基本信息作者：于广出版社：电子工业出版社ISBN：9787121126482上架时间：2011-3-7出版日期：2011年4月开本：16开页码：1版次：1-12内容简介《精通网络视频核心开发技术》由浅入深地讲解了visualc++在音频和视频领域的开发技术，并通过具体的实例来讲解其具体的实现流程。
全书内容分为18章，详细讲解了使用各种软件和平台进行音/视频多媒体编程的技术，以案例为对象展示实现过程、分析技术难点。
主要内容包括directsound开发音频、directshow/vfw开发视频、mmx/sse进行多媒体汇编编程、dm642dsp进行音/视频算法优化和主流视频算法mpeg-4/h.264的编码原理及工程实践。
《精通网络视频核心开发技术》系统地介绍了使用visualc++2005进行流媒体编程的基本思路和方法，采用案例为主的叙述方式，将大量的技术理论融入具体的案例剖析中。
书中采用的案例均来源于作者的实际开发工作，具有很好的实用价值，方便广大开发者在开发中进行参考或直接应用。
随书所附光盘包含书中实例源文件。
内容丰富、安排合理、工程实用性强，能够为广大数字媒体或音/视频开发人员、高等院校相关专业的课程设计、毕业设计提供参考，同时也可以作为科研单位、企业进行流媒体开发的技术指导用书。

HTML5在交通运输监控大数据可视化的应用中扮演着关键角色，为智慧云平台提供了一种高效、直观的数据展示方式。
此网站模板集成了先进的技术，旨在帮助交通管理部门和企业更好地理解和分析大量的交通数据。
HTML5是现代网页开发的基础，其核心特性包括离线存储（WebStorage）、拖放功能（DragandDrop）、媒体元素（MediaElements）以及canvas和svg等图形绘制工具。
这些特性使得在浏览器端处理和显示大数据变得更加便捷，无需过多依赖服务器资源，提高了用户体验。
在交通运输监控方面，HTML5的canvas元素尤其重要。
它可以动态绘制图形，实现实时数据更新，如车辆轨迹、交通流量图、路况热力图等。
同时，SVG（ScalableVectorGraphics）则用于创建可缩放的矢量图形，适用于地图、图标和其他需要精细控制的图形元素，保证了在不同分辨率设备上的清晰显示。
大数据可视化则是将海量的交通数据转化为易于理解的图表、图形和地图的过程。
这通常涉及使用JavaScript库，如D3.js、Highcharts或ECharts，它们与HTML5紧密结合，能够处理复杂的数据交互和动画效果。
例如，饼图可以展示不同交通方式的占比，折线图可以反映交通流量随时间的变化，而热力图则能揭示交通拥堵的热点区域。
智慧云平台在此过程中起到了数据处理和计算的核心作用。
通过云计算技术，平台可以高效地存储、处理和分析大规模的交通数据，为决策者提供实时、准确的信息。
例如，利用机器学习算法预测交通状况，或者通过数据挖掘找出交通问题的潜在模式。
此“HTML5交通运输监控大数据可视化智慧云平台网站模板”可能包含了预设的HTML、CSS和JavaScript文件，用于快速构建一个功能完备的监控系统。
开发者可以根据实际需求进行定制，比如修改图表配置、集成新的数据源，或者优化交互设计。
模板通常会提供详细的文档和示例代码，帮助用户快速上手。
这个网站模板结合了HTML5的技术优势和大数据可视化的策略，为实现高效、智能的交通运输监控提供了强大的工具。
通过利用这一模板，交通管理部门可以提升数据分析能力，优化交通管理策略，最终提升城市交通的效率和安全性。

在Unity中实现百度AI人脸识别登录演示，涉及到的技术主要包括Unity引擎、C#编程语言以及百度的人脸识别API。
Unity是一款强大的跨平台游戏开发引擎，而C#是Unity的主要编程语言，用于编写游戏逻辑和交互功能。
百度AI人脸识别服务是基于深度学习技术的智能面部识别系统，能实现人脸检测、特征提取、人脸识别等功能，广泛应用于身份验证、安全监控等领域。
我们需要在Unity项目中设置好必要的环境。
这包括安装Unity编辑器，创建一个新的Unity场景，并确保Unity版本与所使用的百度SDK兼容。
然后，需要在C#脚本中导入必要的库，如Unity的`usingUnityEngine`和百度AISDK的`usingBaidu.Aip.Face`。
在C#脚本中，你需要注册并获取百度AI的API密钥（APIKey和SecretKey），这些是调用百度API时的身份验证凭证。
你可以通过百度AI开放平台进行注册并申请相应的API权限。
将这些密钥安全地存储在项目中的配置文件或环境变量中，避免暴露敏感信息。
接着，初始化百度人脸识别的客户端对象，通常包含设置API密钥、设置请求的URL以及选择相应的服务接口。
例如：```csharpvarclient=newAipFace("your_api_key","your_secret_key");client.HttpClient.Timeout=TimeSpan.FromSeconds(30);```在登录过程中，关键步骤是捕捉用户的人脸图像。
这可以通过Unity内置的相机组件来实现，例如创建一个虚拟相机专门用于捕获面部。
可以使用Unity的`WebCamTexture`类获取摄像头的实时视频流，并将其转化为适合API处理的图像格式，如Base64编码的字符串。
然后，调用百度API的人脸检测接口（`Detect`方法）来检测图像中的人脸。
该接口会返回人脸的位置、大小等信息，便于后续的对齐和识别操作。
例如：```csharpDictionaryoptions=newDictionary();options.Add("face_fields","face_token,face_probability");varresult=client.Detect(imageBase64,options);```一旦检测到人脸，使用人脸特征提取接口（`Search`方法）来寻找匹配的用户。
这通常需要预先上传用户的人脸信息到百度AI的服务器上，形成人脸库。
匹配成功后，可以将返回的用户信息与系统中的账户进行比对，从而完成登录验证。
在实际应用中，为了提高用户体验，可能需要考虑错误处理和优化，比如处理网络延迟、重试机制、以及在多用户环境中如何有效地管理人脸库等。
"百度AI人脸识别"在Unity中的实现涉及Unity3D引擎与C#编程的结合，以及百度AI提供的面部识别服务。
这个过程包括环境配置、API调用、图像处理、人脸识别和账户验证等多个环节，需要对相关技术有深入理解和实践。

针对近红外InGaAs焦平面(FPA)调制传递函数（MTF）的测量要求，设计了一种全反射式Offner光学系统，由两块共轴的球面反射镜构成，11成像，F数为4。
在焦平面工作波长1.7μm下对光学系统进行优化，设计结果显示，在8mm×30mm的宽视场(FOV)内任一点，空间频率20lp/mm处（对应光敏元尺寸25μm×25μm的焦平面的Nyquist频率），光学系统的MTF在1.7\mm达到0.82，接近衍射限。
Zygo激光干涉仪在0.6328μm波长下的测量结果显示，系统的波前差均方根（RMS）值在0.6328\mm约为1/20λ，20lp/mm处MTF在0.6328\mm达到0.93。
将测量得到的波前差数据代入CODEV中计算，结果表明波长1.7μm下系统在8mm×30mm的视场内任一点，空间频率20lp/mm处的MTF实验值仍高于0.8，满足要求。

VisualLeakDetector，配合VS使用的代码检测工具，防止代码没有优化的情况下造成内存泄漏等底层BUG

针对一类具有非线性扰动不确定时滞系统，研究了使闭环系统渐近稳定且滚动时域性能指标在线最小化的鲁棒预测控制器设计问题。
基于预测控制滚动优化原理，运用Lyapunov稳定性理论和线性不等式方法，将无穷时域“min-max”优化问题转化为凸优化问题，给出了系统稳定的充分条件。
优化问题的可行性保证了算法的鲁棒稳定性。
最后通过仿真验证所提方法的有效性。

C#listview双击修改源码，本人在前人基础上修改了源码，直接可以运行，一共四个版本，第一版是原版，第二版是第一列不改其他随意，第三版自由修改，第四版自由修改代码优化

购买相关链接：http://www.ilovematlab.cn/thread-114645-1-1.html第二版在第一版基础上，做了如下改进：1。
修正了第一版所有的已知错误，并删除了部分不经典的例题；
2。
增加了专题分析、答疑精选等内容，书中包含有大量知识点和例题，篇幅增加到620页左右，随书赠送一张DVD光盘，内附带所有源代码，以及50小时左右的视频讲座（本人亲自主讲，手把手教你设计GUI）。
保证全书讲解透彻、内容由浅入深。
3。
规范了代码的结构、可读性，优化了代码的效率。
添加了大量的注释，注释量超过50%。
4。
本书大量例题源自MATLAB论坛读者的提问，在这里对这些读者表示诚挚的感谢。
.5。
书籍+光盘的定价不会太贵，打完折后学生应该是可以负担的起的。
性价比绝对高。
6。
本书所有程序均运行于matlab2010b环境下。

针对前端页面的一系列的优化,前端性能优化原理与实践·小册

TaktTime生产节拍又称客户需求周期、产距时间，是指在一定时间长度内，总有效生产时间与客户需求数量的比值，是客户需求一件产品的市场必要时间。

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。