CurvatureScaleSpaceCornerDetectorwithAdaptiveThresholdandDynamicRegionofSupport

讲各种实时阴影技术的好书看目录：1Introduction11.1Denition...............................31.2ImportanceofShadows.......................121.3Di›cultyofComputingShadows.................151.4Overview...............................191.5GeneralInformationfortheReader................202BasicShadowTechniques212.1ProjectionShadows.........................222.2ShadowMapping..........................312.3ShadowVolumes...........................442.4StencilShadowVolumes......................482.5Transparency.............................722.6Summary...............................733Shadow-MapAliasing753.1ShadowMappingasSignalReconstruction...........753.2InitialSamplingError—Undersampling.............813.3ResamplingError..........................874Shadow-MapSampling894.1Fitting.................................894.2Warping................................934.3GlobalPartitioning.........................1104.4AdaptivePartitioning........................1234.5View-SampleMapping.......................1314.6Shadow-MapReconstruction...................1344.7TemporalReprojection.......................1364.8Cookbook...............................1375FilteredHardShadows1395.1FiltersandShadowMaps......................1405.2ApplicationsofFiltering......................1445.3PrecomputingLargerFilterKernels................1475.4Summary...............................1606Image-BasedSoft-ShadowMethods1616.1Introduction.............................1616.2Basics.................................1666.3AReferenceSolution........................1726.4AugmentingHardShadowswithPenumbrae..........1746.5BlurringHard-Shadow-TestResults................1786.6FilteringPlanarOccluderImages.................1876.7ReconstructingandBack-ProjectingOccluders.........1916.8UsingMultipleDepthMaps....................2046.9Summary...............................2067Geometry-BasedSoft-ShadowMethods2097.1PlausibleShadowsbyGeneratingOuterPenumbra.......2097.2InnerandOuterPenumbra..........

包括LMS-based_Algorithms，Nonlinear_Adaptive_Filters，QR-decomposition-based_RLS_Algorithms，RLS_Algorithms，Set-membership_Algorithms，Subband_Adaptive_Filters

AdaptiveDynamicProgramming自适应动态规划的入门介绍。
令初学者简明扼要的了解ADP的核心思想。

Inordertoimprovethetrackingandstabilizationperformanceofthree-axisgyrostabilizedplatform,anadaptivedecouplingcontrolbasedonneuralnetworksisdeveloped.Thedynamicmodelofthree-axisGSPisdevelopedbasedontraditionalNewton–Eulermethod.Thenonlinearityandcouplingsystemisfull-state-linearizedusingfeedbacklinearization,andneuralnetworksareusedtocompensateforthedisturbancesanduncertainties.Thestabilityoftheproposedschemeisanalyzedbythe

压缩感知offgrid代码论文见2013SparseFrequencydiverseMIMOradarimagingforOff-GridtargetbasedonadaptiveiterativeMAP

H∞trackingcontrolofnonlinearnetworkedsystemswithanoveladaptiveevent-triggeredcommunicationscheme

InnoDB存储引擎的关键特性包括插入缓冲、两次写（doublewrite）、自适应哈希索引（adaptivehashindex）。
这些特性为InnoDB存储引擎带来了更好的性能和更高的可靠性。
插入缓冲是InnoDB存储引擎关键特性中最令人激动的。
不过，这个名字可能会让人认为插入缓冲是缓冲池中的一个部分。
其实不然，InnoDB缓冲池中有InsertBuffer信息固然不错，但是InsertBuffer和数据页一样，也是物理页的一个组成部分。
主键是行唯一的标识符，在应用程序中行记录的插入顺序是按照主键递增的顺序进行插入的。
因此，插入聚集索引一般是顺序的，不需要磁盘的随机读取。
比如说我们按下列SQ

ThispaperstudiesanewsolutionframeworkforadaptivecontrolofaclassofMIMOtime-varyingsystemswithindicatorfunctionbasedparametrization,motivatedbyageneraldiscrete-timeMIMOTakagi–Sugeno(T–S)fuzzysystemmodelinaninput–outputformwithunknownparameters.Anindicator(memb

InthisLetter,weproposeanovelthree-dimensional(3D)colormicroscopyformicroorganismsunderphotonstarvedconditionsusingphotoncountingintegralimagingandBayesianestimationwithadaptiveprioriinformation.Inphotoncountingintegralimaging,3Dimagescanbevisualizedusingmaximum

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。