ace_tao开发企业级应用1章安装ace/tao2章使用MPC和MWC管理项目3章CORBA基础4章ACE/TAO导引5章EDDM设计思想6章EDDMIDL接口设计7章主程序实现8章服务端实现9章客户端实现10章配置文件模块和日志记录模块11章数据库访问接口的实现12章简单的对象维护模块13章总结

安卓测试助理V1.01、集成安卓APP测试基本功能（截屏，录屏，抓取日志）；
2、安装apk；
3、安卓应用系统基础信息（deviceid，包名，安卓系统版本，分辨率）；
4、性能测试（CPU，内存，电量，启动时间）；
5、monkey随机压力测试；
注意：请先查看readme；

RationalDMIS7.0零基础入门（山涧果子）完全零基础即可快速入门

在matlab中基于卡尔曼滤波的目标跟踪程序
卡尔曼滤波作为一种在多个领域中被视为一种数学方法，在信号处理和预测方面得到了广泛的应用。
特别是在目标跟踪领域，其应用效果尤为突出。
通过在MATLAB环境下开发目标跟踪程序，我们能够更高效地处理动态环境中目标的定位与预测问题。
本文将对这一主题进行深入解析：首先，介绍卡尔曼滤波的基础知识；
其次，探讨其在MATLAB中的实现方式；
最后，详细分析其在目标跟踪领域的具体应用及其实践步骤。
通过系统的学习和实践操作，可以全面掌握卡尔曼滤波器的设计与应用技巧，从而在实际工程中灵活运用这一重要算法。
卡尔曼滤波作为一种线性最小方差估计方法，是由数学家鲁道夫·卡尔曼于1960年首次提出。
它通过融合多源信息，包括观测数据和预测模型，对系统状态进行最优估计。
在目标跟踪过程中，卡尔曼滤波器能够有效结合历史估计结果与当前观测数据，从而更新目标位置的最新认知。
掌握这一技术不仅能提升信号处理能力，还能为复杂的动态系统建模提供有力支持。
卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用主要包含以下几个关键步骤：1）状态转移模型的建立；
2）观测模型的设计；
3）预测阶段的操作流程；
4）更新阶段的具体实现方式。
每一环节都需要精确地定义其数学关系，并通过迭代计算逐步优化结果。
理解并熟练运用这些步骤，是掌握卡尔曼滤波器核心原理的关键所在。
压缩包中的内容包含以下几部分：1）新手必看.htm文件：这是一份针对编程初学者的详细指南，提供了程序的基本使用方法、参数配置以及常见问题解答等实用信息；
2）Matlab中文论坛--助努力的人完成毕业设计.url：这是一个指向MATLAB中文论坛的链接，用户可以在该平台找到丰富的学习资源和交流讨论区，以获取更多编程技巧和项目灵感；
3） kalman tracking：这是实际的MATLAB代码文件，包含了卡尔曼滤波目标跟踪算法的具体实现。
通过仔细分析这些代码，可以深入了解算法的工作原理及其实现细节。
为了更好地掌握卡尔曼滤波器的应用技术，建议采取以下学习与实践策略：第一，深入理解卡尔曼滤波的理论基础和数学模型；
第二，系统学习MATLAB编程技能；
第三，深入研究并解析相关的代码实现；
第四，结合实际数据进行仿真实验。
通过循序渐进的学习方式，可以逐步掌握这一技术的核心要点，并将其应用于各种实际场景中。

PSO-ELM粒子群优化的极限学习机，通过调节参数拟合效果很好，便于大家使用，为学者和科研人员提供基础和思路

C++操作word：插入文字、图片、表格，设置样式字体；
VS2010+DAO访问ACCESS；
生成word文档；
封装一些简单的word操作方法；
比较基础，适合初学者。

本书既适用与Python的初学者，也适用于已经有一定基础的Python开发人员。
初学者可以系统的学习Python，中高级开发人员也能从本书中补充相关知识，加深对Python的理解。

应用程序网关入口控制器ApplicationGatewayIngressController（AGIC）是Kubernetes应用程序，它使客户可以利用Azure的本机L7负载平衡器将云软件公开给Internet。
AGIC监视托管在其上的Kubernetes集群，并不断更新AppGateway，以便将选定的服务公开给Internet。
IngressController在客户的AKS上的自己的容器中运行。
AGIC监视Kubernetes资源的一部分以进行更改。
AKS群集的状态将转换为AppGateway特定的配置，并应用于。
通过Kubernetes以及服务和部署/窗格配置AGIC。
它利用Azure的本机AppGatewayL7负载平衡器提供了许多功能。
仅举几例：URL路由基于Cookie的相似性SSL终止端到端SSL支持公共，私有和混合网站集成式Web应用程序防火墙变更日志博客和讲座建立：有关在空白面板基础架构上安装AGIC，AKS和AppGateway的说明。
：有关在空白面板基础结构（运行Windows节点池）

Linux基础入门，适合运维小白

通过波形文件数据，进行MFCC特征提取，做相关滤波、加窗、fft变换等，得到13维mfcc特征，若在13维基础上继续做一阶二阶差分可得到24维mfcc特征

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。