jayjayjaylun
- 浏览: 91805 次
- 性别:
- 来自: 广州
-
文章分类
最新评论
-
yhjhoo：
你这个翻译不准确原文是这个样子的# Default runle ...
chkconfig -
明天的昨天：
文章不错,转载了。谢谢
Common Errors in Setting Java Heap Size -
sushi0k：
虽然写了这么多详细的信息 但是我还是不懂怎么去部署一个web ...
Tomcat配置技巧详解分析
FreeMarker中文参考手册
FreeMarker中文参考手册
（1）模板 + 数据模型 = 输出
FreeMarker基于设计者和程序员是具有不同专业技能的不同个体的观念他们是分工劳动的：设计者专注于表示——创建HTML文件、图片、Web页面的其它可视化方面；程序员创建系统，生成设计页面要显示的数据。经常会遇到的问题是：在Web页面（或其它类型的文档）中显示的信息在设计页面时是无效的，是基于动态数据的。在这里，你可以在HTML（或其它要输出的文本）中加入一些特定指令，FreeMarker会在输出页面给最终用户时，用适当的数据替代这些代码。
下面是一个例子：
<html>
<head>
</head>
<body>
Welcome ${user}!
Our latest product:
${latestProduct.name}!
</body>
</html>
这个例子是在简单的HTML中加入了一些由${…}包围的特定代码，这些特定代码是FreeMarker的指令，而包含FreeMarker的指令的文件就称为模板（Template）。至于user、latestProduct.url和latestProduct.name来自于数据模型（data model）。数据模型由程序员编程来创建，向模板提供变化的信息，这些信息来自于数据库、文件，甚至于在程序中直接生成。模板设计者不关心数据从那儿来，只知道使用已经建立的数据模型。
下面是一个可能的数据模型：
(root)
|
+- user = "Big Joe"
|
+- latestProduct
|
+- url = "products/greenmouse.html"
|
+- name = "green mouse"
数据模型类似于计算机的文件系统，latestProduct可以看作是目录。
2、数据模型
（1）基础
在快速入门中介绍了在模板中使用的三种基本对象类型：scalars、hashes 和sequences，其实还可以有其它更多的能力：
scalars：存储单值
hashes：充当其它对象的容器，每个都关联一个唯一的查询名字
sequences：充当其它对象的容器，按次序访问
方法：通过传递的参数进行计算，以新对象返回结果
用户自定义FTL标记：宏和变换器
通常每个变量只具有上述的一种能力，但一个变量可以具有多个上述能力，如下面的例子：
(root)
|
+- mouse = "Yerri"
|
+- age = 12
|
+- color = "brown">
mouse既是scalars又是hashes，将上面的数据模型合并到下面的模板：
${mouse} <#-- use mouse as scalar -->
${mouse.age} <#-- use mouse as hash -->
${mouse.color} <#-- use mouse as hash -->
输出结果是：
Yerri
12
brown
（2）Scalar变量
Scalar变量存储单值，可以是：
字符串：简单文本，在模板中使用引号（单引号或双引号）括起
数字：在模板中直接使用数字值
日期：存储日期/时间相关的数据，可以是日期、时间或日期-时间（Timestamp）；通常情况，日期值由程序员加到数据模型中，设计者只需要显示它们
布尔值：true或false，通常在<#if …>标记中使用
（3）hashes 、sequences和集合
有些变量不包含任何可显示的内容，而是作为容器包含其它变量，者有两种类型：
hashes：具有一个唯一的查询名字和它包含的每个变量相关联
sequences：使用数字和它包含的每个变量相关联，索引值从0开始
集合变量通常类似sequences，除非无法访问它的大小和不能使用索引来获得它的子变量；集合可以看作只能由<#list …>指令使用的受限sequences
（4）方法
方法变量通常是基于给出的参数计算值。
下面的例子假设程序员已经将方法变量avg放到数据模型中，用来计算数字平均值：
The average of 3 and 5 is: ${avg(3, 5)}
The average of 6 and 10 and 20 is: ${avg(6, 10, 20)}
The average of the price of python and elephant is:
${avg(animals.python.price, animals.elephant.price)}
（5）宏和变换器
宏和变换器变量是用户自定义指令（自定义FTL标记），会在后面讲述这些高级特性
（6）节点
节点变量表示为树型结构中的一个节点，通常在XML处理中使用，会在后面的专门章节中讲
3、模板
（1）整体结构
模板使用FTL（FreeMarker模板语言）编写，是下面各部分的一个组合：
文本：直接输出
Interpolation：由${和}，或#{和}来限定，计算值替代输出
FTL标记：FreeMarker指令，和HTML标记类似，名字前加#予以区分，不会输出
注释：由<#--和-->限定，不会输出
下面是以一个具体模板例子：
<html>
<head>
</head>
<body>
<#-- Greet the user with his/her name -->
Welcome ${user}!
We have these animals:
<#list animals as being>
${being.name} for ${being.price} Euros
</body>
</html>
注意事项：
FTL区分大小写，所以list是正确的FTL指令，而List不是；${name}和${NAME}是不同的
Interpolation只能在文本中使用
FTL标记不能位于另一个FTL标记内部，例如：
<#if <#include 'foo'>='bar'>...</if>
注释可以位于FTL标记和Interpolation内部，如下面的例子：
Welcome ${user <#-- The name of user -->}!
We have these animals:
<#list <#-- some comment... --> animals as <#-- again... --> being>
...
余的空白字符会在模板输出时移除
（2）指令
在FreeMarker中，使用FTL标记引用指令。有三种FTL标记，这和HTML标记是类似的：
开始标记：<#directivename parameters>
结束标记：
空内容指令标记：<#directivename parameters/>
有两种类型的指令：预定义指令和用户定义指令。
用户定义指令要使用@替换#，如<@mydirective>...（会在后面讲述）。
FTL标记不能够交叉，而应该正确的嵌套，如下面的代码是错误的：
<#list animals as being>
${being.name} for ${being.price} Euros
<#if use = "Big Joe">
(except for you)
<#-- WRONG! -->
如果使用不存在的指令，FreeMarker不会使用模板输出，而是产生一个错误消息。
FreeMarker会忽略FTL标记中的空白字符，如下面的例子：
<#list
animals as
being
>
${being.name} for ${being.price} Euros
但是，<、（3）表达式
直接指定值
字符串
使用单引号或双引号限定
如果包含特殊字符需要转义，如下面的例子：
${"It's \"quoted\" and
this is a backslash: \\"}
${'It\'s "quoted" and
this is a backslash: \\'}
输出结果是：
It's "quoted" and
this is a backslash: \
It's "quoted" and
this is a backslash: \
下面是支持的转义序列：
?
转义序列 含义
\" 双引号(u0022)
\' 单引号(u0027)
反斜杠(u005C)
\n 换行(u000A)
\r Return (u000D)
\t Tab (u0009)
\b Backspace (u0008)
\f Form feed (u000C)
\l <
\g >
\a &
\{ {
\xCode 4位16进制Unicode代码
?
有一类特殊的字符串称为raw字符串，被认为是纯文本，其中的\和{等不具有特殊含义，该类字符串在引号前面加r，下面是一个例子：
${r"${foo}"}
${r"C:\foo\bar"}
输出的结果是：
${foo}
C:\foo\bar
数字
直接输入，不需要引号
精度数字使用“.”分隔，不能使用分组符号
目前版本不支持科学计数法，所以“1E3”是错误的
不能省略小数点前面的0，所以“.5”是错误的
数字8、+8、08和8.00都是相同的
布尔值
true和false，不使用引号
序列
由逗号分隔的子变量列表，由方括号限定，下面是一个例子：
<#list ["winter", "spring", "summer", "autumn"] as x>
${x}
输出的结果是：
winter
spring
summer
autumn
列表的项目是表达式，所以可以有下面的例子：
[2 + 2, [1, 2, 3, 4], "whatnot"]
可以使用数字范围定义数字序列，例如2..5等同于[2, 3, 4, 5]，但是更有效率，注意数字范围没有方括号
可以定义反递增的数字范围，如5..2
散列（hash）
由逗号分隔的键/值列表，由大括号限定，键和值之间用冒号分隔，下面是一个例子：
{"name":"green mouse", "price":150}
键和值都是表达式，但是键必须是字符串
获取变量
顶层变量： ${variable}，变量名只能是字母、数字、下划线、$、@和#的组合，且不能以数字开头
从散列中获取数据
可以使用点语法或方括号语法，假设有下面的数据模型：
(root)
|
+- book
| |
| +- title = "Breeding green mouses"
| |
| +- author
| |
| +- name = "Julia Smith"
| |
| +- info = "Biologist, 1923-1985, Canada"
|
+- test = "title"
下面都是等价的：
book.author.name
book["author"].name
book.author.["name"]
book["author"]["name"]
使用点语法，变量名字有顶层变量一样的限制，但方括号语法没有该限制，因为名字是任意表达式的结果
从序列获得数据：和散列的方括号语法语法一样，只是方括号中的表达式值必须是数字；注意：第一个项目的索引是0
序列片断：使用[startIndex..endIndex]语法，从序列中获得序列片断（也是序列）；startIndex和endIndex是结果为数字的表达式
特殊变量：FreeMarker内定义变量，使用.variablename语法访问
字符串操作
Interpolation（或连接操作）
可以使用${..}（或#{..}）在文本部分插入表达式的值，例如：
${"Hello ${user}!"}
${"${user}${user}${user}${user}"}
可以使用+操作符获得同样的结果
${"Hello " + user + "!"}
${user + user + user + user}
${..}只能用于文本部分，下面的代码是错误的：
<#if ${isBig}>Wow!
<#if "${isBig}">Wow!
应该写成：
<#if isBig>Wow!
子串
例子（假设user的值为“Big Joe”）：
${user[0]}${user[4]}
${user[1..4]}
结果是（注意第一个字符的索引是0）：
BJ
ig J
序列操作
连接操作：和字符串一样，使用+，下面是一个例子：
<#list ["Joe", "Fred"] + ["Julia", "Kate"] as user>
- ${user}
输出结果是：
- Joe
- Fred
- Julia
- Kate
散列操作
连接操作：和字符串一样，使用+，如果具有相同的key，右边的值替代左边的值，例如：
<#assign ages = {"Joe":23, "Fred":25} + {"Joe":30, "Julia":18}>
- Joe is ${ages.Joe}
- Fred is ${ages.Fred}
- Julia is ${ages.Julia}
输出结果是：
- Joe is 30
- Fred is 25
- Julia is 18
算术运算
＋、－、×、／、％，下面是一个例子：
${x * x - 100}
${x / 2}
${12 % 10}
输出结果是（假设x为5）：
-75
2.5
2
操作符两边必须是数字，因此下面的代码是错误的：
${3 * "5"} <#-- WRONG! -->
使用+操作符时，如果一边是数字，一边是字符串，就会自动将数字转换为字符串，例如：
${3 + "5"}
输出结果是：
35
使用内建的int（后面讲述）获得整数部分，例如：
${(x/2)?int}
${1.1?int}
${1.999?int}
${-1.1?int}
${-1.999?int}
输出结果是（假设x为5）：
2
1
1
-1
-1
比较操作符
使用=（或==，完全相等）测试两个值是否相等，使用!= 测试两个值是否不相等
=和!=两边必须是相同类型的值，否则会产生错误，例如<#if 1 = "1">会引起错误
Freemarker是精确比较，所以对"x"、"x "和"X"是不相等的
对数字和日期可以使用<、<=、>和>=，但不能用于字符串
由于Freemarker会将>解释成FTL标记的结束字符，所以对于>和>=可以使用括号来避免这种情况，例如<#if (x > y)>
另一种替代的方法是，使用lt、lte、gt和gte来替代<、<=、>和>=
逻辑操作符
&&（and）、||（or）、!（not），只能用于布尔值，否则会产生错误
例子：
<#if x < 12 && color = "green">
We have less than 12 things, and they are green.
<#if !hot> <#-- here hot must be a boolean -->
It's not hot.
内建函数
内建函数的用法类似访问散列的子变量，只是使用“?”替代“.”，下面列出常用的一些函数
字符串使用的：
html：对字符串进行HTML编码
cap_first：使字符串第一个字母大写
lower_case：将字符串转换成小写
upper_case：将字符串转换成大写
trim：去掉字符串前后的空白字符
序列使用的：
size：获得序列中元素的数目
数字使用的：
int：取得数字的整数部分（如-1.9?int的结果是-1）
例子（假设test保存字符串"Tom & Jerry"）：
${test?html}
${test?upper_case?html}
输出结果是：
Tom & Jerry
TOM & JERRY
操作符优先顺序
?
操作符组 操作符
后缀 [subvarName] [subStringRange] . (methodParams)
一元 +expr、-expr、!
内建 ?
乘法 *、 / 、%
加法 +、-
关系 <、>、<=、>=（lt、lte、gt、gte）
相等 ==（=）、!=
逻辑and &&
逻辑or 双竖线
数字范围 ..
?
（4）Interpolation
Interpolation有两种类型：
通用Interpolation：${expr}
数字Interpolation：#{expr}或#{expr; format}
注意：Interpolation只能用于文本部分
通用Interpolation
插入字符串值：直接输出表达式结果
插入数字值：根据缺省格式（由#setting指令设置）将表达式结果转换成文本输出；可以使用内建函数string格式化单个Interpolation，下面是一个例子：
<#setting number_format="currency"/>
<#assign answer=42/>
${answer}
${answer?string} <#-- the same as ${answer} -->
${answer?string.number}
${answer?string.currency}
${answer?string.percent}
输出结果是：
$42.00
$42.00
42
$42.00
4,200%
插入日期值：根据缺省格式（由#setting指令设置）将表达式结果转换成文本输出；可以使用内建函数string格式化单个Interpolation，下面是一个使用格式模式的例子：
${lastUpdated?string("yyyy-MM-dd HH:mm:ss zzzz")}
${lastUpdated?string("EEE, MMM d, ''yy")}
${lastUpdated?string("EEEE, MMMM dd, yyyy, hh:mm:ss a '('zzz')'")}
输出的结果类似下面的格式：
2003-04-08 21:24:44 Pacific Daylight Time
Tue, Apr 8, '03
Tuesday, April 08, 2003, 09:24:44 PM (PDT)
插入布尔值：根据缺省格式（由#setting指令设置）将表达式结果转换成文本输出；可以使用内建函数string格式化单个Interpolation，下面是一个例子：
<#assign foo=true/>
${foo?string("yes", "no")}
输出结果是：
yes
数字Interpolation的#{expr; format}形式可以用来格式化数字，format可以是：
mX：小数部分最小X位
MX：小数部分最大X位
例子：
<#-- If the language is US English the output is: -->
<#assign x=2.582/>
<#assign y=4/>
#{x; M2} <#-- 2.58 -->
#{y; M2} <#-- 4 -->
#{x; m1} <#-- 2.6 -->
#{y; m1} <#-- 4.0 -->
#{x; m1M2} <#-- 2.58 -->
#{y; m1M2} <#-- 4.0 -->
4、杂项
（1）用户定义指令
宏和变换器变量是两种不同类型的用户定义指令，它们之间的区别是宏是在模板中使用macro指令定义，而变换器是在模板外由程序定义，这里只介绍宏
基本用法
宏是和某个变量关联的模板片断，以便在模板中通过用户定义指令使用该变量，下面是一个例子：
<#macro greet>
Hello Joe!
作为用户定义指令使用宏变量时，使用@替代FTL标记中的#
<@greet>
如果没有体内容，也可以使用：
<@greet/>
参数
在macro指令中可以在宏变量之后定义参数，如：
<#macro greet person>
Hello ${person}!
可以这样使用这个宏变量：
<@greet person="Fred"/> and <@greet person="Batman"/>
输出结果是：
Hello Fred!
and Hello Batman!
宏的参数是FTL表达式，所以下面的代码具有不同的意思：
<@greet person=Fred/>
这意味着将Fred变量的值传给person参数，该值不仅是字符串，还可以是其它类型，甚至是复杂的表达式
可以有多参数，下面是一个例子：
<#macro greet person color>
Hello ${person}!
可以这样使用该宏变量：
<@greet person="Fred" color="black"/>
其中参数的次序是无关的，因此下面是等价的：
<@greet color="black" person="Fred"/>
只能使用在macro指令中定义的参数，并且对所有参数赋值，所以下面的代码是错误的：
<@greet person="Fred" color="black" background="green"/>
<@greet person="Fred"/>
可以在定义参数时指定缺省值，如：
<#macro greet person color="black">
Hello ${person}!
这样<@greet person="Fred"/>就正确了
宏的参数是局部变量，只能在宏定义中有效
嵌套内容
用户定义指令可以有嵌套内容，使用<#nested>指令执行指令开始和结束标记之间的模板片断
例子：
<#macro border>
<#nested>
这样使用该宏变量：
<@border>The bordered text
输出结果：
The bordered text
<#nested>指令可以被多次调用，例如：
<#macro do_thrice>
<#nested>
<#nested>
<#nested>
<@do_thrice>
Anything.
输出结果：
Anything.
Anything.
Anything.
嵌套内容可以是有效的FTL，下面是一个有些复杂的例子： <@border>
<@do_thrice>
<@greet person="Joe"/>
}}} 输出结果：
Hello Joe! Hello Joe! Hello Joe!
宏定义中的局部变量对嵌套内容是不可见的，例如：
<#macro repeat count>
<#local y = "test">
<#list 1..count as x>
${y} ${count}/${x}: <#nested>
<@repeat count=3>${y?default("?")} ${x?default("?")} ${count?default("?")}
输出结果：
test 3/1: ? ? ?
test 3/2: ? ? ?
test 3/3: ? ? ?
在宏定义中使用循环变量
用户定义指令可以有循环变量，通常用于重复嵌套内容，基本用法是：作为nested指令的参数传递循环变量的实际值，而在调用用户定义指令时，在<@…>开始标记的参数后面指定循环变量的名字
例子：
<#macro repeat count>
<#list 1..count as x>
<#nested x, x/2, x==count>
<@repeat count=4 ; c, halfc, last>
${c}. ${halfc}<#if last> Last!
输出结果：
1. 0.5
2. 1
3. 1.5
4. 2 Last!
指定的循环变量的数目和用户定义指令开始标记指定的不同不会有问题
调用时少指定循环变量，则多指定的值不可见
调用时多指定循环变量，多余的循环变量不会被创建
（2）在模板中定义变量
在模板中定义的变量有三种类型：
plain变量：可以在模板的任何地方访问，包括使用include指令插入的模板，使用assign指令创建和替换
局部变量：在宏定义体中有效，使用local指令创建和替换
循环变量：只能存在于指令的嵌套内容，由指令（如list）自动创建
宏的参数是局部变量，而不是循环变量；局部变量隐藏（而不是覆盖）同名的plain变量；循环变量隐藏同名的局部变量和plain变量，下面是一个例子：
<#assign x = "plain">
1. ${x} <#-- we see the plain var. here -->
<@test/>
6. ${x} <#-- the value of plain var. was not changed -->
<#list ["loop"] as x>
7. ${x} <#-- now the loop var. hides the plain var. -->
<#assign x = "plain2"> <#-- replace the plain var, hiding does not mater here -->
8. ${x} <#-- it still hides the plain var. -->
9. ${x} <#-- the new value of plain var. -->
<#macro test>
2. ${x} <#-- we still see the plain var. here -->
<#local x = "local">
3. ${x} <#-- now the local var. hides it -->
<#list ["loop"] as x>
4. ${x} <#-- now the loop var. hides the local var. -->
5. ${x} <#-- now we see the local var. again -->
输出结果：
1. plain
2. plain
3. local
4. loop
5. local
6. plain
7. loop
8. loop
9. plain2
内部循环变量隐藏同名的外部循环变量，如：
<#list ["loop 1"] as x>
${x}
<#list ["loop 2"] as x>
${x}
<#list ["loop 3"] as x>
${x}
${x}
${x}
输出结果：
loop 1
loop 2
loop 3
loop 2
loop 1
模板中的变量会隐藏（而不是覆盖）数据模型中同名变量，如果需要访问数据模型中的同名变量，使用特殊变量global，下面的例子假设数据模型中的user的值是Big Joe：
<#assign user = "Joe Hider">
${user} <#-- prints: Joe Hider -->
${.globals.user} <#-- prints: Big Joe -->
（3）名字空间
通常情况，只使用一个名字空间，称为主名字空间
为了创建可重用的宏、变换器或其它变量的集合（通常称库），必须使用多名字空间，其目的是防止同名冲突
创建库
下面是一个创建库的例子（假设保存在lib/my_test.ftl中）：
<#macro copyright date>
Copyright (C) ${date} Julia Smith. All rights reserved.
Email: ${mail}
<#assign mail = "jsmith@acme.com">
使用import指令导入库到模板中，Freemarker会为导入的库创建新的名字空间，并可以通过import指令中指定的散列变量访问库中的变量：
<#import "/lib/my_test.ftl" as my>
<#assign mail="fred@acme.com">
<@my.copyright date="1999-2002"/>
${my.mail}
${mail}
输出结果：
Copyright (C) 1999-2002 Julia Smith. All rights reserved.
Email: jsmith@acme.com
jsmith@acme.com
fred@acme.com
可以看到例子中使用的两个同名变量并没有冲突，因为它们位于不同的名字空间
可以使用assign指令在导入的名字空间中创建或替代变量，下面是一个例子：
<#import "/lib/my_test.ftl" as my>
${my.mail}
<#assign mail="jsmith@other.com" in my>
${my.mail}
输出结果：
jsmith@acme.com
jsmith@other.com
数据模型中的变量任何地方都可见，也包括不同的名字空间，下面是修改的库：
<#macro copyright date>
Copyright (C) ${date} ${user}. All rights reserved.
<#assign mail = "${user}@acme.com">
假设数据模型中的user变量的值是Fred，则下面的代码：
<#import "/lib/my_test.ftl" as my>
<@my.copyright date="1999-2002"/>
${my.mail}
输出结果：
Copyright (C) 1999-2002 Fred. All rights reserved.
Fred@acme.com
分享到：
发表评论
相关推荐
1、资源内容：基于Matlab分水岭分割进行肺癌诊断仿真（源码+图片）.rar 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计，作为“参考资料”使用。 3、解压说明：本资源需要电脑端使用WinRAR、7zip等解压工具进行解压，没有解压工具的自行百度下载即可。 4、免责声明：本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”不一定能够满足所有人的需求，需要有一定的基础能够看懂代码，能够自行调试代码并解决报错，能够自行添加功能修改代码。由于作者大厂工作较忙，不提供答疑服务，如不存在资源缺失问题概不负责，谢谢理解。 收起
在本章中，我们将深入探讨基于块匹配的全景图像拼接技术，这是一种广泛应用于计算机视觉和图像处理领域的技术。在深度学习和机器学习的背景下，这种方法的实现与整合显得尤为重要，因为它们能够提升图像处理的效率和精度。下面，我们将会详细阐述相关知识点。 我们要了解什么是全景图像拼接。全景图像拼接是一种将多张有限视角的图像合并成一个宽视角或全方位视角图像的技术，常用于虚拟现实、地图制作、监控系统等领域。通过拼接，我们可以获得更广阔的视野，捕捉到单个图像无法覆盖的细节。 块匹配是全景图像拼接中的核心步骤，其目的是寻找两张图片中对应区域的最佳匹配。它通常包括以下几个关键过程： 1. **图像预处理**：图像的预处理包括灰度化、直方图均衡化、降噪等操作，以提高图像质量，使匹配更加准确。 2. **特征提取**：在每张图像上选择特定区域（块）并计算其特征，如灰度共生矩阵、SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）等，这些特征应具备旋转、缩放和光照不变性。 3. **块匹配**：对于每一张图像的每个块，计算与另一张图像所有块之间的相似度，如欧氏距离、归一化互信息等。找到最相似的块作为匹配对。 4. **几何变换估计**：根据匹配对确定对应的几何关系，例如仿射变换、透视变换等，以描述两张图像之间的相对位置。 5. **图像融合**：利用估计的几何变换，对图像进行融合，消除重叠区域的不一致性和缝隙，生成全景图像。 在MATLAB环境中实现这一过程，可以利用其强大的图像处理工具箱，包括图像读取、处理、特征检测和匹配、几何变换等功能。此外，MATLAB还支持编程和脚本，方便算法的调试和优化。 深度学习和机器学习在此处的角色主要是改进匹配过程和图像融合。例如，通过训练神经网络模型，可以学习到更具鲁棒性的特征表示，增强匹配的准确性。同时，深度学习方法也可以用于像素级别的图像融合，减少拼接的失真和不连续性。 在实际应用中，我们需要注意一些挑战，比如光照变化、遮挡、动态物体等，这些因素可能会影响匹配效果。因此，往往需要结合其他辅助技术，如多视图几何、稀疏重建等，来提高拼接的稳定性和质量。 基于块匹配的全景图像拼接是通过匹配和融合多张图像来创建全景视图的过程。在MATLAB中实现这一技术，可以结合深度学习和机器学习的先进方法，提升匹配精度和图像融合质量。通过对压缩包中的代码和数据进行学习，你可以更深入地理解这一技术，并应用于实际项目中。
内容概要：本文探讨了FLAC3D（有限差分方法）与PFC3D（颗粒流方法）耦合模型在边坡模拟中的应用，重点在于实现位移连续性。FLAC3D用于模拟边坡的宏观力学行为，而PFC3D则专注于颗粒间的微观相互作用。两者结合能更全面地反映边坡的真实力学特性。文中介绍了耦合模型的具体构建方式，强调了位移连续性对模拟准确性的重要意义，并展示了该模型在实际应用中的优越性能。 适合人群：从事地质工程、岩土工程及相关领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：① 提供一种新的边坡稳定性分析工具；② 探讨FLAC3D与PFC3D耦合模型的应用潜力；③ 验证耦合模型在位移连续性方面的优异表现。 其他说明：未来的研究将继续优化这一耦合模型，探索更多的数值模拟技术和应用场景，为边坡稳定性分析提供更加精确的方法。
内容概要：本文档详细介绍了如何使用Google Earth Engine (GEE) 进行基于K-Means算法的土地覆盖分类。首先，用户需要定义感兴趣区域（ROI）并绘制参考区域（如水体、植被、城市区域等）。接下来，设置图像和分类参数，包括选择Sentinel-2影像的时间范围、云量阈值、波段选择等。然后，对选定区域内的影像进行预处理和采样，准备用于训练K-Means聚类器的数据集。训练完成后，将整个影像应用聚类器进行分类，并通过定义颜色调色板来可视化分类结果。最后，提供了可选的导出功能，允许用户将分类结果保存为GeoTIFF格式。 适合人群：具备一定遥感基础知识和GEE使用经验的科研人员或地理信息系统（GIS）专业学生。 使用场景及目标：①帮助用户理解如何利用GEE平台进行土地覆盖分类；②掌握K-Means算法在遥感影像处理中的具体实现步骤；③学会通过参考几何图形辅助解释分类结果；④能够根据实际需求调整参数以优化分类效果。 阅读建议：由于本文档涉及较多技术细节，建议读者在阅读过程中结合实际操作练习，逐步熟悉各个步骤的功能与作用，同时注意查看控制台输出的信息以便及时发现并解决问题。此外，对于不熟悉的术语或概念，可以通过查阅相关文献资料加深理解。
内容概要：本文介绍了Comsol变压器热流耦合仿真计算模型，该模型利用温度场和流体场耦合非等温流多物理场进行计算，能够精确模拟变压器内的温度、速度和压力分布。通过这种仿真，工程师可以获得关于变压器热性能的深入理解，有助于优化设计和运行参数。同时，该模型还提供了有关流体流动状态及其对变压器工作影响的关键数据，这对于改进冷却系统设计和提高运行效率至关重要。 适合人群：从事电气工程、机械工程及相关领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要评估和优化变压器性能的设计阶段以及维护过程中。具体目标包括：①深入了解变压器的工作状态；②优化变压器设计和运行参数；③改进冷却系统设计，提高运行效率。 其他说明：Comsol变压器热流耦合仿真模型作为现代工程领域的重要工具，不仅提升了变压器性能，降低了运行成本，也为电力企业的技术创新和安全生产带来了更多可能性。
Command.h库文件
基于Python+OpenCV的全景图像拼接系统设计与实现 本系统的设计与实现基于Python和OpenCV，旨在提供一个高效、准确的全景图像拼接系统。系统的前台界面使用了最新的HTML5技术，使用DIV+CSS进行布局，使整个前台页面变得更美观，极大的提高了用户的体验。后端的代码技术选择的是PYTHON，PYTHON语言是当下最常用的编程语言之一，可以保证系统的稳定性和流畅性，PYTHON可以灵活的与数据库进行连接。 系统的数据使用的MYSQL数据库，它可以提高查询的速度，增强系统数据存储的稳定性和安全性。同时，本系统的图像拼接技术以OpenCV为核心，最大化提升图片拼接的质量。 本系统的设计与实现可以分为以下几个部分： 一、系统架构设计 本系统的架构设计主要基于Python和OpenCV，使用MYSQL数据库存储数据。系统的前台界面使用HTML5技术，后端使用PYTHON语言连接MYSQL数据库，实现图像拼接功能。 二、图像拼接算法 本系统使用OpenCV库实现图像拼接，OpenCV库提供了丰富的图像处理功能，可以实现图像拼接、图像识别、图像处理等功能。通过OpenCV库，可以实现高效、准确的图像拼接。 三、系统实现 本系统的实现主要基于Python和OpenCV，使用MYSQL数据库存储数据。系统的前台界面使用HTML5技术，后端使用PYTHON语言连接MYSQL数据库，实现图像拼接功能。同时，本系统还实现了用户认证、数据加密、数据备份等功能，以确保系统的安全和稳定性。 四、系统优点 本系统的优点有： * 高效：本系统使用OpenCV库实现图像拼接，可以实现高效的图像拼接。 * 准确：本系统使用OpenCV库实现图像拼接，可以实现准确的图像拼接。 * 安全：本系统实现了用户认证、数据加密、数据备份等功能，以确保系统的安全和稳定性。 * 灵活：本系统使用PYTHON语言，可以灵活的与数据库进行连接，实现灵活的图像拼接功能。 本系统的设计与实现可以提供一个高效、准确的全景图像拼接系统，为用户提供了一个方便、快捷的图像拼接体验。
实验目的： ①理解存储器的功能 ②掌握运用Proteus软件设计ROM和RAM的方法 ③掌握存储器地址空间映射的原理 ④完成指定字长的存储器电路及ROM和RAM的数据读写操作 实验设备： TD-CMA实验箱 Proteus仿真软件 实验内容（附实验原理图）： （1）实验箱内容： 静态存储器由一片6116 （2K*8bit）构成，6116有三个控制线：CS片选线，OE读线、WE写线，当片选有效（CS=0）是，OE=0进行读操作，WE=0进行写操作；本实验中CS常接地。 存储器数据线连接至数据总线，数据总线上接有8个LED灯，用于显示D7......D0的内容；存储器的地址线接至地址总线，地址总线上接有8个LED灯，用于显示A7......A0的内容； 必读： 文件为两protues文件的压缩
内容概要：本文介绍了西门子博途(Simatic TIA Portal)集成的SiVArc技术，这是一种用于自动化控制功能块的智能生成与可视化界面构建系统。通过程序块和预设的生成模板，SiVArc能够快速生成适用于多个HMI设备和PLC的WinCC画面和变量。生成的内容包括设备画面窗口的仿真、操作记录、报警记录、历史趋势和连锁信息等丰富功能，所有变量和面板实例均自动生成并连接好，极大减少了人工操作的时间和错误率。此外，模板涵盖了常用的电机、变频器、阀门、模拟量、流量、PID等控制对象，满足了多样的控制需求。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是那些希望提升工作效率、减少人为错误的人群。 使用场景及目标：① 快速生成适用于多个HMI设备和PLC的WinCC画面和变量；② 提高工作效率，减少人工操作时间和错误率；③ 实现对常见控制对象如电机、变频器、阀门等的全面监控和管理。 其他说明：文中还提供了一个具体的示例代码，展示了如何为某条生产线上PLC生成模拟量控制画面，进一步证明了SiVArc技术的实际应用价值。
C#课程设计大作业，基于ASP.NET的文件管理系统源码及数据库。该项目已获得老师指导并通过，成绩优秀。。内容来源于网络分享，如有侵权请联系我删除。
内容概要：本文探讨了在热风作用下多孔介质（如土壤、岩石等）的温湿度变化规律。利用COMSOL Multiphysics软件，通过建立几何模型、设置材料属性、定义边界条件并选择合适的物理场，进行了详细的数值模拟。研究结果显示，在热风的影响下，多孔介质内部的温度和湿度呈现出特定的变化趋势，这对物质传输、流体流动和能量传递等过程有着显著影响。 适合人群：从事环境科学、地质学、土木工程等领域研究的专业人士和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要理解和预测多孔介质在热风作用下的温湿度变化的实际工程项目，如地下工程、土壤修复等。通过本研究可以为相关领域的设计和优化提供理论依据和技术支持。 其他说明：文中提供了部分关键代码片段和模拟结果展示，有助于读者深入了解COMSOL的具体操作流程和模拟效果。未来研究方向包括探索更多不同条件下的多孔介质行为以及优化设计方案以提升性能。
内容概要：本文介绍了一款基于MATLAB的数字信号处理(DSP)工具，该工具采用MATLAB App Designer构建了一个带有图形用户界面(GUI)的四模块系统。这四个模块分别是：基本信号绘制（如抽样、正弦、矩形、方波）、卷积计算（包括线性卷积、圆周卷积及其优化方法）、傅里叶变换（涉及幅频响应和相频响应的正确绘制），以及IIR滤波器的设计（涵盖低通、高通、带通、带阻滤波器）。文中详细解释了各模块的关键技术和实现细节，提供了具体的代码示例并分享了一些实践经验和技术要点。 适用人群：对数字信号处理感兴趣的研究人员、工程师及学生，尤其是那些希望深入了解MATLAB在DSP领域的应用的人群。 使用场景及目标：本工具适用于教学演示、实验研究和工程开发等多种场合。它可以帮助用户更好地理解和掌握数字信号处理的基本概念和技术，同时为实际工程项目提供有效的支持。 其他说明：作者强调了在实现过程中的一些注意事项，如时间向量的精确表示、圆周卷积的正确实现方式、频谱图的正确绘制以及IIR滤波器设计中的稳定性问题。此外，还提到了使用MATLAB App Designer进行GUI开发的优势，特别是在数据传递方面相比传统GUIDE更为可靠。
内容概要：本文详细介绍了锂离子电池恒流恒压充电（CC-CV）的Simulink仿真模型及其电路结构。首先解释了锂离子电池的基本概念以及CCCV控制系统的作用。接着，文章详细描述了恒流恒压充电的两个主要阶段——恒流（CC）阶段和恒压（CV）阶段，在这两个阶段中，分别施加恒定电流和恒定电压以确保电池安全快速充电。文中还展示了如何使用Simulink进行仿真建模，包括直流电压源、DC/DC变换器等组件的功能和性能。最后，提供了2000多字的说明文档和相关参考文献，帮助读者深入了解锂离子电池的充电过程和技术细节。 适合人群：从事电力电子、电池管理系统设计的研究人员和工程师，以及对锂离子电池充电技术感兴趣的高校学生。 使用场景及目标：适用于需要掌握锂离子电池恒流恒压充电原理和技术实现的专业人士，旨在提升他们对该领域的理论认知和实际操作能力。 其他说明：附赠详细的说明文档和参考文献，有助于进一步探索和研究锂离子电池的充电机制。
在统计学和金融工程领域，Copula函数是一种强大的工具，用于建立不同随机变量之间的依赖关系。Copula理论允许我们独立地处理每个变量的边际分布，同时保持它们之间的联合分布。在给定的压缩包文件中，我们可以看到一系列与Copula函数相关的MATLAB脚本，这些脚本主要用于估计Copula参数和构建混合Copula模型。 标题“copula_wireo3t_估计copula参数_混合copula函数_matlabcopula_matlabcopula函数”表明了这个项目的核心内容，它涉及到了一个特定的Copula类型——Wireo3t Copula，以及如何在MATLAB环境中使用内置的`matlabcopula`函数库进行参数估计和混合Copula的构建。 描述提到的“基于EM估计”（Expectation-Maximization算法）是统计学中的一种常用参数估计方法，尤其适用于处理数据不完整或者存在缺失值的情况。EM算法通过迭代过程来最大化似然函数，从而估计模型参数。 以下是各文件的简要介绍： 1. `copula1.m`: 这可能是一个主程序或示例，用于调用其他函数并执行混合Copula的建模和参数估计过程。 2. `cmlstat.m`: CML（Covariance Matrix Likelihood）统计量通常用于检验Copula函数的适用性，此函数可能是计算这一统计量的实现。 3. `coop.m`: 可能包含了各种Copula函数的定义，包括Wireo3t Copula，以及其他可能用到的Copula类型。 4. `mcopulacml.m`: 这个函数可能是用来计算混合Copula的CML似然函数，用于EM算法的E（期望）步骤。 5. `copux.m`: 这个函数可能是用于计算特定Copula类型的联合累积分布函数（CDF）或其逆函数，这是进行依赖结构分析的关键部分。 6. `mcopula.m`: “混合Copula”的实现，它可能包括了如何结合多个Copula模型以构建更复杂的依赖结构。 在实际应用中，混合Copula模型能够更好地捕捉数据中的复杂依赖模式，因为它允许使用多种Copula类型来描述不同部分的依赖性。MATLAB的`matlabcopula`库提供了丰富的函数，使得用户能够方便地进行Copula建模和分析。 为了详细理解这些脚本，你需要具备MATLAB编程基础，对Copula理论有深入理解，并了解EM算法的工作原理。通过运行这些脚本，你可以估计Wireo3t Copula或其他Copula模型的参数，评估不同 Copula 函数的适用性，并构建混合Copula模型，以适应不同数据集的依赖特性。这些工具和方法在风险管理和金融工程中非常有用，因为它们可以帮助我们更准确地理解和模拟随机变量间的复杂关系。
内容概要：本文详细介绍了三相维也纳整流器的设计与控制仿真，涵盖了主电路电感电容参数设计、负载参数设计及其对稳定性的影响、双闭环电压电流控制策略（含双PI调节）等方面。文中强调了仿真分析在优化设计方案、提升系统稳定性和动态性能方面的重要作用，并讨论了负载突变时输入电流的变化及电压恢复特性，还提出了在直流侧接入蓄电池以增强系统稳定性的可能性。 适合人群：从事电力电子、电力系统设计与控制领域的工程师和技术研究人员。 使用场景及目标：适用于需要深入了解三相整流器设计原理、掌握双闭环控制策略、进行仿真分析优化设计的专业人士。目标是在实际项目中提高整流器的性能和可靠性。 其他说明：文章不仅提供了理论依据，还结合具体案例进行了详细的仿真分析，有助于读者将理论应用于实践。
118020921406148阅读（最新）.apk
内容概要：本文详细介绍了利用COMSOL进行层合材料超声波仿真的方法和技术要点。首先讲解了材料层设置的高效方法，特别是使用'层压板'功能提高建模效率并正确处理各向异性材料的问题。接着讨论了边界条件设置的关键，强调了完美匹配层(PML)的作用及其衰减系数的设定。然后探讨了网格划分的原则，指出高频情况下适当放宽网格密度有助于减少数值振荡并加快计算速度。此外，还分享了求解器设置的经验，包括时间步长的手动设定和启用'渐进波'选项的重要性。最后讲述了后处理阶段的数据处理技巧，如使用Hilbert变换提取包络线以及调整材料阻尼参数以提高仿真结果的准确性。 适合人群：从事复合材料无损检测研究的技术人员，尤其是有一定COMSOL使用经验的研究者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解和掌握COMSOL软件在层合材料超声波仿真领域的应用，旨在提升仿真的精确性和效率。 其他说明：文中提供了具体的参数配置示例和代码片段，便于读者理解和实践。同时提醒注意一些常见的错误和陷阱，帮助用户避开这些问题，获得更好的仿真效果。
网络安全管理工作自评估表， 适合公司， 企业网络安全等级保护的自评估
内容概要：本文详细介绍了如何使用COMSOL软件对变压器绝缘油中的流注放电现象进行仿真。文中首先解释了流注放电在电力系统中的重要性和复杂性，然后重点讲解了COMSOL软件的功能及其在流注放电仿真中的应用。特别强调了PDE模块的作用，通过建立MIT飘逸扩散模型来更精准地描述电场中电荷的传输和扩散过程。最后，文章提供了MIT鼻祖论文的中文版及相关学习笔记，帮助读者从理论到实践全面掌握这一领域的知识和技术。 适合人群：从事电力系统研究的技术人员、高校相关专业师生、对变压器绝缘油流注放电仿真感兴趣的科研工作者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解变压器绝缘油中流注放电机理的研究项目，旨在提高电力传输的安全性和稳定性。通过学习和应用COMSOL仿真技术和PDE模块，可以优化变压器的设计和维护方案。 其他说明：提供的学习资料包括MIT鼻祖论文中文版和详细的仿真操作指南，有助于快速上手并深入理解流注放电的仿真过程。
内容概要：本文详细介绍了如何在MATLAB中实现最小二乘递推算法，用于生成M序列并进行参数估计和误差分析。首先，文章解释了最小二乘估计递推算法的基本原理及其优势，如处理速度快和实时更新数据的能力。接着，展示了如何用MATLAB生成M序列的具体方法，包括初始化和递推生成过程。随后，讨论了如何使用lsqcurvefit函数对M序列数据进行参数辨识，并提供了详细的代码示例。最后，介绍了如何计算估计误差，以便评估参数估计的准确性。 适合人群：具有一定MATLAB编程基础和技术背景的研究人员、工程师以及学生。 使用场景及目标：适用于需要处理大量数据并进行参数估计和误差分析的场合，如信号处理、通信系统等领域。通过学习本文，读者可以掌握最小二乘递推算法的应用技巧，提高数据处理效率。 其他说明：文中提供的代码已经过测试，可以直接运行。此外，文章还探讨了该算法在未来可能的应用和发展方向。