使用拉格朗日乘子法对目标进行分离，将视频的每一帧图像分离为前景图像和背景图像

火龙果软件工程技术中心  创建型模式　创建型模式（CreationalPattern）对类的实例化过程进行了抽象，能够使软件模块做到与对象创建和组织的无关性。
为了使体系结构更加清晰，一些软件在设计上要求当创建类的具体实例时，能够根据具体的语境来动态地决定怎样创建对象，创建哪些对象，以及怎样组织和表示这些对象，而创建型模式所要描述的就是该如何来解决这些问题。
按照生成目标的不同，创建型模式可以分为类的创建型模式和对象的创建型模式两种：类的创建型模式类的创建型模式通过使用继承关系，将类的创建交由具体的子类来完成，这样就向外界隐藏了如何得到具体类的实现细节，以及这些类的实例是如何被创建和组织在一起的。

NSGA-II的中文翻译，研究多目标优化算法的可以看一下，入门论文之一！非支配排序遗传算法。
非支配排序遗传算法

Onivim2轻量级，模态代码编辑器:warning_selector:当前处于Alpha状态-可能存在错误或不稳定-请谨慎使用:warning_selector:介绍Onivim2是对编辑器的重新构想。
Onivim2旨在将Sublime的速度，VSCode的语言集成以及Vim的模式编辑体验整合到一个软件包中。
Onivim2内置使用框架。
Onivim2使用来管理缓冲区并提供可靠的模式编辑，并具有快速的本机前端。
另外，Onivim2整体上利用了VSCode扩展主机进程-最终意味着对VSCode扩展和配置的完全支持。
目标现代UX-与VSCode和Atom等现代代码编辑器相当的体验VSCode插件支持-使用VSCode插件的所有功能，包括语言服务器和调试器跨平台-适用于Windows，OSX和Linux含电池-开箱即用性能-毫不妥协：本机性能，最小输入延迟易于学习-Onivim2也应该适合非游泳者！该项目的目标是构建一个当今尚不存在的编辑器-像Sublime这样的本机代码编辑器的速度，模态编辑的强大功能以及像VSCode这样的轻量级

我们使用了循环一致性生成对抗网络（CycleConsistentGenerativeAdversarialNetworks,CycleGAN）实现了将绘画中的艺术风格迁移到摄影照片中的效果。
这种方法从图像数据集中学习整体风格，进行风格转换时只要将目标图片输入网络一次，不需要迭代的过程，因此速度较快。
我们使用了一些自己制作的数据集训练了CycleGAN风格迁移模型，并分析了这种方法的优点和局限性。
为了使风格转换后的图片保留原来的色彩分布，我们实现并分析对比了多种颜色匹配的方法。
我们还利用了MaskR-CNN模型生成的掩膜图像来做图像运算而实现了局部风格转换和混合风格转换等效果。

《构建Wireshark风格的网络抓包与分析工具——基于vc++6.0及WinPCAP库》网络抓包与分析是网络安全、系统优化、故障排查等领域的重要技术手段，而Wireshark作为业界广泛使用的开源工具，为用户提供了一种强大且直观的方式来查看网络通信的细节。
本文将介绍如何使用vc++6.0编程环境，结合WinPCAP库，开发一个类似Wireshark的网络数据包捕获与分析工具。
理解WinPCAP库是关键。
WinPCAP（WindowsPacketCapture）是MicrosoftWindows平台上的一个开源网络数据包捕获和网络监视系统，它允许应用程序访问网络接口的底层数据传输。
通过WinPCAP，我们可以实现对网络流量的实时监控，获取原始的数据包，并进行解析和分析。
在vc++6.0环境下，我们需要进行以下步骤来构建这个工具：1.**项目设置**：创建一个新的MFC应用程序，选择“对话框”模板，因为我们的目标是创建一个带有用户界面的工具。
2.**引入WinPCAP库**：下载并安装WinPCAP开发库，然后在项目的“配置属性”中添加WinPCAP头文件和库文件的路径。
3.**初始化WinPCAP**：在程序启动时，我们需要调用`wpcap_init()`函数初始化WinPCAP库，然后通过`pcap_open_live()`函数打开一个网络接口，以便开始捕获数据包。
4.**数据包捕获**：使用`pcap_loop()`或`pcap_next()`函数持续监听网络接口，每当有新的数据包到达时，这些函数会调用预定义的回调函数，将数据包传递给我们的程序进行处理。
5.**数据包解析**：解析捕获到的数据包需要理解网络协议栈的工作原理。
TCP/IP协议族包括链路层、网络层、传输层和应用层，每层都有各自的头部结构。
例如，以太网头部、IP头部、TCP或UDP头部等。
使用WinPCAP库提供的`pcap_pkthdr`和`pcap_pktdat`结构体，我们可以获取到每个数据包的头部信息和载荷数据。
6.**显示和分析**：根据解析结果，将数据包的关键信息（如源/目的IP、端口、协议类型、时间戳等）展示在对话框的列表控件中。
更进一步，可以实现协议分析功能，如TCP流重组、HTTP请求内容查看等。
7.**过滤功能**：Wireshark的一个显著特性是强大的过滤器。
我们可以实现自定义的过滤规则，让用户能够筛选出特定类型的数据包。
这通常涉及解析头部信息并应用逻辑条件。
8.**文件导出**：为了便于后续分析，提供数据包导出功能是必要的。
可以将捕获的数据包保存为Wireshark通用的pcap格式，以便在Wireshark或其他支持该格式的工具中打开。
9.**错误处理和优化**：确保程序在遇到错误时能够适当地通知用户，并提供关闭捕获、释放资源的选项。
此外，考虑性能优化，比如限制捕获速率，防止过度占用系统资源。
通过以上步骤，我们可以构建一个基本的网络抓包与分析工具，尽管功能可能不及Wireshark全面，但对于学习网络协议、理解数据包结构以及进行简单的网络调试来说已经足够。
随着深入学习和实践，可以逐步增加更多高级特性，使工具更加实用和专业。

针对智能水下机器人(AUV)软件故障修复过程中存在的修复代价过高和系统环境只有部分可观察的问题,提出了一种基于微重启技术和部分客观马尔可夫决策(POMDP)模型的AUV软件故障修复方法。
该方法结合AUV软件系统分层结构特点,构建了基于微重启的三层重启结构,便于细粒度的自修复微重启策略的实施;并依据部分可观马尔可夫决策过程理论,给出AUV软件自修复POMDP模型,同时采用基于点的值迭代(PBVI)算法求解生成修复策略,以最小化累积修复代价为目标,使系统在部分可观环境下能够以较低的修复代价执行修复动作。
仿真实验结果表明,基于微重启技术和POMDP模型的AUV软件故障修复方法能够解决由软件老化及系统调用引起的AUV软件故障,同与两层微重启策略和三层微重启固定策略相比,该方法在累积故障修复时间和运行稳定性上明显更优。

基于无味滤波(UF)的被动传感器目标定位算法研究

基于混合高斯模型并利用meanshift算法结合实现视频中运动目标的跟踪，可处理复杂背景，实时

KITTI数据集转化为VOC数据集，用于yolo训练，目标检测，相关介绍在博客中http://blog.csdn.net/baolinq

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。