本项目采用.netcore+.netstandard搭建：1、支持读取视频信息（格式、fps、width、height等）2、支持转换为指定视频类型3、支持webApi调用4、支持任务调度（job），可设置指定时间运行5、支持DI（Autofac）

OmniVision'sOV16860isahighperformance16-megapixelPureCel®Plus-Simagesensordesignedforhigh-endsmartphonesandactioncameras.Comparedtopreviousgeneration16-megapixelsensors,theOV16860deliversimprovedlow-lightperformanceandfasterreadoutarchitecturewithalarger1.3-micronpixel,enablingfullresolutionrecordingat45framespersecond(fps).Thesensoralsosupportsadvancedfeaturessuchashighdynamicrange(HDR),andphasedetectionautofocus(PDAF).OmniVision'snewPureCel®Plus-Sarchitectureandlargerpixelsizeofferanumberofpixelperformanceimprovementsovertraditional1.12-micron16-megapixelsensors,includinga33percentimprovementinfull-wellcapacity,a40percentimprovementinlowlightperformanceanddramaticallyreducedpixelcrosstalk.The1/2.4-inchOV16860supportshigh-qualityslowmotionvideocapturewithfullfieldofview(FOV).Thesensorcancapture16-megapixelimagesandvideoat45fps,ultra-highresolution4K2Kvideoat60fps,and1080phighdefinition(HD)videoat120fpsviahighspeedD-PHYandC-PHYinterfaces.Additionally,theOV16860combinesadvanceprocessanddesignoptimizationtoenablenominaloperatingdigitalvoltage(DVDD)specof1.2V.

项目名及简介此项目是在appium和Selenium开源工具封装而成的自动化app和web测试工具功能都是基于python3都是基于webdriver，大部分代码都可以通用，只是配置文件不一样APP监控了常用的men,cpu,fps数据维护用的YMAL邮件发送excel的测试报告支持多设备andoird并行用法下载项目:gitclonegit@github.com:284772894/appiumn_auto.git配置devices.yamlappium:-devices:JTJ4C16331013562port:4723config:nodeD:\app\Appium\node_modules\appium\bin\appium.js-p4723-bp4733platformName:android-devices:MSM8926port:4724config:nodeD:\app\Appium\node_modules\appium\bin\appium.js-p4724-bp4734platformName:androidyamlcase的api----element_info:cn.ibona.t1_beta:id/start_buttonfind_type:by_idoperate_type:clicktest_id:1002test_intr:登陆-element_info:cn.ibona.t1_beta:id/passwordEditTextfind_type:by_idoperate_type:send_keystest_id:1002text:111111-element_info:cn.ibona.t1_beta:id/phoneNumberEditTextfind_type:by_idoperate_type:send_keystext:18576759587-element_info:cn.ibona.t1_beta:id/loginButtonfind_type:by_idoperate_type:click-element_info:cn.ibona.t1_beta:id/toolbarfind_type:by_id命名行运行:pyhtontestRunner/runner.py

一个简单的java实现websocket的小demo,,查考博客http://blog.csdn.net/sunnylinner/article/details/52562583?locationNum=4&fps=1

官网的OTB货物箱源代码比力老，贫乏许多文件，跑不了OTB100。
在原OTB代码的底子上，加了许多文件，对于代码举行了小的变更，能够盘算FPS(找到评释的中间启用就可)，能够跑OTB100,OTB50等种种OTB数据集。
适宜刚末了打仗跟踪打仗OTB的新手，能少走许多弯路。

动态性以及实时性电脑游戏天下的两个关键特色。
Anytime方案是能够暴发满足上述两个特色的行为的方案方式。
分层责任收集（HierarchicalTaskNetwork，HTN）是展现分层方案的一种方式，它极其适宜于表白电脑游戏中非玩家脚色（non-playercharacter，NPC）繁杂的目的。
以驰名的第一人称射击（First-PersonShooter，FPS）游戏空幻竞技场2004（UnrealTournament2004）作为游戏平台，为NPC方案实现为了一个基于HTN方案的anytime方案器，并使用遗传算法调解方案目的的优先级。
该方案器能够依据情景变更随时中断方案并给出可用的方案下场，同时具备未必的顺应性。
试验评释它能够使NPC的行为更智能。

Afeasiblemethodofcombiningtheconceptoffluorescencehalf-lifeandthepowerdependentphotobleachingrateforcharacterizingthepracticalphotostabilityoffluorescentproteins(FPs)wasintroduced.Furthermore,byusingafluorescentphotostabilitystandard,arelativecomparisonofthepho

简单的FPS游戏教程，十分完好，适合初期接触Unity3D的同学学习，并且整理了FPS-Tutorial的素材包，使用更方便

内容摘要：本设计是基于本设计是基于Cortex-M4内核的STM32的数字示波器，使用主控芯片为STM32F439，主频180M，外部扩展的16MB的FLASH。
本设计主要由三大本设计主要由三大部分组成。
第一大是硬件部分：芯片内有三个置ADC来进行信号采样，主控外接一个800*480的TFTLCD显示屏来显示待测信号；
来显示待测信号；
第二大部分是显示部分部分：该设计使用了Seagger公司的公司的eMwin作为显示输入插件，通过该可以实时的显示波形，并且可以通过触摸键盘进行交互操作；
第三部分则是数据处理的一些算法：本设计在内s部有N=512的FFT算法、基于线性插值的算法、基于线性插值的时基变换递归算法、递推平均滤波等用来处理采样数据。
该设计实现了常规双通道示波器的XY/YT显示方式，显示方式，采样频率达到3.2MS/s，带宽300KHz，在不开启FFT功能时功能时FPS为0.41，开启时为0.8左右，能很好的实时显示出外部的函数发生器输入正弦波、方锯齿斜白噪声等测试信号，并且可以实时显示出FFT曲线，可以根据输入信号频率手动调理采样频率，内有统计算法可以实时得到并显示电平信号的均值、有效峰频率等物理量，值得一提的是信号频率的计算是基于FFT算法得到的，在该设算法得到的，在该设计的带宽内失真率不会超过2%，误差较小。

内容摘要：本设计是基于本设计是基于Cortex-M4内核的STM32的数字示波器，使用主控芯片为STM32F439，主频180M，外部扩展的16MB的FLASH。
本设计主要由三大本设计主要由三大部分组成。
第一大是硬件部分：芯片内有三个置ADC来进行信号采样，主控外接一个800*480的TFTLCD显示屏来显示待测信号；
来显示待测信号；
第二大部分是显示部分部分：该设计使用了Seagger公司的公司的eMwin作为显示输入插件，通过该可以实时的显示波形，并且可以通过触摸键盘进行交互操作；
第三部分则是数据处理的一些算法：本设计在内s部有N=512的FFT算法、基于线性插值的算法、基于线性插值的时基变换递归算法、递推平均滤波等用来处理采样数据。
该设计实现了常规双通道示波器的XY/YT显示方式，显示方式，采样频率达到3.2MS/s，带宽300KHz，在不开启FFT功能时功能时FPS为0.41，开启时为0.8左右，能很好的实时显示出外部的函数发生器输入正弦波、方锯齿斜白噪声等测试信号，并且可以实时显示出FFT曲线，可以根据输入信号频率手动调理采样频率，内有统计算法可以实时得到并显示电平信号的均值、有效峰频率等物理量，值得一提的是信号频率的计算是基于FFT算法得到的，在该设算法得到的，在该设计的带宽内失真率不会超过2%，误差较小。

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。