运动目标检测在计算机视觉，图像处理，模式识别等多领域有着广泛的应用，经历了多年的研究和探索，针对运动目标检测的算法层出不穷，我们也积累了许多相关的算法。
但是我们还远没有完成对这个充满挑战的领域的探索。
本文对运动目标检测的技术进行了一定的研究，实现了基于canny算子和光流法相结合的运动目标检测方法。
为了能够准确把握这个行业的动态，本文首先介绍了运动目标检测的三大经典方法：背景相减法，帧差法，光流法。
同时比较了各自的优缺点。
帧差法具有易实现，计算量小的优点，但是却无法准确的检测出运动目标的完整轮廓。
光流法具有对不断运动的运动目标进行目标检测，但是它却有很大的计算量，同时对噪声也比较敏感。
为了可以对运动目标进行更好的识别，我们提出了边缘检测算子与光流法相结合的新方法。
在对多种边缘检测算子进行了了解之后，我们确定了利用canny算子进行边缘检测，并且结合光流法进行运动目标检测的方法。
在用canny算子检测出运动物体边缘之后，借助光流法计算出物体的运动场，同时结合最大类间方差法分辨出运动目标和背景，接着将物体的边缘信息和物体的运动信息进行融合，最后运用数学形态学的方法对结果进行处理，得到最终的运动目标。
通过实验，我们发现该方法既克服了帧差法不能准确检测出运动物体轮廓，和光流法抗噪声能力差的缺点，可以准确检测运动目标，对运动目标具有更好的检测效果

QT开发的小工具包，包含一些QTGUI开发相关的功能何及，有文本类，计算类，工具类，可以作为学习或者基础进行修改定制；

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目录引言 5第一章面向对象的UML建模 71.1面向对象的基本思想 71.2面向对象的软件建模 71.3UML建模语言简介 91.4RUP过程指导与本系统分析设计过程 10第二章仓储系统业务用例建模 132.1仓储系统业务流程分析 132.1.1入库流程分析 132.2业务需求用例建模阶段 152.2.1业务角色的查找及建立 152.2.3业务用例图 182.2.3业务活动图 182.3系统基本功能描述 20第三章仓储系统系统需求用例建模 213.1入库管理需求用例分析 213.1.1确定系统角色 213.1.2确定系统顶层用例 213.1.3入库管理功能性分析 223.1.4到站日报录入管理用例描述 233.1.5码单管理用例描述 253.1.6入库单管理用例描述 273.1.7审核管理用例描述 293.2系统扩展功能需求用例分析 303.3系统整体功能描述 32第四章业务领域分析与设计 334.1系统顺序图，状态图 334.2定义基本对象与类 404.3入库系统类图 414.4定义对象与类的属性与操作 414.5系统设计顺序图，入库类图 534.6系统扩展功能 554.7系统构架设计 63第五章系统实现测试与配置 645.1系统实现的工具与技术 645.2系统实现方式图 655.3系统测试与系统实现界面 66第六章系统开发的思考 686.1数据库设计问题 686.2数据库访问设计问题 69结束语 70参考文献 71致谢 72

WindowsServer2003IIS服务器组件完全安装包IIS6.0安装说明：测试平台：WindowsServer2003SP1WindowsServer2003sp2该软件包含WinServer2003版本应用程序服务器全部组件，按以下步骤操作，完全能正常安装。
IIS6.0适用于Windowsserver2003系统安装步骤如下:开始---控制面板----添加/删除程序----添加/删除Windows组件(A)----应用程序服务器---将解压后的IIS文件路径复制到"文件复制来源"输入框(会出现多次,就多粘贴几次)--完成.如出现需要"插入安装光盘"这类的提示,继续粘贴该路径即可.如果在虚拟机环境下安装Windowsserver2003可能会出现蓝屏现象，部分解决方法如下。
1.升级虚拟机软件,至最新版本2.更换虚拟机软件,可选择微软全免费虚拟机工具3.如果使用VMwareWorkstation在创建虚拟硬盘的时候注意选择设备模式,SCSI和IDE都试试,如果没驱动而且用绿色版VM,就选择IDE模式.

《大数据HBase——JavaAPI深度解析》在大数据领域，HBase作为一个分布式、列式存储的NoSQL数据库，因其高效、可扩展的特性而被广泛应用。
本资料主要围绕HBase的JavaAPI进行深入探讨，旨在帮助读者理解并掌握如何利用Java进行HBase的操作。
HBase是构建在Hadoop文件系统（HDFS）之上的，它提供了实时读写能力，适用于海量数据的存储。
其设计灵感来源于Google的Bigtable，但HBase更注重于提供高并发和低延迟的数据访问。
HBase的数据模型是基于行的，每个表由行和列族组成，列族下又包含多个列，这样的设计使得数据的存储和查询更加灵活。
在JavaAPI层面，我们首先需要了解HBase的基本操作类，如HBaseAdmin用于管理表，HTable接口用于与表交互，HTableDescriptor用于描述表的结构。
创建表时，我们需要定义表名和列族，列族下可以动态添加列。
例如：```javaHTableDescriptordesc=newHTableDescriptor(TableName.valueOf("myTable"));desc.addFamily(newHColumnDescriptor("cf"));//创建一个名为"cf"的列族```插入数据到HBase中，我们使用Put对象，将数据放入行键和列键对应的单元格中：```javaPutput=newPut(Bytes.toBytes("rowKey"));put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"),Bytes.toBytes("qualifier"),Bytes.toBytes("value"));htable.put(put);```查询数据则通过Get对象，指定行键和列键，获取对应单元格的值：```javaGetget=newGet(Bytes.toBytes("rowKey"));get.addColumn(Bytes.toBytes("cf"),Bytes.toBytes("qualifier"));Resultresult=htable.get(get);```HBase还提供了Scan对象，用于扫描表中的多行数据。
通过设置StartRow和StopRow，我们可以指定扫描的范围；
通过addFamily和addColumn，我们可以指定扫描的列族或特定列。
```javaScanscan=newScan();scan.addFamily(Bytes.toBytes("cf"));ResultScannerscanner=htable.getScanner(scan);for(Resultres:scanner){//处理结果}```此外，HBase的JavaAPI也支持批量操作，如BulkLoadHFile，这在导入大量数据时能显著提升效率。
还有RegionServer和ZooKeeper的角色，它们在HBase集群中起着至关重要的作用，确保数据的分布和一致性。
在处理大数据时，HBase的性能优化也是一个重要话题。
例如，合理设置region的大小，避免热点问题；
使用合适的数据模型和索引策略，优化查询性能；
使用Compaction控制数据文件的合并，保持数据的整洁。
总之，HBase作为大数据存储的重要工具，其JavaAPI提供了丰富的功能，让开发者能够灵活地操作和管理大数据。
通过深入学习和实践，我们可以充分利用HBase的优势，解决大规模数据处理的挑战。

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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。