通过两个实验探讨了视觉表象任务信息的通达对表象加工眼动的影响。
结果表明,在低通达条件下,表象任务的眼动复制了知觉任务的眼动;随着表象任务信息通达水平的提高,眼动的注视点平均持续时间、平均眼跳距离和平均眼跳时间会发生规律性变化;眼动控制与任务信息通达水平对表象眼动的影响存在不同的机制。
实验结果佐证了眼动在视觉表象中起机能性作用的观点。

温度控制，随温度的变化电机转速也随着变化，包含仿真图，源程序

旋转编码开关EC11共有5个引脚，上面2个是一个按键（s1,s2），下面三个是编码开关（ACB），通过相位变化来判断顺时针还是逆时针旋转，由编码器产生的脉冲使用TIM的输入捕获去采集A、B，得到方向和转动计数，没有测转速

苹果发布Xcode6.3Beta，更新Swift语言至1.2版本，修改OC语法，进一步提升Swift与OC代码交互性，其代码迁移工具可以帮助开发者实现代码升级。
本文作者王芳杰在第一时间对ReleaseNotes进行了完整翻译。
北京时间2月10日，苹果在面向开发者推送iOS8.3Beta的同时，还发布了版本号为6D520o的Xcode6.3Beta，其中便包含了iOS8.3Beta和OSXv10.10SDK，并进一步提升了Swift与Objective-C代码的交互性，而Swift业已更新至1.2版本。
从看出，Xcode6.3Beta包含了很多颇为值得开发者期待的改变，共计50多处改动，同时修改

Matlab功率谱估计的详尽分析——绝对原创功率谱估计是信息学科中的研究热点,在过去的30多年里取得了飞速的发展。
现代谱估计主要是针对经典谱估计(周期图和自相关法)的分辨率低和方差性能不好的问题而提出的。
其内容极其丰富,涉及的学科和领域也相当广泛,按是否有参数大致可分为参数模型估计和非参数模型估计,前者有AR模型、MA模型、ARMA模型、PRONY指数模型等;后者有最小方差方法、多分量的MUSIC方法等。
ARMA谱估计叫做自回归移动平均谱估计,它是一种模型化方法。
由于具有广泛的代表性和实用性,ARMA谱估计在近十几年是现代谱估计中最活跃和最重要的研究方向之一。
二：AR参数估计及其SVD—TLS算法。
谱分析方法要求ARMA模型的阶数和参数以及噪声的方差已知.然而这类要求在实际中是不可能提供的,即除了一组样本值x(1),x(2),…,x(T)以供利用(有时会有一定的先验知识)外,再没有其它可用的数据.因此必须估计有关的阶数和参数,以便获得谱密度的估计.在ARMA定阶和参数之估计中,近年来提出了一些新算法，如本文介绍的SVD—TLS算法便是其中之一。
三：实验结果分析和展望1，样本数多少对估计误差的影响。
（A=[1,0.8,-0.68,-0.46]）图1上部分为N=1000；
下部分为取相同数据的前N=50个数据产生的结果。
图1N数不同：子图一N=1000,子图二N=200，子图三N=50由图可知，样本数在的多少，在对功率谱估计的效果上有巨大的作用，特别在功率谱密度函数变化剧烈的地方，必须有足够多的数据才能完整的还原原始功率谱密度函数。
2，阶数大小对估计误差的影响。
A=[1,-0.9,0.76]A=[1,-0.9,0.76,-0.776]图二阶数为二阶和三阶功率密度函数图A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7]A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7,-0.74]图三阶数为三阶和四阶功率密度函数图如图所示，阶数相差不是很大时，并不能对结果产生较大的影响。
但是阶数太低，如图二中二阶反而不能很好的估计出原始值。
3，样本点分布对估计误差对于相同的A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7]；
样本的不同，在估计时的误差是不可避免的。
因此，我们在取得样本时，应该尽可能的减少不必要的误差。
图四：不同的样本得到不同的估计值4，奇异值的阈值判定范围不同对结果的影响。
上图是取奇异值的阈值大于等于0.02，而下图是取阈值大于等于0.06，显然在同种数据下，阈值的选取和最终结果有密切关系。
由于系数矩阵和其真实值的逼近的精确度取决于被置零的那些奇异值的平方和。
所以选取太小，导致阶数增大，选取太大会淘汰掉真实的系数。
根据经验值，一般取0.05左右为最佳。

https://assetstore.unity.com/packages/vfx/shaders/fullscreen-camera-effects/beautify-2-163949此资源包含3个资源包：-对内置管线进行美化-对后期处理栈v2（兼容LWRP）进行美化-对通用渲染管线进行美化（对集成后期处理提供原生支持-无需使用PPSv2！（正在寻找HDRP？点击此处）。
Beautify2是一款全屏图像后期处理特效，可实时改善图像质量，和生成极其鲜明生动的场景。
主要功能：•强化视觉特征，修复或增强图像细节，生成清晰图像-通常会产生巨大变化，就像切换到高清版本。
•必要时优化像素颜色，同时不使图像过于饱和。
•消除由抗锯齿后特效造成的多余模糊部分。
•减少或完全消除渐变色中的环状纹理，由于颜色量化通常能在天空盒里看到。
•改善感知纹理质量-就算纹理分辨率低，视觉效果也能改善。
•支持正向和延迟渲染通道，以及线性和Gamma颜色空间。
•支持WebGL、移动端、2D和3D。
•VR多通道、单通道立体声和单通道实例化均在内置管线中支持。
•VR多通道在PPSv2版中支持。

我们尝试推荐一些最近发现的聪明设计。
好设计并不只是一种装饰，它还是人们对于生活细节的各种思考。
在过去100年，铰接式的台灯都没有太大的变化。
但这款FadeTaskLight的出现试图改变这一长久存在的刻板形式。
BretRecor与SethMurray曾是知名工业设计公司Fuseproject的设计师，两人现在创办了FadeStudio，这款FadeTask台灯则是一款代表作。
它可以做到超过120度的弯曲，模拟几乎所有的自然采光条件，从正午到日落，而这一切都得益于越来越成熟的LED技术。
为了保证高品质，他们并未选择如Kickstarter一般的众筹平台，而是联手台湾的制造商，选择小批量生产的方式

三种代码，可以作为学习遥感图像变化检测的入门学习资料

找到了利用Matlab提取图片中的数据的源代码image2data，打包上传分享。
原简介：从事科研或者工程的人员在文档撰写过程中，常需要将文献中的曲线与自己的结果对比，为获取原始数据，一种常用的办法是手动描点，即将原始曲线放大然后打印出来，选取一定数量的点，读出其横纵坐标，然后重绘。
对于较为平坦的曲线，这种方法当然可行，但当曲线数量增加，曲线变化复杂，这种方法工作量可想而知。
前段时间由于原始数据丢失，仅剩几十幅图片，本人尝试过手动描点，经历几个小时奋战，实在无法继续，索性转向matlab，借助其强大的数据处理能力，编写了两个GUI的小软件image2data、data_poly提取数据，如今大功告成，遂于大家分享。
原作者邮箱yc97463240@126.com

8255交通灯控制系统(倒计时显示，紧急中断）有电路图，原理图==内容很详细1.2设计目的熟悉单片机控制系统，并了解系统设计的一般规律。
掌握8255芯片的结构及编程方法。
熟悉模拟交通灯控制的实现方法。
1.3设计任务及要求设计一个交通灯控制系统，该控制系统工作后，交通灯按照下列规律变化：初始态东南西北均为红灯，持续时间为2s；
然后转为状态1(10s)，为东西红、南北绿；
状态2(3s)东西红灯不变、南北绿灯灭、黄灯闪烁三次；
状态3(15s)，为东西绿、南北红；
状态4(3s)，为东西绿灯灭、黄灯闪烁三次、南北红灯不变；
最后回到状态1，依此循环。
如遇到特殊情况，可拨动应急开关，使各向均为红灯，特殊车辆不受红灯限制，待其顺利通过后拨动另一个开关，系统返回继续运行。
同时用LED用倒计时方式显示各路口亮灯时间。

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。