ICN2053是一款专为全彩LED显示屏设计的驱动IC，16路PWM恒流输出，1~32扫任意扫。
ICN2053集成了“NoiseFreeTM”技术，具有极佳的抗干扰特性，使恒流及低灰效果不受PCB板的影响。
并可选用不同的外挂电阻对输出级电流大小进行调节，精确控制LED的发光亮度。
ICN2053会缓存输入的16位数据并转化为灰阶输出，并通过优化PWM输出提高低灰显示一致性。
内部集成了LED开路检测，从而处理了开路十字架问题。
内部自建消隐电路可以良好的消除下鬼隐。
ICN2053内部采用了电流精确控制技术，可使片间误差低于±2.0%，通道间误差低于±2.0%。
显示方面可以有效处理低灰色块、偏色、麻点、第一行偏暗等问题。

基于MPLABIDEV8.30，使用PIC16F913通过I2C控制PCF8574参考例程！留意硬件上输出灯亮度比较弱（仅靠8574引脚输出电流就几十uA吧），实际需要加上拉。

图像直方图（英语：ImageHistogram）是用以表示数字图像中亮度分布的直方图，标绘了图像中每个亮度值的像素数。
可以借助观察该直方图了解需要如何调整亮度分布。
这种直方图中，横坐标的左侧为纯黑、较暗的区域，而右侧为较亮、纯白的区域。
因而，一张较暗图片的图像直方图中的数据多集中于左侧和中间部分；
而整体明亮、只有少量阴影的图像则相反。
该DELPHI源代码可以通过添加图片，生成直方图，并支持调节直方图修改图片对比度。
包含完整源码封装类和DEMO.exe程序

光学遥感器在轨绝对辐射定标精度决定着定量化应用的广度和深度,反射率法、辐照度法以及辐亮度法等基于大面积均匀场的在轨替代定标发挥着重要作用,但由于存在场地数量有限、定标频次低、场地反射率低以及单点定标无法实现全动态范围定标的问题,定标精度限制在5%~8%之间。
光学遥感器空间分辨率的提高,使得基于光谱平坦性好、朗伯性好的灰阶靶标的绝对辐射定标成为可能。
本文研究了基于灰阶靶标的定标方法的原理、定标流程及影响因素,并在此基础上提出了简化辐射传输计算的方法。
考虑到高分辨多光谱相机响应线性及暗电流等的影响,本文采用带偏置的一次函数响应模型,对某多光谱相机进行了三次试验,求出了定标增益与偏置,定标不确定度优于5%。
利用铺设的彩色靶标进行了反射率反演验证,结果显示,在5%~70%的反射率内,绝对差值不到0.01。
所提绝对辐射定标方法可以实现光学卫星遥感器大动态范围的绝对辐射定标,处理了在响应低端定量化应用时定标精度普遍较低的问题。

支持滑动暂停视频轮播图片全屏播放暂停声音亮度调理没有缩略图

本人编写的代码。
matlab，简单实用。
并做了注释

autojs打包成apk的插件Auto.js使用JavaScript作为脚本语言，目前使用Rhino1.7.7.2作为脚本引擎，支持ES5与部分ES6特性。
因为Auto.js是基于JavaScript的，学习Auto.js的API之前建议先学习JavaScript的基本语法和内置对象，可以使用教程前面的两个JavaScript教程链接来学习。
如果您想要使用TypeScript来开发，目前已经有开发者公布了一个可以把使用TypeScript进行Auto.js开发的工具，参见Auto.jsDevTools。
如果想要在电脑而不是手机上开发Auto.js，可以使用VSCode以及相应的Auto.js插件使得在电脑上编辑的脚本能推送到手机运行，参见Auto.js-VSCode-Extension。
本文档的章节大致上是以模块来分的，总体上可以分成"自动操作"类模块(控件操作、触摸模仿、按键模仿等)和其他类模块(设备、应用、界面等)。
"自动操作"的部分又可以大致分为基于控件和基于坐标的操作。
基于坐标的操作是传统按键精灵、触摸精灵等脚本软件采用的方式，通过屏幕坐标来点击、长按指定位置模仿操作，从而到达目的。
例如click(100,200),press(100,200,500)等。
这种方式在游戏类脚本中比较有可行性，结合找图找色、坐标放缩功能也能达到较好的兼容性。
但是，这种方式对一般软件脚本却难以达到想要的效果，而且这种方式需要安卓7.0版本以上或者root权限才能执行。
所以对于一般软件脚本(例如批量添加联系人、自动提取短信验证码等等)，我们采用基于控件的模仿操作方式，结合通知事情、按键事情等达成更好的工作流。
这些部分的文档参见基于控件的操作和基于坐标的操作。
其他部分主要包括：app:应用。
启动应用，卸载应用，使用应用查看、编辑文件、访问网页，发送应用间广播等。
console:控制台。
记录运行的日志、错误、信息等。
device:设备。
获取设备屏幕宽高、系统版本等信息，控制设备音量、亮度等。
engines:脚本引擎。
用于启动其他脚本。
events:事件与监听。
按键监听，通知监听，触摸监听等。
floaty:悬浮窗。
用于显示自定义的悬浮窗。
files:文件系统。
文件创建、获取信息、读写。
http:HTTP。
发送HTTP请求，例如GET,POST等。
images,colors:图片和图色处理。
截图，剪切图片，找图找色，读取保存图片等。
keys:按键模仿。
比如音量键、Home键模仿等。
shell:Shell命令。
threads:多线程支持。
ui:UI界面。
用于显示自定义的UI界面，和用户交互。
除此之外，Auto.js内置了对Promise。

autojs打包成apk的插件Auto.js使用JavaScript作为脚本语言，目前使用Rhino1.7.7.2作为脚本引擎，支持ES5与部分ES6特性。
因为Auto.js是基于JavaScript的，学习Auto.js的API之前建议先学习JavaScript的基本语法和内置对象，可以使用教程前面的两个JavaScript教程链接来学习。
如果您想要使用TypeScript来开发，目前已经有开发者公布了一个可以把使用TypeScript进行Auto.js开发的工具，参见Auto.jsDevTools。
如果想要在电脑而不是手机上开发Auto.js，可以使用VSCode以及相应的Auto.js插件使得在电脑上编辑的脚本能推送到手机运行，参见Auto.js-VSCode-Extension。
本文档的章节大致上是以模块来分的，总体上可以分成"自动操作"类模块(控件操作、触摸模仿、按键模仿等)和其他类模块(设备、应用、界面等)。
"自动操作"的部分又可以大致分为基于控件和基于坐标的操作。
基于坐标的操作是传统按键精灵、触摸精灵等脚本软件采用的方式，通过屏幕坐标来点击、长按指定位置模仿操作，从而到达目的。
例如click(100,200),press(100,200,500)等。
这种方式在游戏类脚本中比较有可行性，结合找图找色、坐标放缩功能也能达到较好的兼容性。
但是，这种方式对一般软件脚本却难以达到想要的效果，而且这种方式需要安卓7.0版本以上或者root权限才能执行。
所以对于一般软件脚本(例如批量添加联系人、自动提取短信验证码等等)，我们采用基于控件的模仿操作方式，结合通知事情、按键事情等达成更好的工作流。
这些部分的文档参见基于控件的操作和基于坐标的操作。
其他部分主要包括：app:应用。
启动应用，卸载应用，使用应用查看、编辑文件、访问网页，发送应用间广播等。
console:控制台。
记录运行的日志、错误、信息等。
device:设备。
获取设备屏幕宽高、系统版本等信息，控制设备音量、亮度等。
engines:脚本引擎。
用于启动其他脚本。
events:事件与监听。
按键监听，通知监听，触摸监听等。
floaty:悬浮窗。
用于显示自定义的悬浮窗。
files:文件系统。
文件创建、获取信息、读写。
http:HTTP。
发送HTTP请求，例如GET,POST等。
images,colors:图片和图色处理。
截图，剪切图片，找图找色，读取保存图片等。
keys:按键模仿。
比如音量键、Home键模仿等。
shell:Shell命令。
threads:多线程支持。
ui:UI界面。
用于显示自定义的UI界面，和用户交互。
除此之外，Auto.js内置了对Promise。

测试项目包括：1.亮度呼应特性2.信噪比3.静态图像宽容度4.SFR

测试项目包括：1.亮度呼应特性2.信噪比3.静态图像宽容度4.SFR

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。