本书是被誉为“C#圣经”的经典巨著，因语言生动流畅、剖析深入、涵盖全面而广受推崇，畅销不衰，曾经获得Referenceware编程图书大奖，并入选Jolt大奖提名。
书中探讨了C#语言和.NET平台的各种特性，包括重载运算符、指针、泛型等高级功能和CIL、远程处理、WindowsForms、ASP.NET、ADO.NET等技术，不少概念都通过IL代码透视其背后的本质，使你知其然，更知其所以然。
新版更透彻阐述了C#2010和.NET4新功能，包括动态语言运行时（DLR）、任务并行库（TPL，包括PLINQ）、ADO.NET实体框架（包括LINQtoEF）、扩展的WPFAPI，以及改进的COM互操作

ResevApp该项目是使用版本10.2.0生成的。
开发服务器为开发服务器运行ngserve。
导航到http://localhost:4200/。
如果您更改任何源文件，该应用程序将自动重新加载。
代码脚手架运行nggeneratecomponentcomponent-name生成一个新的组件。
您还可以使用nggeneratedirective|pipe|service|class|guard|interface|enum|module。
建造运行ngbuild来构建项目。
构建工件将存储在dist/目录中。
使用--prod标志进行生产构建。
运行单元测试运行ngtest通过执行单元测试。
运行端到端测试运行nge2e以通过执行端到端测试。
进一步的帮助要获得有关AngularCLI的更多帮助，请使用nghelp或查看“页面。

DARTEL是由FIL的JohnAshburner最新开发的，一组用于被试间脑图像配准的算法和工具。
相对于SPM原有被试间配准方法，该方法可以获得更搞精度的被试间配准。
FIL内部使用经验表明，基于DARTEL进行VBM分析既可以获得更精确定位(localization)，又可以提高敏感性(sensitivity)。
下边对如何使用DARTEL做VBM分析进行逐步说明。

基于语音的性别识别基于语音的性别识别，使用：免费的ST美国英语语料库数据集（SLR45）梅尔频率倒谱系数（MFCC）高斯混合模型（GMM）数据集可以在上找到免费的ST美国英语语料库数据集（SLR45）。
它是提供的免费的美国英语语料库，其中包含10位说话者（5位女性和5位男性）的讲话。
每个说话者大约有350种话语。
理论语音特征提取此处使用梅尔频率倒谱系数（MFCC），因为它们可在说话者验证中提供最佳结果。
MFCC通常如下得出：进行信号（窗口摘要）的傅立叶变换。
使用三角形重叠窗口，将以上获得的光谱的功率映射到mel刻度上。
记录每个梅尔频率下的功率对数。

文章作者写的matlab源代码，该文章发表在DigitalSignalProcessing:Ke-KunHuang,HuiLiu,Chuan-XianRen,Yu-FengYuandZhao-RongLai.Remotesensingimagecompressionbasedonbinarytreeandoptimizedtruncation.DigitalSignalProcessing,vol.64,pp.96-106,2017.(http://dx.doi.org/10.1016/j.dsp.2017.02.008)遥感图像数据非常广泛，因此需要通过空间设备上的低复杂度算法进行压缩。
具有自适应扫描顺序（BTCA）的二叉树编码是一个的有效算法。
然而，对于大规模遥感图像，BTCA需要大量的内存，而且不能随机存取。
在本文中，我们提出了一种基于BTCA的新的编码方法。
小波图像首先划分为几个块，并由BTCA单独编码的。
根据BTCA的属性，仔细选择每个块的有效截断点，以优化速率失真的比例，从而获得更高的压缩比、更低的内存要求和随机访问性能。
由于没有任何熵编码，所提出的方法简单快速，非常适合于空间设备。
对三个遥感图像集进行实验，结果表明它可以显着提高PSNR、SSIM和VIF，以及主观视觉体验。
Theremotesensingimagedataissovastthatitrequirescompressionbylow-complexityalgorithmonspace-borneequipment.Binarytreecodingwithadaptivescanningorder(BTCA)isaneffectivealgorithmforthemission.However,forlarge-scaleremotesensingimages,BTCArequiresalotofmemory,anddoesnotproviderandomaccessproperty.Inthispaper,weproposeanewcodingmethodbasedonBTCAandoptimizetruncation.ThewaveletimageisfirstdividedintoseveralblockswhichareencodedindividuallybyBTCA.AccordingthepropertyofBTCA,weselectthevalidtruncationpointsforeachblockcarefullytooptimizetheratioofrate-distortion,sothatahighercompressionratio,lowermemoryrequirementandrandomaccesspropertyareattained.Withoutanyentropycoding,theproposedmethodissimpleandfast,whichisverysuitableforspace-borneequipment.Experimentsareconductedonthreeremotesensingimagesets,andtheresultsshowthatitcansignificantlyimprovePSNR,SSIMandVIF,aswellassubjectivevisualexperience.

A/D采样获得超声检测波形，对超声回波信号进行分析，求取被测物体的厚度。
含有超声回波波形及数据，以及一些例子。
研究超声波的童鞋可以下载。

为了提高立体匹配效率和获得高精度的亚像素级视差,该文提出一种快速的小基高比立体匹配方法。
该方法首先利用积分图像加速自适应窗口和规范互相关度量的计算,然后根据可靠性约束进一步拒绝错误匹配,再采用基于迭代二倍重采样的亚像素级匹配方法为可信点计算亚像素级视差,最后利用基于图分割的视差平面拟合方法获得稠密的亚像素级视差图。
实验结果表明该方法不但可获得高精度的亚像素级视差而且还提高了算法的匹配效率,满足了小基高比立体重建的需求。

投放的百度竞价广告怎么效果不好呀？实际上这个问题我曾经也说过，并不是百度竞价效果不好，相反它的效果一直都是可以的，从大量商家每年都在百度上投放广告的这个情况也能判断出百度竞价的效果是不错的。
既然效果不错，为什么还是有很多人投放后效果惨淡呢？关键是有很多人一直以为只要投放了广告就会有流量，甚至还有的人认为只要把热门关键词填写好就会获得精准流量，然而却忽略了很多潜在的实际问题。
终究一点就是大家并不了解客户消费的心理，从而导致点击费用高、转化效果差的特性。

Simulink与信号处理.丁亦农.2014高清文字版本书是学习和使用Simulink对信号处理系统进行模拟和仿真的参考书籍，是笔者对多年来在MathWorks工作期间与公司软件开发人员及众多用户交流、切磋获得的经验、体会的总结和提炼。
全书共8章，介绍了Simulink的基本知识和Simulink的扩展之一——DSP系统工具箱（DSPSystenToolbox），并按照一般信号处理系统的组成方式和信号流程介绍如何用Simulink建立系统模型——包括信号的产生，信号的滤波，信号的统计参数与信号估计，以及如何在Simulink系统模型中实现复杂的数字信号处理算法。
　　本书的重要特点是在讨论信号处理系统建模时采用了大量实例。
全书共提供了近100个Simulink模型文件，是学习Simulink软件，掌握模块特点和应用场合，进而建立复杂信号处理系统模型的宝贵参考资料。
这本书的另一个重要特点是涉及面广，取材新颖、实用。
本书还特别介绍了Simulink近几年引入的几个重要元素，如传统代码工具和在Simulink中使用MATLAB代码生成器从MATLAB程序自动生成C代码等。
　　本书可以作为电气工程、自动控制及其他专业老师、学生，及相关工程技术人员的参考用书。

手持式摄像机在使用时常常会受到使用者有意无意抖动的影响,从而影响成像效果，造成录制视频的不稳定及跳动问题，尤其是在使用者在一场景中特写或者跟踪某一具体目标时，使用者通常不能准确定位到或者估计出运动目标的位置，从而造成目标在视频中位置的不稳定，造成视频的主观效果变得不理想。
为了解决这一问题，我们需要设计一种算法来识别这种无意义的运动并设法通过补偿的方式来使得场景中的目标物体保持位置稳定的状态。
手持式摄像机捕获的视频通常都会受到抖动的影响，这严重的影响视频的主观效果。
这里提出的算法可以可靠的用于数字视频的去抖动。
这个算法通过识别这些意外的抖动并且利用运动补偿的方法来获得一个较好的视频输出。
这个系统可以分为三个模块：（1）运动估计模块；
（2）抖动识别模块；
（3）运动补偿模块。
注：代码在matlab7.7.0(R2008b)运行通过[1]FVella,ACastorina,MMancuso.Digitalimagestabilizationbyadaptiveblockmotion vectorsfiltering,IEEETransactionsonConsumerElectronics,2002

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。