虹膜内外边界的定位生物特征识别是一种根据人体自身所固有的生理特征和行为特征来识别身份的

可以实现边缘发光注意设置好shader的等同于物体自身比例参数

建立起公司员工的信息管理系统，更方便的实现对员工的管理以及信息查询，主要功能有，对员工信息的增删改查，同时设置不同账号有不同的操作权限。
比如，普通员工只能有查看修改自身基本信息的权限，但管理员可以对本公司的所有员工信息进行增删改查的修改。

OSWorkflow是opensymphony组织开发的一个工作流引擎，目前的版本是2.8。
OSWorkflow用纯Java语言编写，并且开放源代码。
它最大的特点就是极其的灵活。
它面向的人群是具有技术背景的软件开发人员。
OSWorkflow不提倡用可视化工具定义流程。
用户可以根据自己的实际需求，来设计出完全符合自身业务逻辑的系统，而并不需要使用复杂的代码去实现。
换句话说OSWorkflow让我们真正解放了，使得我们从底层的代码堆中爬了出来，轻松地用一套通用的引擎机制去实现各种业务流程。
OSWorkflow提供我们所有工作流OSWorkflow开发指南Version1.0October15,2007Somanyopensourceprojects.WhynotOpenyourDocuments?中可能用到的元素例如：步骤（step）、条件（conditions）、循环（loops）、分支（spilts）、合并（joins）、角色（roles）、函数（function）等等。
首先我们来谈谈步骤：步骤是工作流中很重要的概念。
如果我们把工作流比喻成一条从起点站驶向终点站的公共汽车路线，那么步骤就相当于汽车站台。
而汽车有的正在排队等候进站，有的还没有进站，有的刚出站，这样就形成了所谓的“已完成”、“正在处理”、“已添加至处理队列”、“未处理”等状态。
另外一个重要的概念就是动作，动作就是工作流中每一步骤中"需要处理的事情"，每一个动作执行完毕以后都有一个结果。
公共汽车停站下客就好比一个动作，动作完成以后，开向下一站，或者加油，或者返程等等就是一个结果。
当然，实际上的工作流远比这辆汽车来的复杂，它涉及到的结果还包括原地踏步停留在同一步骤，或者是流转到另外的步骤中去，或者是流转到一个分支中去，或者汇集到一个合并中等。
如果动作被设置成为auto，那么只要触发器满足条件或者有来自外部的事件工作流便可自动执行。
在许多流程中，如果遇到并行处理某些事情，这就是分支。
分支一般是指并行处理多件事情而没有先后顺序。
若有一条分支进行了回退处理，整个流程都将回退。
与之相对的，合并就是把几条符合条件的分支聚合起来，使得事情变成"殊途同归"。
这也是非常常见的流程，同时也是最复杂的一种流程。
在步骤、动作和结果中都提供了函数功能，函数按执行的先后时机可分为pre-functions和post-functions。
顾名思义，pre-functions就是在事情发生之前执行的，而post-functions就是在事情发生以后执行的。
验证器是用来验证用户输入的数据是否合法的。
它也可以被应用在步骤，动作或结果中。
动作的执行结果可以是有条件的（conditional）也可以是无条件的（unconditional）。
对于有条件结果，可以允许有多个条件。
引擎将首先检查是否有满足的条件，它会逐一进行检查，直到符合的条件被找到才能执行。
如果没有一个条件被满足，那么最终引擎将产生无条件结果。
在每个步骤中调用工作流的人被称之为调用者（caller），而每个步骤都也会有一个所有者（owner），以代表在当前步骤中负责执行动作的角色或用户。
当前用户在执行当前步骤的时候，这些步骤被保留在当前表中(current)，而一旦步骤被执行完毕，引擎会马上将这个当前步骤从当前表中移到历史表中（history）。
5OSWorkfow的高级特性有发送邮件，注册器功能，通用动作和全局动作,触发器和定时器等等，以下会一一讲解。

计算机方面的职业生涯规划报告，可用于选修报告等方面，内含前言，环境，自身优缺点以及职业规划等描述，原资源积分太高39，所以清零大家重新下载叭

自计算机视觉产生开始，视觉信息则自动成为其处理的对象。
纹理特征作为视觉信息的重要部分，成为图像特征提取的重点。
针对纹理特征提取中，传统LBP算法作为一种基于灰度的算法，仅仅局限对低分辨率图片，其识别率通常比较低的问题，提出一种基于小波变换的LBP算法。
该算法利用小波变换的局部特性、方向性和多方向性等特点，并结合LBP算法自身具有的旋转不变形、灰度不变形等特点，从而通过小波变换对高分辨率图片的分解，再通过局部二值模式的优势，从而实现对图像纹理特征的提取。
最后通过MATLAB软件编程与ORL数据库的对比测试，改进算法的识别率明显优于传统LBP算法。

用Unity3d自身来绘制扇形网格，简单的脚本。

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通过创建MFC项目，运用底层算法，使用C++编程语言，通过由人眼发送光线，对光线进行跟踪，分析物体的折射率，反射率，透射率，以及物体自身的颜色，并考虑环境光，太阳光等，将物体渲染出来

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附带很强大的字典。
功能简介：1.扫描线程自定义:用户可根据自身电脑的配置来设置调节扫描线程2.集合DIR扫描ASPASPXPHPJSPMDB数据库包含所有网站脚本路径扫描3.默认探测200(也就是扫描的网站真实存在的路径文件)使用方法非常简单只需要在郁闷框输入你要扫描的域名即可然后点击扫描

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。