软件项目的估算历来是一个难题。
由于软件开发活动还无法实现土建工程那种成熟度，所以也无法像做土建工程那样通过预算速查手册来评估。
但是，对于一项投资来说，总要说出要投资多少吧，软件开发也要给出投资额，这就需要做估算了。
本文主要讨论敏捷软件开发中的用户故事（UserStory）估算。
估算方法有很多，但大体上分为绝对估算和相对估算。
在本文中，“绝对估算”就是指以绝对时间（如小时或天）为单位进行估算。
而“相对估算”就是通过用户故事之间的大小对比进行估算，估算后的结果没有时间单位（它们之间的差异，不在本文讨论范围之内）。
在相对估算方法中，也有很多种不同方式。
而相对估算的过程中常常会出现下面的现象，尤其是对

书名：分布式数据库架构及企业实践——基于Mycat中间件作者：周继锋冯钻优陈胜尊左越宗ISBN：978-7-121-30287-9出版年月：2016年11月定价：79元开本：787×9801/16普通关键词：计算机分布式数据库学科关键词：分布式数据库架构实践编辑推荐讲解分布式数据库的书并不多，讲解其架构及企业实践的就更少了。
本书基于国内知名的开源分布式数据库中间件Mycat讲解了如何实现分布式数据库，很有实践及借鉴意义。
内容简介本书由资深Mycat专家及一线架构师、DBA编写而成。
全书总计8章，首先简单介绍了分布式系统和分布式数据库的需求，然后讲解了分布式数据库的实现原理，并对市场上存在的各种分布式数据库中间件进行了对比，再围绕着如何利用Mycat实现分布式数据库而展开。
本书对Mycat从入门到进阶、从高级技术实践到架构剖析、从网络通信协议解析到系统工作原理的方方面面进行了详细讲解，并剖析了Mycat的SQL路由、跨库联合查询、分布式事务及原生MySQL、PostgreSQL协议等核心技术。
通过本书不仅可以了解Mycat的基本概念，掌握Mycat配置等技术，还能感受到Mycat的架构设计之美，了解Mycat2.0的未来规划。
无论是对于软件工程师、测试工程师、运维工程师、软件架构师、技术经理，还是对于资深IT人士来说，本书都极具参考价值

阿里云、梦网云通讯、容联云通讯和互亿无线这四家主流的短信验证码平台，在短信验证码收费方式方面，彼此各不相同，具体有按充值金额收费、按当月短信发送量收费、按购买短信条数收费等几种，而且基本上都是要求企业预付费才能使用；
在短信验证码收费价格方面，它们基本上都集中在3.6-6.0分/条之间。
以上信息在企业选择时短信服务时仅提供参考。

课程设计的题目：基于MATLAB的语音信号分析及滤波。
课程设计的内容：录制一段个人自己的语音信号，并对录制的信号进行采样；
画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；
给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性变换设计滤波器，并画出滤波器的频率响应；
然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；
回放语音信号；
最后，设计一个信号处理系统界面。
课程设计的要求：1.完成语音信号的采集，利用windows自带的录音机或其他软件，录制一段语音，时间在1s以内；
2.进行语音信号的频谱分析;3.进行数字滤波器的设计，滤波器的性能指标可以根据实际情况作调整,要求用窗函数法和双线性变换法设计以下三种数字滤波器：（1）低通滤波器性能指标Hzfb1000=，Hzfc1200=，最小衰减dBAs100=As10dB=，最大衰减dBAp1=；
（2）高通滤波器性能指标Hzfs4800=，Hzfb5000=，最小衰减dBAs100=，最大衰减；
dBAp1=（3）带通滤波器性能指标Hzfb12001=，Hzfb30002=，Hzfc10001=，最小衰减Hzfc32002=dBAs100=，最大衰减；
dBAp1=4.对语音信号进行滤波处理;5.对滤波前后的语音信号频谱进行对比，并对设计结果进行独立思考和分析;6.在基本要求的基础上,学生可以根据个人对该课程设计的理解,添加一些新的内容,如设计系统人机对话界面。

针对城市道路交通拥堵预警问题，提出了一种基于深度学习的预测模型。
通过归纳合并交通流参数、环境状态、时段等基础数据来构建交通流特征向量并确定四种预测状态。
采用深度学习的自编码网络方法从无标签数据集中学习获取可表征数据深层特征的隐层参数并生成新特征集。
应用Softmax回归对有标签的新特征集进行学习生成预测分类器，模型可对交通拥堵状况进行多态预测。
通过仿真对比分析，预测模型具有较省略特征学习的预测算法更好的预测性能，平均预测精度可达85%。

安卓opencv实现人脸检测，人脸识别，人脸对比，实现opencv对图像的翻转，镜像等操作。
实现多人检测

MSET是由Singer等提出的一种非线性的多元预测诊断技术，是一种通过分析对比实际监测参数与设备正常运行时的健康数据为基础，对正常运行时的各个参数进行运算并做出估计，以这种正常的状态估计作为标准。
当得到实际的运行数据时，同样以健康数据为基础，并找到实际数据与健康数据的关联程度，以此对实际运行状态做出估计，这种＂程度＂是通过权值向量来决定的，用于衡量实际状态与正常状态的相似性。
最终对健康状态与实际运行状态的估计结果进行对比分折，并引入残差的概念，最终进行诊断。
目前在核电站传感器校验、设备监测、电子产品寿命预测等方面有成功的应用。

YML保存cvCompareHistcvCalcEMD2直方图对比opencvvs2010内含详细注释

程序包分为4部分，分别对应4个任务1、Task1a、Awgn.mAWGN信道理论误码率b、simulationAwgnPe.m仿真误码率函数c、main.m主函数，绘图2、Task2a、project_1_QAM.mdlSimulink仿真16QAM模块图b、project_1_PSK.mdlSimulink仿真QPSK模块图c、project_1_main2.m绘出QPSK编译码误码率曲线d、project_1_main3.m绘出16QAM编译码误码率曲线3、Task3a、Task3_116qam下软解调与硬判决译码性能对比b、Task3_2QPSK下软解调与硬判决译码性能对比c、Task3_316qam下未凿孔与凿孔卷积码译码性能对比d、Task3_4QPSK下未凿孔与凿孔卷积码译码性能对比4、Task4a、Task4_1卷积码在瑞丽衰落信道和复信道中的误码特性b、Task4_2QAM在H信道下软解调与硬判决译码性能对比

《瑞文智力测验》是心理学领域中广泛应用的一种智力评估工具，由英国心理学家JohnC.Raven在20世纪30年代所创制。
它以其独特的图像推理模式和跨文化适用性而闻名，广泛用于教育、职业选拔以及临床评估等多个领域。
瑞文智力测验主要考察的是个体的逻辑推理能力、空间认知能力和问题解决能力，而非特定的文化背景知识。
测试形式以图片为主，分为多个系列，如标准进步矩阵（StandardProgressiveMatrices,SPM）、彩色进步矩阵（ColouredProgressiveMatrices,CPM）等，适用于不同年龄层的测试对象。
该测验包含一系列图形矩阵，每个矩阵都缺少一个图案，测试者需要根据逻辑规律找出缺失的部分。
矩阵的难度逐渐提升，从简单到复杂，以考察被试者的智力水平随难度增加的适应性。
由于其无文字、无语言的特点，瑞文智力测验具有很高的公平性和客观性。
在《瑞文智力测验》的压缩包中，包含了完整的测试题目和答案。
自测者可以通过对比答案，了解自己的表现和智力水平。
然而，需要注意的是，自我评估的结果可能不如专业人员的评估准确，因为专业评估会考虑更多因素，如测试环境、压力等。
此外，虽然自我测验方便，但过度依赖或频繁进行此类测试可能影响个人对自我能力的认知，甚至产生不必要的焦虑。
在实际应用中，瑞文智力测验的结果通常与其他心理测量工具结合使用，以全面评估个体的心理素质。
比如，它可以与韦氏智力量表（WechslerIntelligenceScale）一起，帮助鉴别个体在言语理解、操作技能和综合智力上的优势与劣势。
同时，这些结果对于教育规划、职业指导、心理咨询等方面都有重要参考价值。
瑞文智力测验是一种科学、公正的智力评估工具，对于理解个体智力结构和潜能具有重要意义。
然而，它仅是评估手段之一，不能完全定义一个人的能力和潜力。
正确的理解和使用瑞文智力测验，能帮助我们更好地认识自己，为个人发展提供有益的参考。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。