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该课题为基于MATLAB差影法的人体姿态识别。带有一个GUI可视化界面。需要准备对应的模板图片作为背景图，然后测试图和背景图进行作差，结合形态学知识，提取出人体轮廓，接上最外接矩形，得出矩形长宽，计算长宽比例，从而判断人体姿态。优点是通俗易懂，缺点是局限性大，因为对背景图片要求比较高。另外可改造成不需要模板图片的纯形态学或者利用帧差法识别的基于视频的人体行为检测。

你以为间谍很遥远？不！如果你的国家安全意识不强，也许就会成为境外间谍组织策反的对象，他们可能就伪装潜伏在你身边！ 河南省国家安全厅披露的一个相关案件中，涉事人仅仅发了一封邮件，已涉嫌出卖国家机密！ 2019年年初，郑州某大学的在校生小李，刚参加完期终考试，还没来得及松口气，竟然直接被郑州市国家安全局的侦察员带走了。 什么？间谍？！小李才刚上大一，怎么会跟间谍组织扯上关系？他的所作所为，到底给国家造成了什么样的严重后果？

和差波束测角法，程序比较简单，具有参考价值

单差、双差和三差 单差 站间一次差分 双差 站间、星间各求一次差（共两次差） 三差 站间、星间和历元间各求一次差（三次差） 精度高 单差 双差 三差

单脉冲和差波束法测角的matlab代码及支持函数，生成和差波束鉴角曲线，可以直接运行

Keras ResNeXt 来自Keras 2.0+中的的论文，ResNeXt模型的实现。 包含用于构建常规ResNeXt模型（针对类似于CIFAR的数据集进行优化）和ResNeXtImageNet（针对ImageNet数据集进行优化）的代码。 显着特征 ResNeXt使用新的扩展块架构更新ResNet块，该架构取决于cardinality参数。 可以从本文的下图中进一步将其可视化。 但是，由于在Keras中不能直接使用分组卷积，因此在此存储库中使用了等效的变体（请参见块2） 用法 对于一般的ResNeXt模型（对于ImageNet以外的所有数据集）， from resnext import ResNext model = ResNext(image_shape, depth, cardinality, width, weight_decay) 对于针对ImageNet优化的Res

利用带头结点的单链表实现两个集合的并、交、差运算。（难易程度：低） [实验目的] 1、掌握线性表的链表存储结构。 2、掌握在单链表上基本操作的实现。 3、在掌握单链表的基本操作上进行综合题的实现。 [实验内容及要求] 1、要求用带头结点的单链表存储两个集合中的元素和最终的结果。 2、集合的元素限定为十进制数，程序应对出现重复的数据进行过滤，即使得链表中没有重复数据。 3、显示两个集合的内容及其并集、交集和差集的内容。 4、要求不改变原来的集合，并集、交集和差集分别另外存放。

闭合导线平差的计算表，可以自动计算闭合导线的平差值。

基于残差神经网络的矿井图像重构方法.pdf