本案例介绍命名实体识别（NER）任务的背景、HMM的原理以及如何将数据应用于序列标记问题，帮助同学们建立坚实的理论基础。 同学们可以通过这个案例学习序列标记问题和HMM的理论基础，从而建立机器学习的核心知识，利用HMM知识去解决实际NER问题，从而加深对理论的理解和应用能力。

基于MATLAB的谷物颗粒数量计数识别系统——玉米计数与图像预处理技术详解,基于matlab谷物颗粒数量计数识别系统 玉米计数 图像预处理有灰度化 滤波图像 二值化 形态学处理和连通域标记 无gui界面50r，有gui界面100r，需要gui请两份 注释全面， ,基于Matlab;谷物颗粒数量计数识别系统;玉米计数;图像预处理;灰度化;滤波图像;二值化;形态学处理;连通域标记;无GUI界面;有GUI界面。 关键词：Matlab;谷物颗粒计数;图像预处理;灰度化;滤波;二值化;形态学处理;连通域标记;无gui界面价格;有gui界面价格。,基于Matlab的玉米颗粒计数识别系统：图像预处理与两种界面选项

标题中的“Excel对比工具”是一款专门用于比较Excel表格数据差异的软件，它的主要功能是帮助用户批量对比多个Excel文件，并以鲜明的颜色标记出差异部分，提高工作效率。此工具的特性包括： 1. **批量对比Excel**：用户可以一次性上传或指定多个Excel文件，工具会自动进行比较，无需手动一对一对比，大大节省了时间。 2. **结果显示**：对比结果直接以Excel格式展示，方便用户查看和理解。不同颜色的标记使得差异一目了然，用户可以快速定位到有变化的数据，这对于数据处理和分析工作尤其重要。 3. **多进程对比**：该工具采用了多进程技术，这意味着它能够充分利用计算机的多核处理器资源，同时进行多个Excel文件的对比，显著提高了对比速度，对于大量数据的处理具有更高的效率。 4. **Python+PyQt5编写**：工具的开发语言是Python，这是一种广泛使用的编程语言，具有丰富的库支持和良好的可读性。PyQt5是一个Python的图形用户界面工具包，用它构建的界面友好，功能强大，为用户提供了一种直观的方式来与工具交互。 5. **CMD启动**：除了常规的图形界面方式，该工具还支持通过命令行（CMD）启动，这为熟悉命令行操作的用户提供了便捷的启动方式，同时也便于自动化脚本调用和集成到其他工作流程中。 在提供的压缩包文件中，我们可以看到以下几个文件： - **Excel对比工具.exe**：这是程序的可执行文件，双击即可运行工具，进行Excel对比操作。 - **config**：这个文件可能是配置文件，存储了用户的设置或者工具的默认参数，如对比选项、颜色设置等。 - **pic**：这个文件夹可能包含了一些图标或者帮助文档中的图片，用于增强用户界面的视觉效果或解释工具的使用方法。 - **temp**：临时文件夹，通常用于存放程序运行过程中产生的临时数据或中间结果，用户一般无需直接操作这个文件夹。 这个Excel对比工具是基于Python开发的一款实用软件，适用于需要频繁比较Excel数据的工作场景，例如数据分析、财务审计或项目管理等。其高效、直观的特点以及CMD支持，使其在处理大量数据时表现出色。

我在训练yolov5 的时候，自己拍摄视频，提取帧，标记，划分训练集数据集，其中训练集1600张左右，验证集170张左右。标记使用的是labelimg，包含yoloTXT、Xml两种标注文件。可用于手势识别等。 剪刀、石头、布又称“猜丁壳”，是一个猜拳游戏。古老而简单，这个游戏的主要目的是为了解决争议，因为三者相互制约，因此不论平局几次，总会有胜负的时候。游戏规则中，石头克剪刀，剪刀克布，布克石头。 YOLO是当前目标检测领域性能最优算法的之一,几乎所有的人工智能和计算机视觉领域的开发者都需要用它来开发各行各业的应用。 YOLO的优势在于又快又准,可实现实时的目标检测。

摘要:VB源码,图形处理,图片浏览
　　VB编写的图片浏览标记器，可以快速的浏览电脑中图片，基本支持所有图片格式,JPG，PNG，GIF，BMP等，可以针对性的对照片进行放大、缩小，标记文件，处理标记等，支持上一张、下一张循环浏览图片，VisualBasic6.0源码，用VB6打开后直接编译。
　　程序内置快捷键：
　　ESC键为取消标记
　　方向键↑↓←→可以选择图片
　　鼠标模式可以使用鼠标的滚轴来选择图片，标记还是已设置的快捷键（ESC可用）！
　　标记处理窗口按空格键，可以把选中的文件移动到驱动器目录下的临时存放文件夹(如果没有会自动创建)
　　（确认框可按空格确认，也就是说按空格两次就直接移动！）
　　在标记处理窗口保存勾选标记后请不要改动该文件夹的位置、文件夹里的文件，不然下次读取的时候会出现错误设置里的按键模式，直接用鼠标点击文本框，然后用键盘按下按键即可设置成功，代码模式需要查看代码（图片）驱动器列表旁边的全部刷新是在打开本软件后改变了文件或文件夹，然后列表里没有显示的时候可以按！
　　

在Android开发中，TextView是用于显示单行或多行文本的常用组件。在处理英文文本时，有时我们需要模拟英文连读的发音效果，这通常通过在特定字母之间添加弧形标记来实现。这篇内容将深入探讨如何在TextView中实现这种弧形连读标记，并对换行进行特殊处理。 我们需要理解英文连读的概念。在快速连续朗读两个相邻的单词时，某些情况下，第一个单词末尾的辅音会与第二个单词开头的元音组合发音，形成一个连音。例如，“she will”在口语中可能会读作“she’ll”。为了视觉上表示这种连读，我们可以在连读的字母间添加一个弧形标记。 在Android中，我们可以利用自定义View或者Canvas类来绘制这个弧形标记。"TestCanvas"这个文件很可能是包含此类自定义绘制逻辑的Java类。在这个类中，我们可能需要覆写`onDraw()`方法，对TextView中的文本进行解析，找到需要连读的字母对，然后使用Canvas的绘图API，如`drawArc()`或`drawPath()`，在两个字母之间画出弧线。 为了实现这个功能，我们需要进行以下步骤： 1. **文本处理**：我们需要识别哪些字母需要添加连读标记。这可以通过维护一个数组（如`liaisonArray`）来存储连读规则，比如"st", "th", "ed"等。遍历TextView的文本，查找这些规则并标记。 2. **换行处理**：为了避免连读标记被换行切割，我们需要在检测到连读的字母对跨越行边界时，提前进行换行。可以使用字符串的`wrap()`或`breakText()`方法来尝试在合适的位置截断文本，然后重新布局。 3. **绘制弧形标记**：在`onDraw()`方法中，使用Canvas的绘图API。确定两个字母的位置，计算出弧线的起始点、结束点和半径。然后，使用`drawArc()`或构建一个`Path`并用`drawPath()`来绘制弧线。 4. **复用和优化**：为了提高效率和可复用性，我们可以将这部分逻辑封装成一个自定义的TextView子类，这样在其他地方需要同样效果时，可以直接使用这个自定义组件。 需要注意的是，为了保证兼容性和性能，我们应该尽量避免在主线程中进行复杂的文本和图形操作，尤其是在处理大量文本时。可能需要考虑异步处理或使用硬件加速。 实现这个功能涉及到Android UI组件的自定义绘制、文本处理以及对Canvas绘图API的熟练运用。通过对`TestCanvas`文件的分析和调试，开发者可以更深入地理解Android图形绘制机制，并能灵活地应用到其他UI设计中。

在计算机视觉领域，OpenCV（开源计算机视觉库）是一个广泛使用的工具包，它提供了许多用于图像处理和分析的函数。本篇文章将详细讨论OpenCV 2.4.10版本中新增的`connectedComponentsWithStats`函数，以及与其相关的连通区域标记（Connected Component Labeling）和源码解析。 `connectedComponentsWithStats`函数是OpenCV中用于检测图像中的连通组件，并计算每个组件的一些统计信息。在图像处理中，连通组件是指在二值图像中，像素值相同的连续区域。例如，在一个物体分割问题中，我们可能希望将背景和前景物体分别标记为不同的类别。`connectedComponentsWithStats`就派上了用场，它不仅能找出所有连通组件，还能提供每个组件的尺寸、位置等信息。 我们需要理解连通区域标记的基本概念。这是一种图像分析技术，用于将图像中的每个连通部分赋予一个唯一的标识符（标签）。OpenCV中的`connectComponent`函数就是实现这一功能的基础版本，它返回的是各个连通组件的标签数组，但不提供组件的统计信息。 而`connectedComponentsWithStats`则更进一步，除了返回组件标签外，还计算每个组件的以下统计信息： 1. **面积**：连通组件内像素的数量。 2. **左上角坐标**：连通组件的最小边界框的左上角像素坐标。 3. **右下角坐标**：连通组件的最小边界框的右下角像素坐标。 4. **质心**：连通组件的重心，根据像素的位置和权重计算得出。 5. **宽度和高度**：连通组件边界框的尺寸。 这些统计信息对于后续的图像分析和处理任务非常有用，比如物体检测、计数、形状分析等。 在OpenCV 2.4.10版本的源码中，`connectedComponentsWithStats`的实现通常基于高效的算法，如基于深度优先搜索（DFS）或宽度优先搜索（BFS）的连通组件遍历。这些算法可以有效地遍历图像，同时收集必要的统计信息。源码阅读可以帮助我们理解算法的工作原理，这对于优化代码性能或实现自定义功能非常有帮助。 在实际应用中，`connectedComponentsWithStats`常被用于图像分割后的后处理步骤，比如在自动驾驶中识别行人或车辆，或者在医学成像中区分肿瘤和其他组织。通过分析连通组件的统计信息，我们可以判断组件的大小、形状和位置，从而做出更准确的决策。 OpenCV的`connectedComponentsWithStats`函数是进行图像分析和处理时不可或缺的一部分，它结合了连通区域标记和统计信息计算，极大地扩展了我们对图像数据的理解和应用。深入研究这个函数的源码和应用实例，对于提升我们的计算机视觉技能至关重要。

我们通过运输和摄动QCD混合模型研究了LHC处与大横向动量光子相关的射流的介质修饰，该模型结合了弹性碰撞和parton阵雨所经历的辐射能量损失的贡献。 进行了计算，以修改标记有光子的射流的产量，光子与射流的能量不平衡以及偏侧射流的方位角分布。 研究了具有不同xT = pT，J / pT，γ值的带有光子标签的射流的变型，由于遍历不同的介质长度和密度分布，它们显示出不同的中心性和射流锥大小依赖性。 我们进一步研究了横向和纵向射流传输系数对光子标记射流生产和射流形状观测值的核修饰的影响。

提出了可能使用质子标记技术测量的LHC衍射物理学程序的主要部分。 图中显示了ATLAS前向质子探测器（ALFA和AFP）在各种LHC光学设置中的几何接受度。〜给出了观测源自ALFA和AFP站中最小偏差事件的质子的概率。 讨论了双射流，光子+射流，射流-间隙-射流和$ W / Z $玻色子的单衍射和双Pomeron交换生产的主要特性。 评估了以排他（双质子标签）和半排他（单标签）模式测量射流产量的可能性。

在pp和Pb-Pb碰撞中，首次提出了与孤立光子相关联的射流的碎片函数的测量结果。 该分析使用的是在CERN LHC上用CMS检测器收集的数据，其核子-核子质心能量为5.02 TeV。 对于包含pTγ> 60 GeV / c的孤立光子的事件，对于pTjet> 30 GeV / c的射流，可以使用在射流轴周围的圆锥中使用横向动量pTtrk> 1 GeV / c的带电轨道获得碎片功能。 与孤立的光子的结合会限制其淋浴产生射流的部分的初始pT和方位角。 对于中心的Pb-Pb碰撞，与在pp碰撞中测量的射流碎片功能相比，可以观察到喷射碎片功能的变化，而在大多数50％的外围碰撞中没有发现显着差异。 中心Pb-Pb事件中的喷射流显示出低（高）pT颗粒过多（耗尽），跃迁约为3 GeV / c。 该测量值首次显示了具有明确定义的初始运动学的中型花洒修饰（夸克为主）。 它构成了一个新的，控制良好的参考，用于测试部分分子通过夸克-胶子等离子体的理论模型。