MFC中字符串操作方法的总结
在VC的编程中，常常遇到需要对字符串进行格式化处理，所谓的格式化，我自己的定义是如下的过程，例如说，需要输出一个字符串“This is charpter %d”，其中的%d，用变量int chp 来代替，生成这种字符串的操作我成为“格式化”，下面介绍一下有关的操作：
1.CString类，这个类在MFC中如果启用了UNICODE码后，就是CStringT类，注意在查找
MSDN时，需要查找的是CStringT这个类，该类与很多操作都是兼容的，特别是使用UNICODE码的情况下，该类提供了一个格式化字符串的函数：
Format函数，该函数可以直接将格式化的字符串用%d, %s之类的格式符来描述，举个例子来说：
CString mystr;
int times = 0;
mystr. Format ( _T(“This is my %d try!”), times);
值得说明的是CString提供了字符串操作的一系列函数，包括比较大小，大小写转换，字符串的连接，字符串的相等和寻找等，需要时，直接参考MSDN就可以了
2.sprintf: 虽然说CString类有着许多的优点，但是并不能包办所有的操作，最直接的一个
问题就是CString并不能直接赋值给一个字符串变量，即CString类并没有提供一种调用，可以将其内部的字符串赋值给一个字符串变量，如果要进行这种操作，则必须手动编程完成，但是某些函数中又必须要用到字符串数组类型，这个时候又面临一个问题，即字符串数组该怎样来格式化，这个时候需要调用sprintf函数，该函数是个全局函数，其调用的格式如下：
sprintf( buffer, " String: %s\n", s );
该函数中，buffer是需要被格式化的字符串数组，而“”中的内容就是格式化内容，最后的则是各种数字或这字符串等，该函数很方便使用
目前用到的格式化字符串操作，用以上两种思路都可以基本上解决，在使用注意UNICODE 就行了，如果用到了UNICODE码，注意用_T()来进行转换
Halcon中模板匹配方法的总结归纳
Halcon中模板匹配方法的总结归纳 基于组件的模板匹配： 应用场合：组件匹配是形状匹配的扩展，但不支持大小缩放匹配，一般用于多个对象（工件）定位的场合。 算法步骤： 1.获取组件模型里的初始控件gen_initial_components() 参数： ModelImage [Input] 初始组件的图片 InitialComponents [Output] 初始组件的轮廓区域 ContrastLow [Input] 对比度下限 ContrastHigh [Input] 对比度上限 MinSize [Input] 初始组件的最小尺寸 Mode[Input] 自动分段的类型 GenericName [Input] 可选控制参数的名称 GenericValue [Input] 可选控制参数的值 2.根据图像模型，初始组件，训练图片来训练组件和组件相互关系train_model_components() 3.创建组件模型create_trained_component_model() 4.寻找组件模型find_component_model() 5.释放组件模型clear_component_model() 基于形状的模板匹配： 应用场合：定位对象内部的灰度值可以有变化，但对象轮廓一定要清晰平滑。 1.创建形状模型：create_shape_model() 2.寻找形状模型：find_shpae_model() 3.释放形状模型：clear_shape_model() 基于灰度的模板匹配： 应用场合：定位对象内部的灰度值没有大的变化，没有缺失部分，没有干扰图像和噪声的场合。 1.创建模板：create_template() 2.寻找模板：best_match() 3.释放模板：clear_template() 基于互相关匹配： 应用场合：搜索对象有轻微的变形，大量的纹理，图像模糊等场合，速度快，精度低。 1.创建模板：create_ncc_model() 2.寻找模板：find_ncc_model() 3.释放模板：clear_ncc_model() 基于变形匹配： 应用场合：搜索对象有轻微的变形。 1.创建模板：create_local_deformable_model() 2.寻找模板：find_local_deformable_model() 3.释放模板：clear_deformable_model()
字符串的模式匹配算法
在前面的图文中，我们讲了“串”这种数据结构，其中有求“子串在主串中的位置”（字符串的模式匹配）这样的算法。解决这类问题，通常我们的方法是枚举从A串（主串）的什么位置起开始与B串（子串）匹配，然后验证是否匹配。假设A串长度为n，B串长度为m，那么这种方法的复杂度是O(m*n)的。虽然很多时候复杂度达不到m*n（验证时只看头一两个字母就发现不匹配了），但是我们有许多“最坏情况”，比如： A=“aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaab”，B=“aaaaaaaab”。 大家可以忍受朴素模式匹配算法（前缀暴力匹配算法）的低效吗？也许可以，也许无所谓。 有三位前辈D.E.Knuth、J.H.Morris、V.R.Pratt发表一个模式匹配算法，最坏情况下是O(m+n)，可以大大避免重复遍历的情况，我们把它称之为克努特-莫里斯-普拉特算法，简称KMP算法。 假如，A=“abababaababacb”，B=“ababacb”，我们来看看KMP是怎样工作的。我们用两个指针i和j分别表示，。也就是说，i是不断增加的，随着i 的增加j相应地变化，且j满足以A[i]结尾的长度为j的字符串正好匹配B串的前j个字符（j当然越大越好），现在需要检验A[i+1]和B[j+1]的关系。 例子： S=“abcdefgab” T=“abcdex” 对于要匹配的子串T来说，“abcdex”首字符“a”与后面的串“bcdex”中任意一个字符都不相等。也就是说，既然“a”不与自己后面的子串中任何一字符相等，那么对于主串S来说，前5位字符分别相等，意味着子串T的首字符“a”不可能与S串的第2到第5位的字符相等。朴素算法步骤2,3,4,5的判断都是多余，下次的起始位置就是第6个字符。 例子： S=“abcabcabc” T=“abcabx”
国际税收基础知识总结(自己总结的)
国际税收基础知识总结 一、名词概念 BEPS：税基侵蚀和利润转移 G20：二十国集团 OECD：经合组织 ICT：信息和通讯技术 GAAR：《一般反避税管理办法（试行）》国家税务总局令（2014）32号 QFII：合格境外机构投资者 RQFII：人民币合格境外机构投资者 二、相关知识 1．国际上影响最大的是：《经合组织范本》（OECD范本）发达国家普遍适用 《联合国范本》（UN范本）发展中国家普遍适用《多边税收征管互助公约》已有56个签约国，G20成员已全部加入 2．非居民企业所得税征收： 按经费支出换算收入：（能正确反映经费支出，但收入或成本费用无法确定）收入额=本期经费支出/（1-核定利润率-营业税税率） 应纳税额=收入额×核定利润率×企业所得税税率 按收入总额核定：（能正确反映收入，但成本费用无法确定） 应纳税额=收入额×核定利润率×企业所得税税率 核定利润率不得低于15% 按成本费用核定： 应纳税额=成本费用总额/（1-核定利润率）×核定利润率×所得税率3．非居民企业增值税征收：境外单位在境内承包工程或应税劳务 应扣缴税额=接受方支付的价款/（1+税率）×税率 4．所得税境外抵免： 居民企业：直接缴纳和间接负担的税款均可抵免（直接抵免+间接抵免）非居民企业：只对直接缴纳的税款可以抵免（直接抵免）居民企业间接抵免适用于符合条件的境外子公司取得的股息、红利等权益性投资收益所得。 5．居民企业在境外设立的不具有独立纳税地位的分支机构，境外收入-境外支出后的金额，并入境内居民企业应纳税所得额缴税。 股息、红利等权益性投资收益，租金、利息、特许权使用费、转让财产收入等，收入-支出后的金额计入应纳税所得额。 6．境外不同地区的分支机构的亏损，不得抵减境内或其他地区的应纳税所得额。 但可用同一国家（地区）其他项目或以后年度的所得按规定弥补。 境内外亏损+盈利>=0，境外分支机构的亏损为非实际亏损，可无限期向后结转弥补。 境内外亏损+盈利<0，亏损>盈利的部分为实际亏损，按所得税法5年弥补 亏损<利的部分为非实际亏损，无限期向后弥补 7．符合间接抵免的条件：第一层直接控股>20% 第二层和第三层：相邻一层直接控股>20%且控股相加>20% 间接抵免公式： 本层企业所纳税额属于由上一层企业负担的税额 =（本层企业就利润和投资收益所实际缴纳的税额+符合本通知规定的由本层
基于HALCON的模板匹配方法总结--蓝云杨的机器视觉之路
基于HALCON的模板匹配方法总结--蓝云杨的机器视觉之路 蓝云杨的机器视觉之路/blog/user1/8/index.html 首页相册 标签机器视觉(64)图像处理(11)视频压缩(12)小波分析(5)三峡(3)生活随笔(32)HALCON(7)编程感悟(18)哲思慧语(32) 基于HALCON的模板匹配方法总结 2006-8-16 16:34:00 4 推荐很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得，但由于其他的事情总是抽不出时间。去年有过一段时间的集中学习，做了许多的练习和实验，并对基于HDevelop 的形状匹配算法的参数优化进行了研究，写了一篇《基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究》文章，总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配，又如何来协调这些参数来加快匹配过程，提高匹配的精度，这篇paper放到了中国论文在线了，需要可以去下载。 德国MVTec公司开发的HALCON机器视觉开发软件，提供了许多的功能，在这里我主要学习和研究了其中的形状匹配的算法和流程。HDevelop开发环境中提供的匹配的方法主要有三种，即Component-Based、Gray-Value-Based、Shape-Based,分别是基于组件（或成分、元素）的匹配，基于灰度值的匹配和基于形状的匹配。这三种匹配的方法各具特点，分别适用于不同的图像特征，但都有创建模板和寻找模板的相同过程。这三种方法里面，我主要就第三种－基于形状的匹配，做了许多的实验，因此也做了基于形状匹配的物体识别，基于形状匹配的视频对象分割和基于形状匹配的视频对象跟踪这些研究，从中取得较好的效果，简化了用其他工具，比如VC++来开发的过程。在VC下往往针对不同的图像格式，就会弄的很头疼，更不用说编写图像特征提取、模板建立和搜寻模板的代码呢，我想其中间过程会很复杂，效果也不一定会显著。下面我就具体地谈谈基于HALCON的形状匹配算法的研究和心得总结。 1. Shape-Based matching的基本流程 HALCON提供的基于形状匹配的算法主要是针对感兴趣的小区域来建立模板，对整个图像建立模板也可以，但这样除非是对象在整个图像中所占比例很大，比如像视频会议中人体上半身这样的图像，我在后面的视频对象跟踪实验中就是针对整个图像的，这往往也是要牺牲匹配速度的，这个后面再讲。基本流程是这样的，如下所示： ⑴ 首先确定出ROI的矩形区域，这里只需要确定矩形的左上点和右下点的坐标即可，gen_rectangle1()这个函数就会帮助你生成一个矩形，利用area_center()找到这个矩形的中心； ⑵ 然后需要从图像中获取这个矩形区域的图像，reduce_domain()会得到这个ROI；这之后就可以对这个矩形建立模板，而在建立模板之前，可以先对这个区域进行一些处理，方便以后的建模，比如阈值分割，数学形态学的一些处理等等； ⑶ 接下来就可以利用create_shape_model()来创建模板了，这个函数有许多参数，其中金字塔的级数由Numlevels指定，值越大则找到物体的时间越少，AngleStart 和AngleExtent决定可能的旋转范围，AngleStep指定角度范围搜索的步长；这里需要提醒的是，在任何情况下，模板应适合主内存，搜索时间会缩短。对特别大的模板，用Optimization
字符串匹配算法总结
Brute Force(BF或蛮力搜索) 算法： 这是世界上最简单的算法了。 首先将匹配串和模式串左对齐，然后从左向右一个一个进行比较，如果不成功则模式串向右移动一个单位。 速度最慢。 那么，怎么改进呢？ 我们注意到Brute Force 算法是每次移动一个单位，一个一个单位移动显然太慢，是不是可以找到一些办法，让每次能够让模式串多移动一些位置呢？ 当然是可以的。 我们也注意到，Brute Force 是很不intelligent 的，每次匹配不成功的时候，前面匹配成功的信息都被当作废物丢弃了，当然，就如现在的变废为宝一样，我们也同样可以将前面匹配成功的信息利用起来，极大地减少计算机的处理时间，节省成本。^_^ 注意，蛮力搜索算法虽然速度慢，但其很通用，文章最后会有一些更多的关于蛮力搜索的信息。 KMP算法 首先介绍的就是KMP 算法。 这个算法实在是太有名了，大学上的算法课程除了最笨的Brute Force 算法，然后就介绍了KMP 算法。也难怪，呵呵。谁让Knuth D.E. 这么world famous 呢，不仅拿了图灵奖，而且还写出了计算机界的Bible
个人所得税法知识点精华总结
注册会计师考试《税法》个人所得税法知识点精华总结 企业所得税和外资所得税大家觉得最大的区别在哪里?没错, 外资的更优惠, 税率更低, 且存在很多地域性和行业性优惠,并且比较的多。 那么这两个企业所得税和个人所得税的区别在哪里呢?这里先不回答, 我 将在我的总结里慢慢渗透, 希望大家能以比较的思想来学习这三章所得税。 最重要的是要把企业所得税那一章一定学好, 我再强调一次, 希望大家能够稳扎稳打, 不要心急。毕竟, 所得税和流转税一样, 在共同点上学习不同点是最能应付考试的, 也是最能让自己理解的更透彻的, 更是最能让自己不断找到税法学习感觉的极佳方法。我们认为, 任何一门课程都应该用“比较” 的思想去学 习,不断寻到区别所在,慢慢的,也就进入状态了。 1、非居民性工资薪金来源地的问题。这里是个重点内容。首先要注意香港台湾澳门地区不适用183天的这个规定,严格按照90天来考虑,注意是个隐藏考点。 1在境内居住未超过90天或 183天(税收协定国家或地区适用此天数,以下同的,仅对 在境内工作取得的境内企业承担的工资薪金所得纳税。 即境内工作取得的境外企业支付部分是免税的。注意这个免税的理解, 因为其他非工资薪金所得要对在境内工作时取得所有收入征税的。 2在境内居住超过90天或 183天,但未超过一年(即仍为非居民,或者说成无住所,一个意思的, 对在境内工作取得工资薪金所得纳税, 这里包括境内境外企业支付都要纳税;境 外工作时取得的工资不纳税。 3在境内居住满一年(注意已经成为居民性纳税人了未超过 5年的,境内取得的工资不 用说,应该纳税,临时离境取得的境内企业支付的部分纳税,境外企业支付的部分“
基於HALCON的模板匹配方法总结
基於HALCON的模板匹配方法總結 基於HALCON的模板匹配方法總結 很早就想總結一下前段時間學習HALCON的心得，但由於其他的事情總是抽不出時間。去年有過一段時間的集中學習，做了許多的練習和實驗，並對基於HDevelop的形狀匹配算法的參數優化進行了研究，寫了一篇《基於HDevelop的形狀匹配算法參數的優化研究》文章，總結了在形狀匹配過程中哪些參數影響到模板的搜索和匹配，又如何來協調這些參數來加快匹配過程，提高匹配的精度，這篇paper放到了中國論文在線了，需要可以去下載。 德國MVTec公司開發的HALCON機器視覺開發軟件，提供了許多的功能，在這裡我主要學習和研究了其中的形狀匹配的算法和流程。HDevelop開發環境中提供的匹配的方法主要有三種，即Component-Based、Gray-Value-Based、Shape-Based,分別是基於組件（或成分、元素）的匹配，基於灰度值的匹配和基於形狀的匹配。這三種匹配的方法各具特點，分別適用於不同的圖像特征，但都有創建模板和尋找模板的相同過程。這三種方法裡面，我主要就第三種－基於形狀的匹配，做了許多的實驗，因此也做了基於形狀匹配的物體識別，基於形狀匹配的視頻對象分割和基於形狀匹配的視頻對象跟蹤這些研究，從中取得較好的效果，簡化了用其他工具，比如VC++來開發的過程。在VC下往往針對不同的圖像格式，就會弄的很頭疼，更不用說編寫圖像特征提取、模板建立和搜尋模板的代碼呢，我想其中間過程會很復雜，效果也不一定會顯著。下面我就具體地談談基於HALCON的形狀匹配算法的研究和心得總結。 1. Shape-Based matching的基本流程 HALCON提供的基於形狀匹配的算法主要是針對感興趣的小區域來建立模板，對整個圖像建立模板也可以，但這樣除非是對象在整個圖像中所佔比例很大，比如像視頻會議中人體上半身這樣的圖像，我在後面的視頻對象跟蹤實驗中就是針對整個圖像的，這往往也是要犧牲匹配速度的，這個後面再講。基本流程是這樣的，如下所示： ⑴首先確定出ROI的矩形區域，這裡只需要確定矩形的左上點和右下點的坐標即可， gen_rectangle1()這個函數就會幫助你生成一個矩形，利用area_center()找到這個矩形的中心； ⑵然後需要從圖像中獲取這個矩形區域的圖像，reduce_domain()會得到這個ROI；這之後就可以對這個矩形建立模板，而在建立模板之前，可以先對這個區域進行一些處理，方便以後的建模，比如閾值分割，數學形態學的一些處理等等； ⑶接下來就可以利用create_shape_model()來創建模板了，這個函數有許多參數，其中金字塔的級數由Numlevels指定，值越大則找到物體的時間越少，AngleStart和AngleExtent 決定可能的旋轉范圍，AngleStep指定角度范圍搜索的步長；這裡需要提醒的是，在任何情
税法重点知识点总结
税法重点知识点总结 税法即税收法律制度，是调整税收关系的法律规范的总称，是国家法律的重要组成部分。下面要为大家分享的就是税法重点知识点总结，希望你会喜欢！ 税法重点知识点总结 税法的概念 税法一词在英文中为Taxation Law，《牛津法律大辞典》解释为“有关确定哪些收入、支付或者交易应当纳税，以及按什么税率纳税的法律规范的总称。”税收是国家或者政府为了实现公共职能、满足公共需求，凭借政治权力，依据法定的标准和程序，无偿、强制的取得财政收入的一种分配方式。税法即是国家调整税收法律关系的法律规范的总称，在经济法部门中具有重要的地位。国内理论界对税法的概念有所争议，有的学者将税法定义为“国家制定的各种有关税收活动的法律规范的总称，包括税收法律、法令、条例、税则、制度等”;有的学者则认为税法是“由国家最高权力机关或者其授权的行政机关制定的有关调整国家
在筹集财政资金方面所形成的税收的法令规范的总称”。 税法的原则 税法的原则反映税收活动的根本属性，是税收法律制度建立的基础。税法原则包括税法基本原则和税法适用原则。 (一)税法基本原则 税法基本原则是统领所有税收规范的根本准则，为包括税收立法、执法、司法在内的一切税收活动所必须遵守。 1.税收法定原则 税收法定原则又称为税收法定主义，是指税法主体的权利义务必须由法律加以规定，税法的各类构成要素皆必须且只能由法律予以明确。税收法定主义贯穿税收立法和执法的全部领域，其内容包括税收要件法定原则和税务合法性原则。税收要件法定主义是指有关纳税人、课税对象、课税标准等税收要件必须以法律形式做出规定，且有关课税要素的规定必须尽量明确。税务合法性原则是指税务机关按法定程序依法征税，不得随意减征、停征或免征，无法律依据不征税。
KMP字符串模式匹配算法解释
个人觉得这篇文章是网上的介绍有关KMP算法更让人容易理解的文章了，确实说得很“详细”，耐心地把它看完肯定会有所收获的～～，另外有关模式函数值next[i]确实有很多版本啊，在另外一些面向对象的算法描述书中也有失效函数f(j)的说法，其实是一个意思，即next[j]=f(j-1)+1，不过还是next[j]这种表示法好理解啊： KMP字符串模式匹配详解 KMP字符串模式匹配通俗点说就是一种在一个字符串中定位另一个串的高效算法。简单匹配算法的时间复杂度为O(m*n);KMP匹配算法。可以证明它的时间复杂度为O(m+n).。 一.简单匹配算法 先来看一个简单匹配算法的函数： int Index_BF ( char S [ ], char T [ ], int pos ) { /* 若串S 中从第pos(S 的下标0≤pos 基于HALCON的模板匹配方法总结 基于HALCON的模板匹配方法总结 HDevelop开发环境中提供的匹配的方法主要有三种，即Component-Based、Gray-Value-Based、Shape-Based,分别是基于组件（或成分、元素）的匹配，基于灰度值的匹配和基于形状的匹配。这三种匹配的方法各具特点，分别适用于不同的图像特征，但都有创建模板和寻找模板的相同过程。这三种方法里面，我主要就第三种－基于形状的匹配，做了许多的实验，因此也做了基于形状匹配的物体识别，基于形状匹配的视频对象分割和基于形状匹配的视频对象跟踪这些研究，从中取得较好的效果。在VC下往往针对不同的图像格式，就会弄的很头疼，更不用说编写图像特征提取、模板建立和搜寻模板的代码呢，我想其中间过程会很复杂，效果也不一定会显著。下面我就具体地谈谈基于HALCON的形状匹配算法的研究和心得总结。 1. Shape-Based matching的基本流程 HALCON提供的基于形状匹配的算法主要是针对感兴趣的小区域来建立模板，对整个图像建立模板也可以，但这样除非是对象在整个图像中所占比例很大，比如像视频会议中人体上半身这样的图像，我在后面的视频对象跟踪实验中就是针对整个图像的，这往往也是要牺牲匹配速度的，这个后面再讲。基本流程是这样的，如下所示： ⑴ 首先确定出ROI的矩形区域，这里只需要确定矩形的左上点和右下点的坐标即可，gen_rectangle1()这个函数就会帮助你生成一个矩形，利用 area_center()找到这个矩形的中心； ⑵ 然后需要从图像中获取这个矩形区域的图像，reduce_domain()会得到这个ROI；这之后就可以对这个矩形建立模板，而在建立模板之前，可以先对这个区域进行一些处理，方便以后的建模，比如阈值分割，数学形态学的一些处理等等； ⑶ 接下来就可以利用create_shape_model()来创建模板了，这个函数有许多参数，其中金字塔的级数由Numlevels指定，值越大则找到物体的时间越少，AngleStart和AngleExtent决定可能的旋转范围，AngleStep指定角度范围搜索的步长；这里需要提醒的是，在任何情况下，模板应适合主内存，搜索时间会缩短。对特别大的模板，用Optimization来减少模板点的数量是很有用的；MinConstrast将模板从图像的噪声中分离出来，如果灰度值的波动范围是10，则MinConstrast应当设为10；Metric参数决定模板识别的条件，如果设为’use_polarity’，则图像中的物体和模板必须有相同的对比度；创建好模板后，这时还需要监视模板，用inspect_shape_model()来完成，它检查参数的适用性，还能帮助找到合适的参数；另外，还需要获得这个模板的轮廓，用于后面的匹配，get_shape_model_contours()则会很容易的帮我们找到模板的轮廓； ⑷ 创建好模板后，就可以打开另一幅图像，来进行模板匹配了。这个过程也就是在新图像中寻找与模板匹配的图像部分，这部分的工作就由函数 find_shape_model()来承担了，它也拥有许多的参数，这些参数都影响着寻找模板的速度和精度。这个的功能就是在一幅图中找出最佳匹配的模板，返回一个模板实例的长、宽和旋转角度。其中参数SubPixel决定是否精确到亚像素级，设为’interpolation’，则会精确到，这个模式不会占用太多时间，若需要更精确，则可设为’least_square’,’lease_square_high’，但这样会增加额外的时间，因此，这需要在时间和精度上作个折中，需要和实际联系起来。比较重要的两个参数是MinSocre和Greediness，前一个用来分析模板的旋转对称和它们之间的相似度，值越大，则越相似，后一个是搜索贪婪度，这个值在很大程度上影响着搜索速度，若为0，则为启发式搜索，很耗时，若为1，则为不安全搜索，但最快。在大多数情况下，在能够匹配的情况下，尽可能的增大其值。 ⑸ 找到之后，还需要对其进行转化，使之能够显示，这两个函数 vector_angle_to_rigid()和affine_trans_contour_xld()在这里就起这个作用。前一个是从一个点和角度计算一个刚体仿射变换，这个函数从匹配函数的 税收基础知识考试题库(包括答案) 1、依现行企业所得税法规定，纳税人在年度中间合并、分立、终止的，应当自停止生产经营之日起30日内，向主管税务机关办理当期所得税汇算清缴。(×) 2、税收是国家取得财政收入的基本形式。（√） 3、专用发票的稽核检查是加强增值税征收管理的重要措施。（√） 4、下列选项在计算企业所得税时需进行调整的是（ABCD）A、公益性捐赠B、业务招待费C、工会经费D、职工教育经费 5、《税收征管法》规定, 扣缴义务人依法履行代扣、代收税款义务时，纳税人不得拒绝。纳税人拒绝的，扣缴义务人采取的措施错误的是（BCD） A、扣缴义务人应当及时报告税务机关进行处理 B、书面通知纳税人开户银行暂停支付相当于应纳税款的存款 C、立即停止支付应付纳税人的有关款项 D、书面通知纳税人开户银行从其存款中扣缴税款 6、下列税种中，纳税人与负税人通常不一致的是（ACD）A、营业税B、企业所得税C、消费税D、增值税 7、内外资企业所得税在下列政策方面的规定相一致的 有（AB） A、境外所得已纳税款的扣除规定 B、借款利息费用在税前的列支标准 C、高新技术企业的税收优惠 D、工资费用在税前的列支 8、现行制度规定，对外省（自治区，直辖市）来本地从事临时经营活动的单位和个人，可以要求其提供担保人，或者根据所领购发票的票面限额与数量交纳（C）以下的保证金，并限期缴销发票。A、2000元B、5000元C、10000元D、20000元 9、主管税务机关因发现纳税人不按规定使用减免税款的，税务机关无权停止减免。 （×） 10、某中外合资服装企业2002年销货净额为1000万元，其应酬交际费计税的最高比例为（C）A、1‰B、3‰C、5‰ D、10‰ 11、增值税的基本税率是17%。（√） 12、按(A) 分类，我国税种可划分为流转税、所得税、资源税、财产税和行为税五大类。 A、征税对象的性质 B、管理和使用权限 C、税收和价格的关系 D、预算收入构成和征税主管机关的不同 HALCON形状匹配总结 Halcon有三种模板匹配方法：即Component-Based、Gray-Value-Based、Shaped_based,分别是基于组件（或成分、元素）的匹配，基于灰度值的匹配和基于形状的匹配， 此外还有变形匹配和三维模型匹配也是分属于前面的大类 本文只对形状匹配做简要说明和补充： Shape_Based匹配方法： 上图介绍的是形状匹配做法的一般流程及模板制作的两种 方法。 先要补充点知识：形状匹配常见的有四种情况一般形状匹配模板shape_model、线性变形匹配模板 planar_deformable_model、局部可变形模板 local_deformable_model、和比例缩放模板Scale_model 第一种是不支持投影变形的模板匹配，但是速度是最高的， 第二种和第四种是支持投影变形的匹配，第三种则是支持局 部变形的匹配。 一般形状匹配模板是最常用的，模板的形状和大小一经制作 完毕便不再改变，在查找模板的过程中，只会改变模板的方 向和位置等来匹配目标图像中的图像。这个方法查找速度很 快，但是当目标图像中与模板对应的图像存在比例放大缩小 或是投影变形如倾斜等，均会影响查找结果。涉及到的算子 通常为create_shape_model 和find_shape_model 线性变形匹配模板planar_deformable_model是指模板在行列方向上可以进行适当的缩放。行列方向上可以分别独立的 进行一个适当的缩放变形来匹配。主要参数有行列方向查找 缩放比例、图像金字塔、行列方向匹配分数（指可接受的匹 配分数，大于这个值就接受，小于它就舍弃）、设置超找的角度、已经超找结果后得到的位置和匹配分数 线性变形匹配又分为两种：带标定的可变形模板匹配和不带 标定的可变形模板匹配。涉及到的算子有： 不带标定的模板：创建和查找模板算子 create_planar_uncalib_deformable_model和 find_planar_uncalib_deformable_model 带标定模板的匹配：先读入摄像机内参和外参 read_cam_par 和read_pose 创建和查找模板算子create_planar_calib_deformable_model和 find_planar_calib_deformable_model 局部变形模板是指在一张图上查找模板的时候，可以改变 模板的尺寸，来查找图像上具有局部变形的模板。例如包装 纸袋上图案查找。参数和线性变形额差不多 算子如下：create_local_deformable_model和 find_local_deformable_model 2019年税法重点知识点总结 税法即税收法律制度，是调整税收关系的法律规范的总称，是国家法律的重要组成部分。下面要为大家分享的就是税法重点知识点总结，希望你会喜欢！ 税法重点知识点总结 税法的概念 税法一词在英文中为TaxationLaw，《牛津法律大辞典》解释为“有关确定哪些收入、支付或者交易应当纳税，以及按什么税率纳税的法律规范的总称。”税收是国家或者政府为了实现公共职能、满足公共需求，凭借政治权力，依据法定的标准和程序，无偿、强制的取得财政收入的一种分配方式。税法即是国家调整税收法律关系的法律规范的总称，在经济法部门中具有重要的地位。国内理论界对税法的概念有所争议，有的学者将税法定义为“国家制定的各种有关税收活动的法律规范的总称，包括税收法律、法令、条例、税则、制度等”;有的学者则认为税法是“由国家最高权力机关或者其授权的行政机关制定的有关调整国家在筹集财政资金方面所形成的税收的法令规范的总称”。 税法的原则 税法的原则反映税收活动的根本属性，是税收法律制度建立的基础。税法原则包括税法基本原则和税法适用原则。 (一)税法基本原则 税法基本原则是统领所有税收规范的根本准则，为包括税收立法、执法、司法在内的一切税收活动所必须遵守。 1.税收法定原则 税收法定原则又称为税收法定主义，是指税法主体的权利义务必须由法律加以规定，税法的各类构成要素皆必须且只能由法律予以明确。税收法定主义贯穿税收立法和执法的全部领域，其内容包括税收要件法定原则和税务合法性原则。税收要件法定主义是指有关纳税人、课税对象、课税标准等税收要件必须以法律形式做出规定，且有关课税要素的规定必须尽量明确。税务合法性原则是指税务机关按法定程序依法征税，不得随意减征、停征或免征，无法律依据不征税。 2.税法公平原则 基于图像灰度的模板匹配方法 图像匹配技术是数字图像信息处理和计算机视觉领域中 的—个基本问题，并在卫星遥感、空间飞行器的自动导航、武器 投射系统的末制导和寻的、光学和雷达的图像目标跟踪、地球 资源分析与检测、气象预报、医疗诊断、文字读取以及景物分析 中的变化检测等许多领域中得到广泛应用㈣。 一般来说，由于图像在不同时间、不同传感器、不同视角获得的成像条件不同，因此即使是对同一物体，在图像中所表现出来的几何特性、光学特性、空间位置都会有很大的不同，如果考虑到噪声、干扰等影响会使图像发生很大差异， 图像匹配就是通过这些不同之处找到它们的相同点。 图像匹配算法主要分为两类口：一类是基于灰度匹配的方 法；另一类是基于特征匹配的方法。前者主要用空间的一维或 二维滑动模板进行图像匹配，不同算法的区别主要在模板及相 关准则的选择方面，这类方法一般匹配率高，但计算量大，速度 较慢；后者则通过在原始图像中提取点、线、区域等显著特征作 为匹配基元，进而用于特征匹配，一般匹配速度较陕，但匹配精 度不一定高。 1.概念解释： ①数字图像:数字图像是由被称做像素的小块区域组成的二维像素矩阵。一般把图像分成3种形式：单色图像，灰度图像和彩色图像。 ②像素：表示图像颜色的最小单位 ③灰度图像：灰度图是指只含亮度信息，不含色彩信息的图像，就像平时看到的黑白照片：亮度由暗到明，变化是连续的。灰度图的每个像素的亮度用一个数值来表示，通常数值范围在0—255之间，即可用一个字节来表示，0表示黑，255表示白，而其他表示灰度。 ④点阵图:显示器的屏幕由可以发光的像素点组成. 并且从几何位置看, 所用这 些像素点构成一个矩形的阵列.利用计算机控制各像素点按我们指定的要求发光, 数据结构面试之十四——字符串的模式匹配 题注：《面试宝典》有相关习题，但思路相对不清晰，排版有错误，作者对此参考相关书籍和自己观点进行了重写，供大家参考。 十四、字符串的模式匹配 1. 模式匹配定义——子串的定位操作称为串的模式匹配。 2. 普通字符串匹配BF算法（Brute Force 算法，即蛮力算法） 【算法思想】： 第（1）步；从主串S的第pos个字符和模式的第一个字符进行比较之，若相等，则继续逐个比较后续字符；否则从主串的下一个字符起再重新和模式串的字符比较之。 第（2）步骤；依次类推，直至模式T中的每一个字符依次和主串S中的一个连续的字符序列相等，则称匹配成功；函数值为和模式T中第一个字符相等的字符在主串S中的序号，否则称为匹配不成功，函数值为0。 比如对于主串S=”abacababc”; 模式串T=”abab”; 匹配成功，返回4。 对于主串S=”abcabcabaac”; 模式串T=”abab”; 匹配不成功，返回0。 【算法实现】： //普通字符串匹配算法的实现 int Index(char* strS, char* strT, int pos) { //返回strT在strS中第pos个字符后出现的位置。 int i = pos; int j = 0; int k = 0; int lens = strlen(strS); int lent = strlen(strT); while(i < lens && j < lent) { if(strS[i+k] == strT[j]) { ++j; //模式串跳步 ++k; //主串(内)跳步 } else { i = i+1; j=0; //指针回溯，下一个首位字符 k=0; } }//end i if(j >= lent) { return i; } else { return 0; } }//end [算法时间复杂度]：设主串长度为m,模式串的长度为n。一般情况下n 几种图像的检测和模板匹配方法 图象的分割与检测（识别）实际上是一项非常困难的工作。很难说清楚为什么图象应该分割成这样而不是那样。人类的视觉系统是非常优越的，它不仅包含了双眼，还包括了大脑，可以从很复杂的景物中分开并识别每个物体，甚至可以毫不费力的跟上每秒好几十帧变化的图象。举两个例子来说明一下人类视觉系统的优越性： 图1是单词THE，这一点很容易看出来，但仔细观察一下，就会发现，图中少了很多线条。在我们人类看来很简单的一件事，让计算机来做就很困难了。 图2中尽管没有任何线条，但我们还是可以很容易的看出中间存在着一个白色三角形。计算机却很难发现。 由于人类在观察图象中应用了大量的知识，所以没有任何一台计算机在分割和检测真实图象时，能达到人类视觉系统的水平。正因为如此，对于大部分图象应用来说，自动分割与检测还是一个将来时，目前只有少数的几个领域（如印刷体识别OCR）自动识别达到了实用的水平。假想在一场足球比赛的录象中，我们希望可以输入命令，由计算机自动搜索出所有射门的镜头并显示在屏幕上，但目前，我们能从一幅图象中获得的信息只是每个像素的颜色或灰度值，除此以外别无其它，完成上述功能实在是太困难了。所以说解决图象分割和检测最根本的方法是在编码（成像）时就给予考虑。这也正是MPEG4及未来的视频压缩编码标准的主要工作。 针对上述困难，现在提出了三种算法：投影法，差影法和模板匹配。 1、投影法 怎样从华盛顿纪念碑图中自动检测到水平方向上纪念碑的位置。 仔细观察，不难发现，纪念碑上像素的灰度都差不多而且与众不同，如果我们选取合适的阈值，做削波处理（这里选175到220），将该图二值化，如下图所示： 图1. 削波处理，将图二值化图2. 图4做竖直方向投影 财务税务基本知识汇总，会计必读！ 下面给大家分享财务税务基本知识，其中包括增值税，消费税，营业税，关税，企业所得税等税种的计算方式。一、增值税 1、一般纳税人 应纳税额=销项税额—进项税销项税额=销售额×税率此处税率为17%组成计税价格=成本×(1+成本利润率)组成计税价 格=成本×(1+成本利润率)÷(1—消费税税率)禁止抵扣人进项税额=当月全部的进项税额×(当月免税项目销售额，非应税项目营业额的合计÷当月全部销售，营业额合计) 2、进口货物 应纳税额=组成计税价格×税率组成计税价格=关税完税价格+关税(+消费税) 3、小规模纳税人 应纳税额=销售额×征收率销售额=含税销售额÷(1+征收率) 二、消费税 1、一般情况： 应纳税额=销售额×税率不含税销售额=含税销售额÷(1+增值税税率或征收率)组成计税价格=(成本+利润)÷(1—消费税率)组成计税价格=成本×(1+成本利润率)÷(1—消费税税率)组成计税价格=(材料成本+加工费)÷(1—消费税税率)组成计税价 格=(关税完税价格+关税)÷(1—消费税税率) 2、从量计征 应纳税额=销售数量×单位税额 三、营业税 应纳税额=营业额×税率 四、关税 1、从价计征 应纳税额=应税进口货物数量×单位完税价×适用税率 2、从量计征 应纳税额=应税进口货物数量×关税单位税额 3、复合计征 应纳税额=应税进口货物数量×关税单位税额+应税进口货物数量×单位完税价格×适用税率 五、企业所得税 应纳税所得额=收入总额—准予扣除项目金额应纳税所得额=利润总额+纳税调整增加额—纳税调整减少额应纳税额=应纳税所得额×税率月预缴额=月应纳税所得额×25%月应纳税所得额=上年应纳税所得额×1/12 六、外商投资企业和外商企业所得税 1、应纳税所得额 制造业： 应纳税所得额=产品销售利润+其他业务利润+营业外收入— 实验7、字符串查找 目的 掌握字符串模式匹配的经典算法。 问题描述 分别用简单方法和KMP方法实现index在文本串中查找指定字符串的功能。 步骤 1.定义字符串类型 2.实现简单的index操作，从文本串中查找指定字符串。 3.实现KMP方法的index操作，从文本串中查找指定字符串。 4.[选]建立一个文本文件，读入每一行来测试自己完成的练习，观察并理解程序的各 个处理。 设备和环境 PC计算机、Windows操作系统、C/C++开发环境 结论 能够理解和掌握字符串模式匹配的典型算法。 思考题 1.对KMP算法分别用手工和程序对某个模式串输出next和nextval。 朴素算法： #include #define ERROR -2 #define MAXLEN 100//字符串的最大长度 char S[MAXLEN+10],T[MAXLEN+10],st[MAXLEN+10];//串S和串T int S0,T0; //S0：串S的长度 T0：串T的长度 int pos; //pos的起始位置 void Init(char *S,int &S0)//读入字符串 { int len,i; New_Input: scanf("%s",st);//读入字符串 len=strlen(st); if (len>MAXLEN)//如果字符串的长度大于规定的字符串最大长度 { printf("This String is too long,Please Input a new one.nn"); goto New_Input;//重新读入字符串 字符串匹配算法的研究及其程序实现 计算机学院计算机科学与技术专业2007级指导教师：滕云 摘要：在字符串匹配算法之中，最古老和最著名的是由D. E. Knuth, J. h. Morris, V. R. Pratt 在1997年共同提出的KMP算法。直至今日，人们对字符串匹配问题还在进行着大量的研究，以寻求更简单，或者平均时间复杂度更优的算法;学者们在不同的研究方向上，设计出了很多有效的匹配算法。在现实生活中，串匹配技术的应用十分广泛，其主要领域包括：入侵检测，病毒检测，信息检索，信息过滤，计算生物学，金融检测等等。在许多应用系统中，串匹配所占的时间比重相当大，因此，串匹配算法的速度很大程度上影响着整个系统的性能。该论文重点分析了KMP算法的实现原理和C语言实现，并在此基础上提出了改进的KMP算法，使得该算法更方便实用。 关键词：KMP算法；时间复杂度；串匹配；改进；方便使用； String matching algorithm and Implementation of the Program College of Computer Sciences, Computer Science and Technology Professional grade 2007, Instructor YunTeng Abstractor:Among the string matching algorithm,the oldest and most famous is KMP algorithm co-sponsored by D.E Knuth, J. h. Morris, VR Pratt in 1997. As of today, a lot of research to String matching are still in progress, to seek a more simply or better average time complexity of the algorithm. In different research direction, scholars have designed a lot of valid matching.In real life, the string matching technique is widely used，The main areas include: intrusion detection, virus detection, information retrieval, information filtering, computational biology, financial inspection and so on.In many applications，a large percentage of the time was placed by the string matching, so the string matching algorithms significantly affect the speed performance of the whole system.The paper analyzes the implementation of the KMP algorithm theory and through the C language to achieve it.And we puts forward a modified KMP algorithm in order to makes the algorithm more convenient and practical. Key words:KMP algorithm; Time complexity; String matching; Improved; Easy to use;基于HALCON的模板匹配方法总结.
税收基础知识试题及答案
HALCON形状匹配总结
2019年税法重点知识点总结
基于图像灰度的模板匹配方法
C语言字符串模式匹配
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字符串模式匹配
字符串匹配算法的研究_本科论文