结合图像处理技术和概率数据关联（PDA）运动模型，我们开发了一种新颖的框架来解决噪声背景不佳的非机电系统的对象跟踪问题。
新模型具有两个优点：（1）通过集成统计运动模型，可以比现有模型更精确地模拟许多非机电系统中的对象运动。
（2）由于采用了全局搜索的最佳模型参数，与依赖连续帧区分的其他方法相比，该模型更好地在高噪声环境中跟踪对象。
我们在提出的模型中推导了期望最大化（EM）算法。
合成数据和图像数据集都证明了其有用性。
引入了模型稳定性以量化模型的实用性。

使用OpenGL读取3DS文件的示例代码。
演示说明了3DS文件的结构、三维控件中视线、旋转设置，以及简单的动画。
重要说明如下------------------全局变量-------------g_Load3ds 读入数据的类g_3DModel 数据本身g_RotationSpeed 旋转速度---------------------函数---------------【WinMain】 入口函数。
调用Init初始化OpenGL 调用MainLoop显示【Init】 初始化OpenGL，读取数据 调用InitialOpenGL初始化 调用CLoad3DS的Import3DS函数，从文件中读取g_3DModel 调用CreateTexture，装入纹理【MainLoop】 循环调用RenderScence渲染场景，直到窗口关闭时退出 删除场景中对象 效用DeInit恢复初始化之前的状态【RenderScence】 渲染 gluLookAt，选择视角 glRotatef，旋转---------------------------------------根目录下FACE.3DS为三维数据，FACE.BMP为其所指的贴图数据。
如果想读取其他文件，在代码中替换#defineFILE_NAME"face.3ds"为其他3DS格式文件名即可。
如果读取结果是黑屏，往往是视角和视场设置错误，可以查看三维数据的位置，更改gluLookAt和gluPerspective。

针对传统果蝇优化算法在进行优化时所存在的寻优精度偏低和收敛速度较慢的问题，提出了一种新的改进果蝇优化算法。
该算法在迭代过程中将每次迭代所得最优值的变化率作为下一次果蝇种群飞行距离变化的参考依据。
动态改变果蝇种群每次飞行的距离，能够有效地权衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力。
将该改进算法在函数优化中与原果蝇算法和另外两种果蝇改进算法进行仿真对比，结果表明，所提出的改进算法在收敛精度、收敛速度以及稳定性方面具有明显优势。

模块思想程序框架高质量代码。
界面与后台程序分离分层。
采用模块化思想封装装各个模块，除配置外只使用了个全局变量。
含有gps，语音模块v4l2视频模块定时器线程

线性光谱聚类（LSC）的超像素分割算法，该算法可以生成具有低计算成本的紧凑且均匀的超像素。
基本上，基于测量图像像素之间的颜色相似性和空间接近度的相似性度量，采用超像素分割的归一化切割公式。
然而，代替使用传统的基于特征的算法，我们使用核函数来近似相似性度量，导致将像素值和坐标明确映射到高维特征空间。
我们证明，通过适当地加权该特征空间中的每个点，加权K均值和归一化切割的目标函数共享相同的最佳点。
因此，通过在所提出的特征空间中迭代地应用简单的K均值聚类，可以优化归一化切割的成本函数。
LSC具有线性计算复杂性和高内存效率，并且能够保留图像的全局属性。
实验结果表明，LSC在图像分割中的几种常用评估度量方面表现出与现有技术的超像素分割算法相同或更好的性能。

车间作业调度问题（JobShopSchedulingProblem）是一个著名的NP难题，具有很强的条件约束，当问题规模较大时很难找到全局最优解。
因此作业车间调度是一类求解困难的组合优化问题。
近几年各种智能计算方法逐渐被引入到作业调度问题中，如遗传算法、模拟退火算法、启发式算法等。
如何有效的安排各零件的加工顺序将直接关系到生产效率,也是本文所要解决的问题之一。
本文提出了实现车间调度的混合遗传算法的设计方案，把遗传算法与模拟退火算法相结合，充分发挥遗传算法良好的全局搜索能力和模拟退火算法有效避免陷入局部极小的特性，通过实验验证了基于混合算法的作业车间调度方法显著提高了搜索效率，GASA改进了收敛性能。

《基于fpga的嵌入式图像处理系统设计》详细介绍了fpga（fieldprogrammablegatearray，现场可编程门阵列）这种新型可编程电子器件的特点，对fpga的各种编程语言的发展历程进行了回顾，并针对嵌入式图像处理系统的特点和应用背景，详细介绍了如何利用fpga的硬件并行性特点研制开发高性能嵌入式图像处理系统。
作者还结合自己的经验，介绍了研制开发基于fpga的嵌入式图像处理系统所需要的正确思路以及许多实用性技巧，并给出了许多图像处理算法在fpga上的具体实现方法以及多个基于fpga实现嵌入式图像处理系统的应用实例。
　　《基于fpga的嵌入式图像处理系统设计》对fpga技术的初学者以及已经具有比较丰富的设计经验的读者来说都有很好的参考价值，也将为从事基于fpga的嵌入式系统开发和应用的软硬件工程师和科研人员提供一本比较系统、全面的学习材料。
目录1图像处理1.1基本定义1.2图像形成1.3图像处理操作1.4应用实例1.5实时图像处理1.6嵌入式图像处理1.7串行处理1.8并行性1.9硬件图像处理系统2现场可编程门阵列2.1可编程逻辑器件2.1.1fpga与asic2.2fpga和图像处理2.3fpga的内部2.3.1逻辑器件2.3.2互连2.3.3输入和输出2.3.4时钟2.3.5配置2.3.6功耗2.4fpga产品系列及其特点2.4.1xilinx2.4.2altera2.4.3lattice半导体公司2.4.4achronix2.4.5siliconblue2.4.6tabula2.4.7actel2.4.8atmel2.4.9quicklogic2.4.10mathstar2.4.11cypress2.5选择fpga或开发板3编程语言3.1硬件描述语言3.2基于软件的语言3.2.1结构化方法3.2.2扩展语言3.2.3本地编译技术3.3visual语言3.3.1行为式描述3.3.2数据流3.3.3混合型3.4小结4设计流程4.1问题描述4.2算法开发4.2.1算法开发过程4.2.2算法结构4.2.3fpga开发问题4.3结构选择4.3.1系统级结构4.3.2计算结构4.3.3硬件和软件的划分4.4系统实现4.4.1映射到fpga资源4.4.2算法映射问题4.4.3设计流程4.5为调整和调试进行设计4.5.1算法调整4.5.2系统调试5映射技术5.1时序约束5.1.1低级流水线5.1.2处理同步5.1.3多时钟域5.2存储器带宽约束5.2.1存储器架构5.2.2高速缓存5.2.3行缓冲5.2.4其他存储器结构5.3资源约束5.3.1资源复用5.3.2资源控制器5.3.3重配置性5.4计算技术5.4.1数字系统5.4.2查找表5.4.3cordic5.4.4近似5.4.5其他方法5.5小结6点操作6.1单幅图像上的点操作6.1.1对比度和亮度调节6.1.2全局阈值化和等高线阈值化6.1.3查找表实现6.2多幅图像上的点操作6.2.1图像均值6.2.2图像相减6.2.3图像比对6.2.4亮度缩放6.2.5图像掩模6.3彩色图像处理6.3.1伪彩色6.3.2色彩空间转换6.3.3颜色阈值化6.3.4颜色校正6.3.5颜色增强6.4小结7直方图操作7.1灰度级直方图7.1.1数据汇集7.1.2直方图均衡化7.1.3自动曝光7.1.4阈值选择7.1.5直方图相似性7.2多维直方图7.2.1三角阵列7.2.2多维统计信息7.2.3颜色分割7.2.4颜色索引7.2.5纹理分析8局部滤波器8.1缓存8.2线性滤波器8.2.1噪声平滑8.2.2边缘检测8.2.3边缘增强8.2.4线性滤波器技术8.3非线性滤波器8.3.1边缘方向8.3.2非极大值抑制8.3.3零交点检测8.4排序滤波器8.4.1排序滤波器的排序网络8.4.2自适应直方图均衡化8.5颜色滤波器8.6形态学滤波器8.6.1二值图像的形态学滤波8.6.2灰度图像形态学8.6.3颜色形态学滤波8.7自适应阈值分割8.7.1误差扩散8.8小结9几何变换9.1前向映射9.1.1可分离映射9.2逆向映射9.3插值

针对STM32F103核心板1.54寸200*200水墨屏局部/全局刷新演示欢迎交流使用GDEH154D27型号水墨屏，并配淘宝所供转接板，未使用所配开发板

OSWorkflow是opensymphony组织开发的一个工作流引擎，目前的版本是2.8。
OSWorkflow用纯Java语言编写，并且开放源代码。
它最大的特点就是极其的灵活。
它面向的人群是具有技术背景的软件开发人员。
OSWorkflow不提倡用可视化工具定义流程。
用户可以根据自己的实际需求，来设计出完全符合自身业务逻辑的系统，而并不需要使用复杂的代码去实现。
换句话说OSWorkflow让我们真正解放了，使得我们从底层的代码堆中爬了出来，轻松地用一套通用的引擎机制去实现各种业务流程。
OSWorkflow提供我们所有工作流OSWorkflow开发指南Version1.0October15,2007Somanyopensourceprojects.WhynotOpenyourDocuments?中可能用到的元素例如：步骤（step）、条件（conditions）、循环（loops）、分支（spilts）、合并（joins）、角色（roles）、函数（function）等等。
首先我们来谈谈步骤：步骤是工作流中很重要的概念。
如果我们把工作流比喻成一条从起点站驶向终点站的公共汽车路线，那么步骤就相当于汽车站台。
而汽车有的正在排队等候进站，有的还没有进站，有的刚出站，这样就形成了所谓的“已完成”、“正在处理”、“已添加至处理队列”、“未处理”等状态。
另外一个重要的概念就是动作，动作就是工作流中每一步骤中"需要处理的事情"，每一个动作执行完毕以后都有一个结果。
公共汽车停站下客就好比一个动作，动作完成以后，开向下一站，或者加油，或者返程等等就是一个结果。
当然，实际上的工作流远比这辆汽车来的复杂，它涉及到的结果还包括原地踏步停留在同一步骤，或者是流转到另外的步骤中去，或者是流转到一个分支中去，或者汇集到一个合并中等。
如果动作被设置成为auto，那么只要触发器满足条件或者有来自外部的事件工作流便可自动执行。
在许多流程中，如果遇到并行处理某些事情，这就是分支。
分支一般是指并行处理多件事情而没有先后顺序。
若有一条分支进行了回退处理，整个流程都将回退。
与之相对的，合并就是把几条符合条件的分支聚合起来，使得事情变成"殊途同归"。
这也是非常常见的流程，同时也是最复杂的一种流程。
在步骤、动作和结果中都提供了函数功能，函数按执行的先后时机可分为pre-functions和post-functions。
顾名思义，pre-functions就是在事情发生之前执行的，而post-functions就是在事情发生以后执行的。
验证器是用来验证用户输入的数据是否合法的。
它也可以被应用在步骤，动作或结果中。
动作的执行结果可以是有条件的（conditional）也可以是无条件的（unconditional）。
对于有条件结果，可以允许有多个条件。
引擎将首先检查是否有满足的条件，它会逐一进行检查，直到符合的条件被找到才能执行。
如果没有一个条件被满足，那么最终引擎将产生无条件结果。
在每个步骤中调用工作流的人被称之为调用者（caller），而每个步骤都也会有一个所有者（owner），以代表在当前步骤中负责执行动作的角色或用户。
当前用户在执行当前步骤的时候，这些步骤被保留在当前表中(current)，而一旦步骤被执行完毕，引擎会马上将这个当前步骤从当前表中移到历史表中（history）。
5OSWorkfow的高级特性有发送邮件，注册器功能，通用动作和全局动作,触发器和定时器等等，以下会一一讲解。

优化方法中的全局灵敏度分析，以及差分法计算函数梯度

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。