简介：摘要：业扩人员在作业过程中，需要在营销系统上填报用户的行业分类，但是由于行业的多样性及系统选项的笼统、局限性，导致许多业扩人员无法准确选定用户所属行业，甚至出现随便选择的情况，这样的结果会给统计人员带来不必要的麻烦。目前营销系统的行业选项不能智能搜索，操作起来较为费时费神，另外没有反馈接口，业扩人员在无法选择想要的行业时，也无法向系统管理员进行反馈添加，体验感不足。因此，需要一个程序方便行业分类进行快速查询。

简介：摘要：业扩人员在作业过程中，需要在营销系统上填报用户的行业分类，但是由于行业的多样性及系统选项的笼统、局限性，导致许多业扩人员无法准确选定用户所属行业，甚至出现随便选择的情况，这样的结果会给统计人员带来不必要的麻烦。目前营销系统的行业选项不能智能搜索，操作起来较为费时费神，另外没有反馈接口，业扩人员在无法选择想要的行业时，也无法向系统管理员进行反馈添加，体验感不足。因此，需要一个程序方便行业分类进行快速查询。

简介：摘要：

简介：摘 要 为了解决图像分辨率低的问题，本文提出了多字典学习和PCA的在线超分辨率重构算法，算法分为两个阶段：字典训练和重构。在训练阶段，首先将低分辨率样本图像分为若干类，然后提取低分辨率图像特征，并对其进行降维，最后根据高低分辨率图像具有相同稀疏系数的基本原理，在每一类内训练高低分辨率字典对。在重构阶段，首先提取输入图像特征块并获取特征类别，然后根据类内低分辨率字典求解稀疏系数，最后通过稀疏系数和高分辨率字典获得重构的图像块并将所有图像块融合为高分辨率图像。实验结果表明，算法在公开数据库中取得了较好的效果。