如何使用首先将项目克隆到本地，用pycharm打开，将用到的csv文件导入mysql数据表中，配置好数据库；注意数据库相关代码可能都要进行修改以符合实际情况；代码完成后要进行migration，最后python manage.py runserver就能在浏览器中打开系统流程用户登录系统，对电影进行评分，查看自己已评价电影，查看推荐结果(两种)

Multi-strip_LTCC_resonator_BPF.pdf

北邮计算机院数据结构课程大作业：旅店管理系统在百忙之中用了4天时间，用MFC给一个计算机院的朋友编写的，与典型的数据库程序不同，该程序的存储完全以数组和链表形式存储在内存中，仅在必要时将信息保存到磁盘的xml文件中。旅店功能包括预约、个人与集体入住、退房、折扣、查询、日志、信息保存等功能，界面比较简陋，改进余地非常大。我认为：里面的STL使用思想、XML存取磁盘数据、MVC分离思想，值得初学者学习。由于房间数比较少，没有考虑算法复杂度，靠的都是遍历搜索。

SIFT算法入门时看的一篇文章，SIFT算法详解及应用(讲的很详细)SIFT简介SIFTScale Invariant Feature Transform传统的特征提取方法成像匹配的核心问题是将同一目标在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同位姿情况下所成的像相对应。传统的匹配算法往往是直接提取角点或边缘,对环境的适应能力较差,急需提出一种鲁棒性强、能够适应不同光照、不同位姿等情况下能够有效识别目标的方法。己0]/3/己7彐SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT提出的目的和意义分1999年 British columbia大学大卫.劳伊( David g.Lowe)教授总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法,并正式提出了一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子一SIFT(尺度不变特征变换),这种算法在2004年被加以完善己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature Transform将一幅图像映射(变换)为一个局部特征向量集;特征向量具有平移、缩放、旋转不变性,同时对光照变化、仿射及投影变换也有一定不变性。己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法特点SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。独特性( Distinctiveness)好,信息量丰富,适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配。多量性,即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。经过优化的SIFT算法可满足一定的速度需求。可扩展性,可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法可以解决的问题目标的自身状态、场景所处的环境和成像器材的成像特性等因素影响图像配准/目标识别跟踪的性能。而SIFT算法在一定程度上可解决:目标的旋转、缩放、平移(RST)图像仿射/投影变换(视点 viewpoint)光照影响(111 amination)目标遮挡( occlusion)杂物场景(c1 utter)噪声己0]/3/己7SIFT算法实现细节SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法实现步骤简述SIFT算法的实质可以归为在不同尺度空间上查找特征点(关键点)的问题。原图像特征点特征点目标的特检测描述征点集特征点匹匹配点矫配正目标图像特征点特征点目标的特检测描述征点集SIFT算法实现物体识别主要有三大工序,1、提取关键点;2、对关键点附加详细的信息(局部特征)也就是所谓的描述器;3、通过两方特征点(附带上特征向量的关键点)的两两比较找出相互匹配的若干对特征点,也就建立了景物间的对应关系。SIFT算法实现细节SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法实现步骤关键点检测己。关键点描述彐·关键点匹配4·消除错配点己0]/3/己7关键点检测的相关概念SFTiant Feature Transfor1.哪些点是SIFT中要查找的关键点(特征点)?这些点是一些十分突出的点不会因光照条件的改变而消失,比如角点边缘点、暗区域的亮点以及亮区域的暗点,既然两幅图像中有相同的景物,那么使用某种方法分别提取各自的稳定点,这些点之间会有相互对应的匹配点。所谓关键点,就是在不同尺度空间的图像下检测出的具有方向信息的局部极值点。根据归纳,我们可以看出特征点具有的三个特征:尺度方向大小己0]/3/己7

本northwind适用于Mysql版本，本人用的是Mysql57亲测可行，网上找了很多都不行，这是本人整理后的，亲测可行，简单易用