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ElecardStreamEyeStudio用于H264编码文件的分析1.ElecardStreamEyeStudio是一款功能强大专业的多媒体视频优化压缩编码工具，它可以该显示多媒体文件帧，它们的大小，类型，时间，位置和顺序流;比特率，以及其他常见的视频流参数。
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有两种外形类似、习性相近的鸟，给出某科研人员对着两种鸟类的翅展和身长的记录。
问题1.请根据上述表格，给出一个为这两种鸟类分类的方法。
问题2.现观察到该片丛林中的三只鸟，其翅展和身长的数据分别为(12.50,19.00),(13.00,18.00),(14.00,20.70)。
请通过数据进行辨识，这三只鸟分别是A类还是B类。
问题3.若科研人员发现，记录中有一处错误，翅展13.80cm、身长19.00cm这只鸟类应属于A类而非B类。
请分析该错误对分类的影响。
由此写出期末论文，内容包含摘要、关键词、题目重述、符号说明、模型建立、模型求解、回答题目问题、模型改进、总结的全部文字。
代码在附录中。

作者:钟玉泉编出版社:高等教育出版社出版年:1996-4页数:468定价:18.90元装帧:简裝本ISBN:9787040054859内容简介······《复变函数学习指导书》是钟玉泉主编的《复变函数》（第2版）的配套教学用书，对本科数学类专业学习复变函数课程有指导的意义。
为方便读者阅读，《复变函数学习指导书》按教材各章顺序对应编写，每章都包括以下三部分内容：重点、要求与例题，按照教材章节顺序，在概括本章内容重点与要求的同时全面系统地总结和归纳复变函数问题的基本类型，每种类型的基本方法，每种方法先概括要点，然后选择若干具有典型性、代表性和一定技巧性的例题，逐层剖析，分类讲解；
习题解答提示，教材各章习题除简单、明显的外都分别给出解法或证明提示，包括解题要点，或解题思路分析，或指出解、证时应该利用的主要工具，而把细致的中间过程留给读者自己补充完成；
类题或自我检查题，这部分题目是为读者检查自己掌握复变函数理论和方法的程度编排的。
《复变函数学习指导书》适合高等院校理科学生阅读。
目录······说明第一章复数与复变函数I.重点、要求与例题§1.复数（例1.1.1一1.1.21）§2.复平面上的点集（例1.2.1—1.2.9）§3.复变函数（例1.3.1—1.3.13）§4.复球面与无穷远点（例1.4.1—1.4.2）§5.复数列的极限（例1.5.1—1.5.7）Ⅱ.习题解答提示Ⅲ.类题或自我检查题第二章解析函数I.重点、要求与例题§1.解析函数的概念与柯西一黎曼（C.一R.）条件（例2.1.1—2.1.19）§2.初等解析函数（例2.2.1—2.2.8）§3.初等多值函数（例2.3.1—2.3.21）Ⅱ.习题解答提示Ⅲ.类题或自我检查题第三章复变函数的积分I.重点、要求与例题§1.复积分的概念及其简单性质（例3.1.1—3.1.11）§2.柯西积分定理（例3.2.1—3.2.9）§3.柯西积分公式及其推论（例3.3.1—3.3.16）§4.解析函数与调和函数的关系（例3.4.1—3.4.9）Ⅱ.习题解答提示Ⅲ.类题或自我检查题第四章解析函数的幂级数表示法I.重点、要求与例题§1.复级数的基本性质（例4.1.1—4.1.13）§2.幂级数（例4.2.1—4.2.6）§3.解析函数的泰勒（Taylor）展式（例4.3.1—4.3.21）§4.解析函数零点的孤立性及唯一性定理（例4.4.1—4.4.13）Ⅱ.习题解答提示Ⅲ.类题或自我检查题第五章解析函数的洛朗展式与孤立奇点I.重点、要求与例题§1.解析函数的洛朗展式（例5.1.1—5.1.10）§2.解析函数的（有限）孤立奇点（例5.2.1—5.2.7）§3.解析函数在无穷远点的性质（例5.3.1—5.3.9）§4.整函数与亚纯函数的概念（例5.4.1—5.4.6）Ⅱ.习题解答提示Ⅲ.类题或自我检查题第六章残数理论及其应用I.重点、要求与例题§1.残数（例6.1.1—6.1.11）§2.用残数定理计算实积分（例6.2.1—6.2.16）§3.辐角原理及其应用（例6.3.1—6.3.9）Ⅱ.习题解答提示Ⅲ.类题或自我检查题第七章保形变换I.重点、要求与例题§1.解析变换的特性（例7.1.1—7.1.6）§2.线性变换（例7.2.1—7.2.14）§3.某些初等函数所构成的保形变换（例7.3.1—7.3.10）§4.关于保形变换的黎曼存在定理和边界对应定理（例7.4.1—7.4.4）Ⅱ.习题解答提示Ⅲ.类题或自我检查题第八章解析开辟I.重点、要求与例题§1.解析开辟的概念与幂级数开辟（例8.1.1—8.1.11）§2.透弧解析开辟、对称原理（例8.2.1—8.2.5）§3.完全解析函数及黎曼面的概念（例8.3.1—8.3.3）§4.多角形区域的保形变换（例8.4.1—8.4.4）Ⅱ.习题解答提示Ⅲ.类题或自我检查题第九章调和函数I.重点、要求与例题§1.平均值定理与极值原理（例9.1.1—9.1.3）§2.泊松积分公式与狄利克雷问题（例9.2.1—9.2.2）Ⅱ.习题解答提示Ⅲ.类题或自我检查题附录教材主要内容间的关联示意图

《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上出版的，部分章节涉及了常见的优化算法（遗传算法、粒子群算法等）与神经网络的结合问题。
《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究生课题研究的参考书籍，亦可供相关专业教师教学参考。
《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章目录如下：第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

这是虹软笔试题，包括14、15、17年的校招笔试，对于想进虹软算法岗的小伙伴可以参考一下，的确能碰到原题。

解救者14isk黑苹果clover配置文件，测试可用，本人使用10.14.5黑果小兵的镜像

亲测，可以运用。
compat-libstdc++-33-3.2.3-69.el6.x86_64.rpmgcc-c++-3.4.6-3.1.x86_64.rpmlibaio-devel-0.3.105-2.x86_64.rpmlibstdc++-devel-3.4.6-3.1.x86_64.rpmpdksh-5.2.14-37.el5_8.1.x86_64.rpm

在中国安防产业中视频监控作为最重要的信息获取手段之一，能对目标有效的提取是重要而基础的问题，因此本文在此背景下，围绕对监控视频的前景目标有效的提取问题，研究了关于1）静态背景、动态背景的前景目标提取，能在背景复杂化的条件下，将运动的目标；
2）带抖动视频；
3）静态背景下多摄像头对多目标提取；
4）出现异常事件视频的判断等问题。
给出了在不同情况下的前景目标提取方案。
问题一是针对静态背景且摄像头稳定的情况下，如何对前景目标提取的问题。
在题目要求的基础上，通过对附件2中几组视频的分析，我们发现所有前景目标的运动短暂且光线明暗变化不明显。
由于传统的Vibe算法能抑制鬼影但是运行效果不理想，因此采用建立在帧差法上改进的Vibe算法模型求解问题。
并和传统的Vibe算法做对比，结果显示改进的Vibe算法明显优于传统的算法。
而且对我们的算法模型做了效果评价。
详细数据参考正文与附录。
问题二是在背景为动态（如有水波的产生）的情况下，对前景目标的提取问题。
在此问题中，由于动态背景存在使得提取出的图像帧具有大量的干扰噪声，对前景目标的识别和提取造成干扰，因此我们提出一种基于全局外观一致型的运动目标检测法。
在用Vibe算法对场景预检测的基础上，建立混合高斯模型分别对前景和背景进行全局外观建模，将运动目标检测出来，再引入超像素去噪，进一步优化结果。
详细结果参考正文与附录。
问题三是在问题一、二基础上的进一步深化。
问题一及问题二是建立在摄像机自身稳定的基础上，而问题三则是在摄像机抖动的情况下。
由于摄像机抖动一般具有旋转和平移，因此我们建立了坐标变换模型，以仿射变换作为模型基础，结合改进的高精度鲁棒的RANSAC算法提取前景目标，并对比灰度投影法，比较两种模型效果。
具体效果见正文与附录。
问题四是对前三个问题的综合应用。
运用基于混合高斯模型背景建模Vibe算法，对前景目标进行提取；
选出具有显著前景目标的参考帧，计算参考帧中显著前景目标所占的面积，并将此面积设定为阈值T，遍历所有的视频帧，计算其前景目标所占的面积，通过相减对比，判定显著前景目标。
若判定为显著前景目标则输出其所在视频帧中的帧号，并将显著前景出现的总帧数增加1。
问题五是针对多摄像头多目标的协同跟踪问题。
在问题二的混合高斯模型基础上我们建立了动态背景提取法，对不断变化的背景进行实时更新。
再利用单应性约束法对多目标发生重叠现象进行投影将重叠目标区分开来，对目标进行定位。
由于目标的不断运动，我们采用粒子滤波法对前景目标进行实时跟踪，通过多摄像头的协同通信完成对多前景目标的检测。
问题六是针对监控视频中前景目标出现异常情况时判断能否有异常事件的问题。
在基于稀疏表示的模型上，引入混合高斯模型用于学习不同类型的运动特征规律，然后通过各个单高斯模型中的均值建立一个相似矩阵作为字典。
以测试阶段生成的核矢量为基础，用该局部特征的核矢量计算基于稀疏表示的重构误差，并将其与已设定的阈值进行比较，如果重构误差大于阈值，则判为异常。

14、Kubernetes-集群安装-配置公有仓库、集群功能演示.7z

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。