数字图像相关算法

数字图像处理的大作业， 通过GUI界面对图像进行一些简单的处理，有图像增强、滤波、裁剪、亮度调节、添加滤镜等功能。

《Java并发编程之美》通过图文结合、通俗易懂的讲解方式帮助大家完成多线程并发编程从入门到实践的飞跃！《Java并发编程之美》分为三部分，第一部分为Java 并发编程基础篇，主要讲解Java 并发编程的基础知识、线程有关的知识和并发编程中的其他相关概念，这些知识在高级篇都会有所使用，掌握了本篇的内容，就为学习高级篇奠定了基础；第二部分为Java 并发编程高级篇，讲解了Java 并发包中核心组件的实现原理，让读者知其然，也知其所以然，熟练掌握本篇内容，对我们在日常开发高并发、高流量的系统时会大有裨益；第三部分为Java 并发编程实践篇，主要讲解并发组件的使用方法，以及在使用过程中容易遇到的问题和

使用Python + PyQt5 做的一个读取串口，然后将数据存到SQLite数据库，最后用UI界面显示的小程序，大概的介绍见这里：https://blog.csdn.net/weixin_39749553/article/details/88606612

一种面向数据点的二值图像边缘提取的方法。通过对图像的四个角度的取底，将图像的四个边缘提取出来，最后合成一个整体的图像边缘。这种方法所提取的边缘只有一个像素点，可以用于图像的计数。

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基于AXI Stream端口的视频流说明文档，中文版的，很详细，前期调试碰到了很多问题，看了这个对设计很大帮助，英文版的实在费解。

太阳能控制器PCB电路与SCH原理图-PCB下载站

这里实现了四种SVM工具箱的分类与回归算法 1、工具箱：LS_SVMlab Classification_LS_SVMlab.m - 多类分类 Regression_LS_SVMlab.m - 函数拟合 2、工具箱：OSU_SVM3.00 Classification_OSU_SVM.m - 多类分类 3、工具箱：stprtoolsvm Classification_stprtool.m - 多类分类 4、工具箱：SVM_SteveGunn Classification_SVM_SteveGunn.m - 二类分类 Regression_SVM_SteveGunn.m - 函数拟合

钏对现场装置对象中大时滞、非线性和难以建立精确数学模型等问题，考虑将先进的智能控制方法与传统的自动化装置相结合以实现低成本自动化；根据模糊控制原理和PLC的特点，提出了模糊控制在PLC上的实现方法；给出了基于两门子s7—300 PLC的模糊控制器的设计方法和梯形图程序．在实验装置上完成了对三级水箱的有效控制，实验显示该控制系统运行可靠、有效，在控制性能上明显优于传统的PID控制方法．

模拟信号中，抽样后进行均匀量化，matlab程序自己编的