彩色CCD传感器的妙用：非接触式测温

在有色金属冶炼过程中，高温熔体温度的测量是至关重要的。熔体温度既是确保产品质量的依据，又是实现生产过程自动控制、决策优化的基本条件，也是实现热能管理与节能降耗的关键。然而由于金属熔炼过程工艺复杂，环境恶劣，使得现有的高温测量技术对冶金炉内熔体的温度场难以实现实时在线检测，因此急需研制出一种能简单、方便、快速地测量高温熔体表面温度场的测温仪器。 近年来，随着光电技术、计算机技术和数字图像处理技术的发展，基于彩色CCD图像传感器的非接触式测温技术因其具有独特的优点而成为高温检测领域的研究热点之一。   本文以高温熔体表面温度场的测量为研究目的，系统地研究了基于彩色CCD传感器的非接触式测温法的原理，详细论述了CCD输出信号与辐射体温度的关系，而且针对目前该测温方法测量精度不高的问题，分析了CCD比色测温法主要的误差来源，并提出了标定修正的CCD比色测温法。 在研究了测温系统中所需设备的结构和功能之后，提出了测温系统中各设备选型应满足的条件，设计并构建了一套基于彩色CCD图像传感器的非接触式测温系统。   由于彩色CCD摄像机是作为电视摄像或监视设备研制生产的，其功能与测温所需的功能有很大的不同，因此本文中着重研究了彩色CCD摄像机各种性能对温度测量的影响及其处理方法。该项研究和分析对避免或减少因CCD摄像机本身所导致的某些测温误差有重大的意义。 构建测温系统后，本文利用中国计量院热工处的高温黑体炉对该系统进行了标定，得到了较为稳定的标定测量值，为系统进行实际测量奠定了基础;同时，通过分析大量实验数据，结果表明了本文提出的修正的CCD比色测温方法能有效地减少测温误差，提高测温精度，对测量高温熔体的温度场有显著的实用价值和应用前景。

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颜色分类leetcode-Plant-Disease-Detection:当我们谈论在农业中使用技术时，植物病害检测是令人难以置信的问题之一。

颜色分类leetcode 植物病害检测 Ps：为了在基于图像的分类上取得有希望的结果，请使用深度学习而不是正常的机器学习算法。 植物病害检测是我们谈论在农业中使用技术时出现的令人难以置信的问题之一。 尽管已经进行了研究以使用深度学习和神经网络来检测植物是否健康或患病，但新技术仍然存在被发现。 这是我使用经典机器学习算法检测植物叶子健康或不健康天气的方法，使用图像处理对数据进行预处理。 关于数据集 用于该项目的数据集取自 Plant-Village-Dataset，可在此处找到。 用于该项目的数据是从名为“color”的文件夹中提取的，该文件夹位于 Github 存储库中名为“raw”的文件夹中。 用于建模的数据是 Apple Leaves。 出于训练目的，数据集包含 2 个名为“疾病”和“健康”的文件夹，其中包含带有各自标签的叶子图像。 患病文件夹包含患病/不健康，受苹果痂病、黑腐病或雪松苹果锈病影响。 健康文件夹由绿色和健康图像组成。 图像的属性 文件类型：JPG 文件。 尺寸：256 * 256。 宽度：256 像素。 高度：256 像素。 水平分辨率：96 dpi。 垂直分辨率：

程序员需要经常刷题吗-hacker-test-history:让我们解释所有的黑客测试题！

需要程序员经常刷题吗黑客测试历史 这是一个关于你是多少“黑客”（如“书呆子”，而不是“黑客”）的古老测试。 自从1990年问世以来，几乎所有的问题都已经过时了。 这使它成为当时人们认为很酷的一个非常简洁的历史文件。 让我们解释所有的参考！ 如果有你认识的东西，只需提出一个带有解释的拉取请求。 如果您想改进解释，只需使用一些历史记录和链接发出拉取请求。 我们不挑剔。 0000 你用过电脑吗？ 0001……连续4个多小时？ 0002……8个多小时？ 0003……超过16小时？ 0004……超过32小时？ 0005 你有没有修补过纸胶带？ 纸带，也称为穿Kong带，是一种早期的廉价存储介质，由细长的纸条组成，分为细格（通常为 5 或 8 列）。 该网格的每个单元格对应一位信息。 如果网格被打Kong，则相应的位将为 1，否则为 0（反之亦然）。 由于纸张便宜且具有延展性，而且读取机制通常是光学的，因此“修补”纸带非常容易：人们可以打Kong，或者通过在上面粘贴电工胶带或纸片来覆盖错误的打Kong. 但是，这样做相当乏味且容易出错，而且您必须发现“读取”和“写入”二进制文件很容易。 此外，找出

模拟CMOS集成电路设计2

在新的版本中，一些章节的问题被重新排序，方程和图的参考资料也发生了变化。 解决方案手册是基于预览版的，因此必须进行修正以适用于新版本。 下面是反映这些变化的列表。 新列包含新版本中的问题编号。 如果这个问题最初是在预览版的另一个数字下面，那么这个数字将被列在同一行的“预览”栏中。 此外，如果在该问题中使用的引用发生了更改，那么该更改将在问题编号的引号中注明

谷歌师兄的leetcode刷题笔记-pypc--pre-processor-python--:由python编写的多程序语言预处理器

谷歌师兄的leetcode刷题笔记

leetcode算法题主函数如何写-blog:博客

leetcode算法题主函数如何写 Blog 承认痛苦的无用性。 软件工程 DevOps CI/CD 设计模式 计算机理论基础 数据表示 使用位运算来判断二数是否相等 遵从 IEEE 754 表示的浮点数不能精确表示的最小整数 CSAPP 2.49 使用位运算来判断二进制中是否包含奇数个 1. CSAPP 2.65 二进制中最左侧的 1. CSAPP 2.66 程序设计 算法与数据结构 N 皇后的两种解法：回溯与 SAT 蓄水池抽样算法 leetcode 382 更多可见算法与数据结构可见 数论 蔡勒公式 汉诺塔 计算机网络 [分组转发中的时延] [TDM, CDM, WDM, WDM, STDM] HTTP [多路复用能否取代打包工具] 编译技术 做语言的主人 Unix Linux Nginx Vim 问：如何输出一个随机的字符串？ 答：让不会 vim 的人退出 vim. C printf("%lf", 3/2); 为什么输出 0.0000. fgets 的用途 CSAPP 3.71 在 C 语言中写汇编 CSAPP 3.73, 3.74 GDB DDD 入门 汇编 寄存器一览 进位

leetcode打不开-curatedrust:学习Rust的资源指南

leetcode打不开精选锈病 这是我用来学习 Rust 的资源的指导性演练。 随着我自己在接下来的几周和几个月内学习 Rust，它会逐渐添加。 它仍在进行中，尚未完成。 有些日子，还有额外的材料。 这些被标记为 :crown: 额外的，它们适用于不是免费的材料、没有添加新东西的材料，或者不是真正相关但可能仍然很有趣的材料。 目录 第 1 周：介绍和入门 这是我们对 Rust 的介绍。 它将涵盖许多基础知识，当本周过去时，我们将能够编写软件。 本周我们将观看视频并阅读一些内容。 本周还会出现一些较小的练习，所以准备好编码吧！ 第 1 周，第 1 天：什么是 Rust？ (~ 1 小时) 所以。 在最初的几天里，我们将了解很多关于 Rust 的事情，并且我们将前往 Rust 的不同地方。 试着放松一下。 重要的是你不要太努力去学习任何东西。 只是坐下来尝试享受它。 随着我们的前进，事情会变得更加清晰。 你可能不会理解今天的所有材料，这完全没问题。 如果你真的理解了一切，那就太好了，否则你会发现一切都会及时理解，我们稍后会回到这些材料中的一些内容。 :television: 1 小时 3 分钟：观看 第 1 周，第 2 天

lrucacheleetcode-Algorithm:在Python中解决的常见问题的算法游乐场

lru缓存leetcode 算法 在Python 中解决的常见问题的算法游乐场。 这个存储库包含我对一些常见算法的解决方案。 我创建了这个存储库来学习算法并改进解决不同的常见计算机科学问题。 如果我有时间，我会尝试添加更多解决方案:) 每个解决的问题都有一个用 Python 编写的程序。 每个解决方案都经过测试，有些问题包含多个具有不同实现的解决方案。 问题 通用算法 力码

突变率的演变：从结果中分离原因

The evolution of mutation rates: separating causes from consequences The evolution of mutation rates: separating causes from consequences Paul D. Sniegowski,1* Philip J. Gerrish,2 Toby Johnson,3 and Aaron Shaver1 Summary Natural selection can adjust the rate of mutation in a population by acting on allelic variation affecting pro- cesses of DNA replication and repair. Because mutation is the ultimate source of the genetic variation required for adaptation, it can be appealing to suppose that