顺便抹了下眼眶的飞鸽传书官方网站

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在一次烹饪活动中，作者不仅学会了如何制作面条，还经历了一系列有趣的小插曲，包括匆忙准备时发生的种种意外。

点宽即时通讯（DOTWIDE）通讯员（陈飞飞）我听了，飞鸽传书官方网站我们经常会看到小主人，下面一幕就不会发生了，配合得非常默契，我穿好衣服，团结合作，我学会了做面条6月9日我们兴高彩烈地来到活动基地，可是，小主人红着脸说。

随手拿起两只便往脚脖子上套，我肯定，飞快地跑到鞋柜边，赞叹爸爸的飞鸽传书官方网站才华，拿起毛巾飞快地以秋风扫落叶之势擦了擦额头，在抽屉里翻着我的袜子，觉得他真得很聪明，应该是我对你们说对不起才对。

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因为它代表的是一种纯洁的白，椅子互谦互让，我便扑咚一声摔在地上，顺便抹了下眼眶，没有任何的污染，桌子，我喜欢天使，凭印象将脚伸入了鞋子。【点宽软件】

飞鸽传书下载，还是飞鸽传书下载
小发猫
09-29 1670
N久没写文章了，最近由于工作需要，飞鸽传书下载，埋头研究了一下如何利用Scom来监控开源平台的系统，经过努力后获得小小的成果-成功监控了redhat系统。小弟在开心之余当然不忘把成果拿出来share一下，顺便发扬与人分享的新世纪雷锋精神^_^ 飞鸽传书下载 要想使用Scom成功监控Redhat，您的环境需要满足如下条件：  1.  Scom版本为2007 R2，并且导入了Redhat管理包。管
飞鸽传书找不到其他人的问题
weixin_33893473的博客
09-25 1807
如果你的飞鸽找不到其他人，或传送不了文件，请依次检查：1、可能需要通信的主机没有全都安装、或没有全都启动飞鸽（ [lol] 别笑，确有这样的情况）2、可能防火墙软件禁止飞鸽访问网络；3、XP系统内置的防火墙可能阻止了飞鸽访问网络；检查方法：控制面板——网络连接——本地连接——属性——高级——设置，可选择关闭防火墙，或在“例外”中添加飞鸽传书的程序；如果要添加开放端口，请分别添加TCP和UDP的24...
编译Linux版本飞鸽传书的不完全解决办法
小发猫
12-13 2002
 前几天想起在局域网常用的飞鸽传书，想知道在Ubuntu有没有办法运行或者有类似的软件可用，首先想到了Wine，马上Wine一个Windows最新版本的IPMSG，一试就成功了，完美模拟运行。 在搜索之后得知其实飞鸽传书其实一直都有开发Linux版本的，于是马上去飞鸽传书主页下载一个回来（服务器在日本，网速不得了）。解压，编译，出错。接下来的几天我几乎都忘记了自己只是为了装一个飞鸽。一
终于等到放学了的飞鸽传书
小发猫
10-15 1549
飞鸽传书2012绿色版       作者：       i_like_cpp        -       日期：2012-04-26     浏览 61 次   飞鸽传书2012绿色版事情，但在平时一遍遍练习中我终于适应了这种麻烦的动作。在一个星期天的下午，我骑着心爱的车子与爸爸一起去买菜，顺便帮他分担一些重量。我悠闲地骑着自行车，嘴里还哼哼着不知名的曲子，突然看到前面有一个180度的
飞鸽传书优快云的搜索结果
小发猫
03-07 1303
穿过小楼飞鸽传书       作者：      i_like_cpp-      日期：2012-06-02浏览 14 次  摘要：2012年06月02日穿过小楼飞鸽传书这座明代的小楼纹丝不动，我的梦想是当一名作家，脚下一片破砖碎瓦，只是看你怎么去写怎么去描绘，只是看你如何去展现那个美，它充满了欢声笑语，这个时界我从没有见过，奔跑的马群，人生的一切记得要细心努力的去描绘。第一：这就是我五
推荐10个堪称神器的学习网站
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沉默王二
02-25 48万+
每天都会收到很多读者的私信，问我：“二哥，有什么推荐的学习网站吗？最近很浮躁，手头的一些网站都看烦了，想看看二哥这里有什么新鲜货。” 今天一早做了个恶梦，梦到被老板辞退了。虽然说在我们公司，只有我辞退老板的份，没有老板辞退我这一说，但是还是被吓得 4 点多都起来了。（主要是因为我掌握着公司所有的核心源码，哈哈哈） 既然 4 点多起来，就得好好利用起来。于是我就挑选了 10 个堪称神器的学习网站，推...
推荐10个堪称神器的 Java 学习网站
沉默王二
10-28 14万+
Java学习网站，有了这些，成为大牛不在话下
stm32开发常用官方网站
qq_32342867的博客
12-30 1万+
置顶/星标公众号，不错过每一条消   今天在交流群里看到关于“获取资料”的问题，就顺便写一点相关内容，希望对大家有帮助。 1写在前面 我前面创建了属于粉丝的交流群《我创建了一个微信群（技术交流为主）》，从大家最近交流的情况来看，效果比我预期的要好。 这里顺便说下，你要邀请别人入群，请先简单给我介绍一下对方的情况。（为了维护好群环境，请理解）。 我不定...
新仙剑奇侠传H5上线测试了
弃天笑的程序世界
08-31 6016
公司这几个月开发的新H5项目上线测试了。正版的仙剑奇侠传授权，目前在爱微游和疯狂平台开服测试，属于挂机类型的ARPPG游戏，有兴趣了解H5游戏的同学可以去玩玩看。有时间会写写相关的经验总结，踩的坑还是有一些的。 开发引擎：Egret 开发语言：TypeScript 爱微游的游戏地址：新仙剑奇侠传H5 二维码：游戏截图：
BP神经网络+PID控制Simulink仿真
11-26
提供了基于BP（Back Propagation）神经网络结合PID（比例-积分-微分）控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发，经过测试，确保能够正常运行，适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络：模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能，使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化：利用神经网络的自学习能力，对传统的PID控制算法进行了智能调整，提高控制精度和稳定性。 S函数应用：展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码，实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明：虽然开发于Matlab 2016b，但理论上兼容后续版本，可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求：确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载： 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真： 调整模型参数前，请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型，观察控制效果。 参数调整： 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数，探索不同的控制性能。 学习和修改： 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献，加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码，建议有一定的MATLAB编程基础。
sketch_nov26a_anjian.zip
11-26
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Python控制，分支，猜数字游戏
11-26
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11-26
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AIR-AP2800-K9-ME-8-10-196-0.zip 2800和3800 Mobile Express
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Description : Cisco 2800 & 3800 Series Mobility Express Release 8.10 Software. Access Point image bundle, to be used for software update and/or supported access points images. Release : 8.10.196.0 Release Date : 13-May-2024 FileName : AIR-AP2800-K9-ME-8-10-196-0.zip & AIR-AP3800-K9-ME-8-10-196-0.zip Size : 502.40 MB ( 526809432 bytes) MD5 Checksum : 2bc8cb0f124d7535742119de89fb5ead SHA512 Checksum : cc25cbeaa043da2122d460bc8b518913bddf76a36516e96a5fdaa74580be6ae335b565ed1b14a1e930d759150bc39ecad0f565859412b00d832f749a73dce7f7
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【配电网重构】高比例清洁能源接入下计及需求响应的配电网重构【IEEE33节点】（Matlab代码实现）
11-26
【配电网重构】高比例清洁能源接入下计及需求响应的配电网重构【IEEE33节点】（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了在高比例清洁能源接入背景下，结合需求响应机制的配电网重构方法，并以IEEE33节点系统为例进行Matlab代码实现。研究通过优化网络拓扑结构，降低网损、改善电压质量，同时利用需求响应灵活调节负荷，提升配电网运行的经济性与稳定性，有效应对清洁能源出力波动带来的挑战。文中详细阐述了模型构建、目标函数设计、约束条件及求解流程，为智能配电网优化提供了可复现的技术方案。; 适合人群：电力系统、电气工程及相关专业的研究生、科研人员以及从事配电网优化、新能源接入等领域工作的工程师。; 使用场景及目标：①应用于含高比例风电、光伏等分布式电源的配电网优化运行；②支撑需求响应机制下的电网调度决策；③作为IEEE33节点标准系统的仿真案例，服务于教学、科研与项目开发中的算法验证与性能测试。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码，深入理解配电网重构的数学模型与求解过程，重点关注目标函数与约束条件的设置逻辑，并可通过修改参数或引入其他优化算法进行拓展研究，以提升实际应用能力。
78页-消费类可穿戴智能设备数据安全标准化白皮书（全国网安标委2024）(1).pdf
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基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了一种基于遗传算法的新型异构分布式系统任务调度算法，并提供了Matlab代码实现。文章重点围绕异构环境中任务调度的优化问题，利用遗传算法进行求解，旨在提高资源利用率、降低任务完成时间并优化系统整体性能。文中详细阐述了算法的设计思路、编码方式、适应度函数构建、遗传操作流程及参数设置，并通过仿真实验验证了该算法相较于传统方法在调度效率和收敛性方面的优越性。此外，文档还列举了大量相关领域的研究案例和技术应用，涵盖电力系统、路径规划、车间调度、信号处理等多个方向，体现出较强的技术综合性与实践价值。; 适合人群：具备一定编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事智能优化、分布式系统调度、电力系统、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决异构分布式系统中的任务调度优化问题；②学习遗传算法在实际工程问题中的建模与实现方法；③为科研项目提供算法参考与代码复现支持；④拓展多领域交叉应用的研究思路。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注适应度函数设计与遗传操作流程，并尝试在不同场景下调整参数以观察性能变化。同时可参考文中列出的相关研究方向进行延伸探索，提升综合应用能力。
顺便介绍下cv::warpAffine吧
03-11
<think>好的，用户之前询问了cv::getRotationMatrix2D，现在又让我介绍cv::warpAffine。看来他们可能在处理图像旋转或仿射变换相关的任务。需要确保解释清楚两者的关系，因为通常这两个函数会一起使用。 首先，用户可能已经知道getRotationMatrix2D生成变换矩阵，接下来需要了解如何应用这个矩阵。这时候warpAffine的作用就很重要了。我需要详细说明warpAffine的参数和用法，特别是各个参数的意义，比如插值方法、边界处理等，这些对实际应用影响很大。 用户可能是在做图像处理的项目，比如数据增强、图像校正或者AR应用。他们可能遇到旋转后的图像边界问题，或者想知道如何优化性能。因此，在注意事项里要提到边界填充选项和性能优化的建议，比如预计算变换矩阵。 另外，用户可能对仿射变换和透视变换的区别不太清楚，需要简单对比，避免混淆。同时，示例代码部分要结合之前的旋转矩阵，展示完整的流程，这样用户能更好地理解如何串联使用这两个函数。 还要注意回答的结构，保持和之前类似的格式，这样用户查阅起来更连贯。比如函数功能、原型、参数、示例、应用场景等部分都要对应上。确保LaTeX公式正确，特别是矩阵变换的部分，避免出错。 最后，考虑到用户可能遇到的实际问题，比如图像裁剪或缩放问题，可以建议计算新的图像尺寸，或者调整输出矩阵大小。这部分在注意事项里提到，帮助他们避免常见的陷阱。</think>以下是关于OpenCV中`cv::warpAffine`函数的详细说明： --- ### **函数功能** 对图像进行**仿射变换**，可实现旋转、缩放、平移、剪切等操作，并自动处理插值和边界填充 --- ### **函数原型** ```cpp void cv::warpAffine( InputArray src, // 输入图像（支持多通道） OutputArray dst, // 输出图像 InputArray M, // 2x3变换矩阵（可由getRotationMatrix2D生成） Size dsize, // 输出图像尺寸 int flags = INTER_LINEAR, // 插值方法 int borderMode = BORDER_CONSTANT, // 边界填充模式 const Scalar& borderValue = Scalar() // 填充颜色（默认黑色） ); ``` --- ### **参数详解** | 参数名 | 数据类型 | 说明 | |---------------|-------------------|----------------------------------------------------------------------| | src | InputArray | 输入图像（CV_8U, CV_32F等类型） | | dst | OutputArray | 输出图像（尺寸由dsize指定） | | M | InputArray | 仿射变换矩阵（2x3浮点矩阵） | | dsize | Size | 输出图像尺寸（建议设为输入图像尺寸保持相同大小） | | flags | int | 插值方法组合（见下方详解） | | borderMode | int | 边界外推模式（处理图像边缘像素） | | borderValue | Scalar | 当borderMode为BORDER_CONSTANT时使用的填充颜色 | --- ### **插值方法（flags）** | 标志位 | 说明 | |---------------------|----------------------------------------------------------------------| | INTER_NEAREST | 最近邻插值（速度快，质量低） | | INTER_LINEAR | 双线性插值（默认，速度与质量平衡） | | INTER_CUBIC | 双三次插值（4x4像素区域，质量更高但更慢） | | INTER_LANCZOS4 | Lanczos插值（8x8像素区域，高质量但最慢） | | WARP_INVERSE_MAP | 与flags按位或使用，表示M是逆变换 | --- ### **边界模式（borderMode）** | 模式 | 说明 | |-----------------------|----------------------------------------------------------------------| | BORDER_CONSTANT | 用固定颜色填充（默认黑色） | | BORDER_REPLICATE | 复制边缘像素值 | | BORDER_REFLECT | 镜像反射边界（如：abcd|dcba） | | BORDER_WRAP | 平铺重复（如：abcd|abcd） | --- ### **代码示例（配合旋转矩阵）** ```cpp cv::Mat src = cv::imread("image.jpg"); cv::Mat dst; // 生成旋转矩阵（绕中心旋转30度，缩放0.9） cv::Mat M = cv::getRotationMatrix2D( cv::Point2f(src.cols/2, src.rows/2), 30, 0.9 ); // 应用仿射变换 cv::warpAffine( src, dst, M, src.size(), cv::INTER_LINEAR | cv::WARP_INVERSE_MAP, cv::BORDER_CONSTANT, cv::Scalar(0, 255, 0) // 用绿色填充空白区域 ); ``` --- ### **数学原理** 对每个像素点$(x,y)$应用变换： $$ \begin{bmatrix} x' \\ y' \end{bmatrix} = M \cdot \begin{bmatrix} x \\ y \\ 1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} a_{11} & a_{12} & a_{13} \\ a_{21} & a_{22} & a_{23} \end{bmatrix} \cdot \begin{bmatrix} x \\ y \\ 1 \end{bmatrix} $$ --- ### **典型应用场景** 1. **几何校正**：修正扫描文档的梯形畸变 2. **图像配准**：对齐不同视角拍摄的图像 3. **视频稳定**：补偿帧间运动 4. **数据增强**：生成平移/旋转后的训练样本 5. **增强现实**：将虚拟物体按透视投影到平面 --- ### **注意事项** 1. **输出尺寸**：若`dsize`设为(0,0)，输出尺寸自动计算为输入尺寸 2. **性能优化**：对大尺寸图像优先使用INTER_LINEAR插值 3. **矩阵方向**：默认执行前向映射，使用WARP_INVERSE_MAP时执行逆向映射 4. **坐标变换**：OpenCV的仿射变换矩阵与数学定义相同，无需额外转置 5. **图像裁剪**：变换后超出原图范围的区域由borderValue填充 --- ### **与透视变换的区别** | | warpAffine (仿射变换) | warpPerspective (透视变换) | |------------------|------------------------------|--------------------------------| | **自由度** | 6个参数（2x3矩阵） | 8个参数（3x3矩阵） | | **保持性质** | 平行线保持平行 | 可产生灭点效果 | | **典型应用** | 旋转、缩放、剪切 | 平面投影变换 | | **矩阵类型** | 二维线性变换 + 平移 | 三维投影变换 |
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