构建敏捷银行-平安银行信用卡中心转型案例；
摘要传统银行正面临多方的挑战，要在复杂多变的金融环境中获取竞争优势、快速做出响应、拥抱变化，构建敏捷银行是传统银行的一条出路。
但对于传统银行而言，要转变给成敏捷银行，存在很多的障碍，具体到银行的研发侧，存在组织“烟囱”，等待时间长，移交过程多；
需求沟通时间长，决策层级多；
只关注按期交付却很少聚焦交付的价值、团队不被激励等问题成功要点因而在银行的敏捷转型中，从整个组织上，需要改变中高层领导的思维方式，构建垂直化组织架构，形成跨职能团队和新的考核机制，建立业务实验机制，提升组织管理的透明度，并组建组织内部的教练团队以持续改进；
在研发侧，要通过改变研发和业务的协作方式、简化研发业务接口，形成开发流程节奏和需求结构，提升交互速度，以支持业务及整体的敏捷运营。
同时，转型的过程也是一个快速迭代反馈的过程。
从实施效果看，在研发侧，提升了需求完成率、减低了需求交付时间和缺陷率，需求的交付时效提升50%以上；
在业务侧，促进了产品创新、减少了上市时间、提升了客户满意度等各项业务指标。
2018年上半年信用卡的发卡量同比去年同期上升了81.2%。

个人信息泄露和非法买卖等非法商业趋利性行为，能通过法律法规规范合法经营企业单位，但无法杜绝非法单位或非法个人进行非法牟利行为。
个人信息泄露是因技术传输方式引起的，随着互联网的发展，技术的缺陷频繁暴露出来。
技术问题就要从技术方面来解决，区块链提供了其中一种完备的解决方案。

如今流行的媒体播放器虽然很多，但都或多或少存在一些缺陷，比如：没有记忆的功能；
下次播放的时候不能从上次离开的曲目开始；
没有身份认证功能；
不能有效的保护媒体播放器里面的歌曲专有性；
功能组合与用户的习惯相违背；
界面太复杂以及操作太难等。
随着人们对娱乐要求的提高，一款别致的、贴近用户操作习惯的播放器非常值得去研究和开发。

文中针对canny算法的缺陷，提出了一种基于自适应平滑滤波和3*3领域梯度幅值计算方法的改进的Canny算法进行边缘检测，得出了很好的结果。

一、引言自适应噪声抵消技术是一种能够很好的消除背景噪声影响的信号处理技术，应用自适应噪声抵消技术，可在未知外界干扰源特征，传递途径不断变化，背景噪声和被测对象声波相似的情况下，能够有效地消除外界声源的干扰获得高信噪比的对象信号。
从理论上讲，自适应干扰抵消器是基于自适应滤波原理的一种扩展，简单的说，把自适应滤波器的期望信号输入端改为信号加噪声干扰的原始输入端，而它的输入端改为噪声干扰端，由横向滤波器的参数调节输出以将原始输入中的噪声干扰抵消掉，这时误差输出就是有用信号了。
在数字信号采集、处理中，线性滤波是最常用的消除噪声的方法。
线性滤波容易分析，使用均方差最小准则的线性滤波器能找到闭合解，若噪声干扰类型为高斯噪声时，可达到最佳的线性滤波效果。
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机械毕业论文www.lunwenwanjia.com在实际的数字信号采集中，叠加于信号的噪声干扰往往不是单一的高斯噪声，而线性滤波器所要求的中等程度噪声偏移，使线性滤波器对非高斯噪声的滤波性能下降，为克服线性滤波器的缺点，往往采用非线性滤波器，所以本文采用神经网络对信号进行滤波处理。
二、基于BP算法和遗传算法相结合的自适应噪声抵消器在本文中，作者主要基于自适应噪声对消的原理对自适应算法进行研究，提出了一种新的算法，即BP算法和遗传算法相结合的自适应算法。
作者对BP网络的结构及算法作了一个系统的综述，分析了BP算法存在的主要缺陷及其产生的原因。
传统的BP网络既然是一个非线性优化问题，这就不可避免地存在局部极小问题，网络的极值通过沿局部改善的方向一小步进行修正，力图达到使误差函数最小化的全局解，但实际上常得到的使局部最优点。
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学习过程中，下降慢，学习速度缓，易出现一个长时间的误差平坦区，即出现平台。
通过对遗传算法文献的分析、概括和总结，发现遗传算法与其它的搜索方法相比，遗传算法（GA）的优点在于：不需要目标函数的微分值；
并行搜索，搜索效率高；
搜索遍及整个搜索空间，容易得到全局最优解。
所以用GA优化BP神经网络，可使神经网络具有进化、自适应的能力。
BP-GA混合算法的方法出发点为：经济论文www.youzhiessay.com教育论文www.hudonglunwen.com；
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（1）利用BP神经网络映射设计变量和目标函数、约束之间的关系；
（2）用遗传算法作实现优化搜索；
（3）遗传算法中适应度的计算采用神经网络计算来实现。
BP-GA混合算法的设计步骤如下：（1）分析问题，提出目标函数、设计变量和约束条件；
（2）设定适当的训练样本集，计算训练样本集；
（3）训练神经网络；
（4）采用遗传算法进行结构寻优；
（5）利用训练好的神经网络检验遗传算法优化结果。
若满足要求，计算结束；
若误差不满足要求，将检验解加入到训练样本集中，重复执行3～5步直到满足要求。
通过用短时傅立叶信号和余弦信号进行噪声对消性能测试，在单一的BP算法中，网络的训练次数、学习速度、网络层数以及每层神经元的节点数都是影响BP网络的重要参数，通过仿真实验可以发现，适当的训练次数可以使误差达到极小值，但是训练次数过多，训练时间太长，甚至容易陷入死循环，或者学习精度不高。
学习速度不能选择的太大，否则会出现算法不收敛，也不能选择太小，会使训练过程时间太长，一般选择为0.01～0.1之间的值，再根据训练过程中梯度变化和均方误差变化值确定。
基于梯度下降原理的BP算法，在解空间仅进行单点搜索,极易收敛于局部极小，而GA的众多个体同时搜索解空间的许多点，因而可以有效的防止搜索过程收敛于局部极小，只有算法的参数及遗传算子的操作选择得当，算法具有极大的把握收敛于全局最优解。
使用遗传算法需要决定的运行参数中种群大小表示种群中所含个体的数量，种群较小时，可提高遗传算法的运算速度，但却降低了群体的多样性，可能找不出最优解；
种群较大时，又会增加计算量，使遗传算法的运行效率降低。
一般取种群数目为20～100；
交叉率控制着交叉操作的频率，由于交叉操作是遗传算法中产生新个体的主要方法，所以交叉率通常应取较大值，但若过大的话，又可能破坏群体的优良模式，一般取0.4～0.99；
变异率也是影响新个体产生的一个因素，变异率小，产生个体少，变异率太大，又会使遗传算法变成随机搜索，一般取变异率为0.0001～0.1。
由仿真结果得知，GA与BP算法的混合算法不论是在运行速度还是在运算精度上都较单纯的BP算法有提高，去噪效果更加明显，在信噪比的改善程度上，混合算法的信噪

光学显微镜的出现为细胞等微观结构的研究打开了新的大门，然而衍射极限的限制使得更加精细的结构难以探测。
近年来，一些充满创造性的方法突破了衍射极限，达到纳米级分辨率。
氮-空位（NV）色心是金刚石中一种常见的发光缺陷，由于其具有明亮而稳定的发光性质和较长的电子自旋相干时间而被广泛应用于量子计算与量子测量中；
同时，NV色心在超分辨成像技术中也发挥着巨大作用，通过与各种超分辨成像显微镜的结合，实现了对NV色心的纳米级分辨率成像，而且进一步实现高空间分辨率的量子传感。
本文简单介绍了NV色心的结构与性质，以及各类成像技术的基本原理；
对NV色心与超分辨成像结合的各项技术实验成果进行了归纳与比较，并对其应用进行了总结与展望。

Snipaste是一个简单但强大的截图工具，也可以让你将截图贴回到屏幕上！下载并打开Snipaste，按下F1来开始截图，再按F3，截图就在桌面置顶显示了。
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flash+xml播放器（实现连续播放）flash网页播放器实现联系播放MP3文件在MP3文件夹里面，播放地址在XML文件里，可以随时更改的，也可以调用网络上的音乐文件，【注：缺陷，在未完全加载完MP3文件前点刷新页面还是会重新播放的，这个缺陷好像还没有解决方案，】详细技术支持：QQ：122051287

JIRA是澳大利亚Atlassian公司开发的一款优秀的问题跟踪及管理软件，对各类问题的工种管理，包括缺陷，需求等。
本教程能帮您迅速了解熟悉该软件的功能。

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。