09 2021 档案
摘要：https://www.cnblogs.com/kenshinobiy/p/7783135.html
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摘要：matlab灰阶变换函数imadjust和stretchlim的c++实现
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摘要：调整亮度/对比度 ###线性函数 结论：如果一幅图像集中在较暗的区域而导致图像偏暗，可以用灰度拉伸功能来扩展（斜率＞1）物体的灰度区间以改善图像；同样，如果图像的灰度集中在较亮的区域而导致图像偏亮，也可以用灰度拉伸功能来压缩（斜率<1）物体灰度区间以改善图像质量。 分段线性函数的作用：实际上是增强了
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摘要：关系代数概述 运算特点 基于集合,提供了一系列的关系代数操作:并,差,笛卡尔积(广义积),选择,投影和更名等基本操作. 以及交,连接和关系除等扩展操作,是一种集合思维的操作语言. 关系代数操作以一个或多个关系为输入,结果是一个新的关系. 用对关系的运算来表达查询,需要指明所用操作,具有一定的过程性.
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摘要：关系模型简述 ###提出 最早由E.F.Cod在1970年提出 是从表( Table)及表的处理方式中抽象出来的，是在对传统表及其操作进行 数学化严格定义基础上，引入集合理论与逻辑学理论提出的 *是数据库的三大经典数据模型之一，也是现在大多数商品化数据库系统所 仍然使用的数据模型 标准的数据库语言(
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摘要：数据库系统的标准结构 ###DBMS管理数据的三个层次 External Level = Uesrlevel 某一用户能够看到与处理的数据,全局数据中的某.一部分 Conecptual Level = Logic Level 从全局角度理解/管理的数据,含相应的关联约束. Internal Leve
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摘要：数据库 数据库是电子化信息的集合. 表:以按行列形式组织及展现的数据. Datebase:相互之间有关联关系的集合. 多种数据库:图像数据库,工程数据库,关系数据库. 数据库系统 概念层次: 数据库(DB):Datebase. 数据库管理系统(DBMS):Datebase Management Sy
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摘要：米粒图片处理 去除背景二值化 去除图像背景 I = imread('rice.png'); subplot(1,3,1); imshow(I); BG = imopen(I, strel('disk', 15)); subplot(1,3,2); imshow(BG); I2 = imsubtrac
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摘要：##图像类型 二值图像 灰度图像 彩色图像 基本操作 读取和展示 imread() % 读取 imshow() % 图形窗口展示 存储 imwrite() %存储 查看详细信息 imageinfo() 图像处理工具 imtool() 示例 clear, close all I = imread('p
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摘要： 
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摘要：特殊字符 ##文本标记 文本修饰标记 粗体: <b></b> 斜体: <i></i> 下划线: <u></u> 删除线: <del></del> 上标: <sup></sup> 下标: <sub></sub> 着重文字: <strong></strong> 着重语气: <em></em> 小于父级主
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摘要：数据类型 常用数据类型 ###ASCII表 数值 类型转换 字符串 单引号定义字符串,字符矩阵形式存储. 示例: s1 = 'h'; uint16(s1) % 得到 104 str1 = 'hello'; str2 = 'world'; str3 = [str1 str2]; size(str3)
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摘要：脚本 文件后缀:.m 新建脚本 编辑脚本 运行脚本 run: 在命令界面直接输入文件 流程控制 ###语句 ###运算符 ###实例 if if rem(a, 2) == 0 disp('a is even'); else disp('a is odd'); end 2 switch switch
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摘要：https://tool.lu/tables/ https://www.tablesgenerator.com/markdown_tables
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摘要：Matlab as caculator 基本操作:+ - * / ^ Results is computed,and display as ans 计算优先规则: 从左到右 符号优先级: () (^) (*,/) (+,-) 常用数学函数 Function List 算术运算 三角函数 指数对数 复
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摘要：##元信息 meta标记用来描述一个HTML网页文档的属性，也称为元信息（meta-information），这些信息并不会显示在浏览器的页面中。例如作者、日期和时间、网页描述、关键词、页面刷新等。该标记位于文档的头部(其属性形式是“名称/值”对)。 标记 基本语法: <meta name="" c
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摘要：https://www.cnblogs.com/logsharing/p/8448446.html
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摘要：本书介绍了如何利用 Python 3 开发网络爬虫。书中首先详细介绍了环境配置过程和爬虫基础知识；然后讨论了 urllib、requests 等请求库，Beautiful Soup、XPath、pyquery 等解析库以及文本和各类数据库的存储方法；接着通过多个案例介绍了如何进行 Ajax 数据爬取
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