在紧缩感知中利用TVAL3算法对二维图像进行重构在紧缩感知中利用TVAL3算法对二维图像进行重构

前向预测与回溯计谋结合的重构算法(LABOMP)

悬剑3.0是一款专门为网络安全审计人员设计的一款集成了大量安全审计工具的系统，是在2.0版本上，重构了核心框架，去除了部分无用或过于陈旧的软件外，新增了添加了更多的工具，目前收集整理和原创的工具已搞到3289款。

里面包含设计模式的参考代码（初始代码-->改进代码），内涵PPT，重构代码的冤家可以下载参考下。

《重构美学：数字媒体艺术本性》数字媒体艺术美学是一个全新的美学研究领域，它具有我们时代的鲜明特征，又同时包蕴着源远流长的艺术传统和美学传统，作为国家教育部“十五”规划的“211二期工程”科研项目，一方面它有着研究的开辟性、必要性和重要性，一方面又充满了研究的诸多难题和困境。
因此，在研究中，虽然我们始终秉持将严肃认真求实的态度与积极创新、在美学层面有效解决数字媒体艺术发展初期诸多难题的思路相结合，但是毕竟，整个研究过程充满着动态性变量和资料缺乏、调研时间紧张、研究经费不足等诸多条件限制，所以这使得我们的研究在某些层面还不能更为深入和细致的展开，尤其是在方法凝练、观点论述等方面尚存在着这样那样的粗疏。
目录

用混沌方法对电力系统进行毛病诊断，并用matlab建模仿真，汇出仿真图证明方法的有效性

国科大2017-2018年高级软件工程程相关的复习考试真题资料。
本人整理和同学对了答案的试题和答案内容：一、概念解释1.敏捷开发方法与Scrum方法2.基于计划-文档开发方法(Plan-and-DocumentbasedDevelopment)3.DRY(Don’tRepeatYourself)无重复代码4.MVC(软件作为服务的开发框架)5.SMART用户故事6.TDDand红-绿-重构7.FIRST测试原则8.代码味道及类内方法SOFA原则(说明S、O、F、A分别代表什么?违法该原则的代码的不好特征、重构和修复的方法)9.类间关系的SOLID原则(说明每个原则的意义、违法该原则的代码的不好特征、重构和修复的方法)(1)单一责任原则(2)开闭原则(3)里氏替换原则(4)依赖注入原则(5)迪米特法则10.持续集成及开发11.文档对象模型(DOM)和jQuery12.JavaScript函数特点13.HTML14.ruby面向对象15.ruby访问控制public、private和protected16.CSS规则构成17.ruby中的数组18.Ruby哈希(Hash)19.Ruby迭代器:each和collect20.Git工作流程

终于重构好代码了，运用模式：模板模式、策略模式、建造者模式、单一职责，弄一个余弦定理、simhash文本查重代码，并运用二叉排序树和平衡二叉树（待测试）来优化查询。
百万数据查重秒查

图像经小波变换后，应用零树结构对小波变换系数进行扫描编码。
同时，本程序还可进行图像重构

在中国安防产业中视频监控作为最重要的信息获取手段之一，能对目标有效的提取是重要而基础的问题，因此本文在此背景下，围绕对监控视频的前景目标有效的提取问题，研究了关于1）静态背景、动态背景的前景目标提取，能在背景复杂化的条件下，将运动的目标；
2）带抖动视频；
3）静态背景下多摄像头对多目标提取；
4）出现异常事件视频的判断等问题。
给出了在不同情况下的前景目标提取方案。
问题一是针对静态背景且摄像头稳定的情况下，如何对前景目标提取的问题。
在题目要求的基础上，通过对附件2中几组视频的分析，我们发现所有前景目标的运动短暂且光线明暗变化不明显。
由于传统的Vibe算法能抑制鬼影但是运行效果不理想，因此采用建立在帧差法上改进的Vibe算法模型求解问题。
并和传统的Vibe算法做对比，结果显示改进的Vibe算法明显优于传统的算法。
而且对我们的算法模型做了效果评价。
详细数据参考正文与附录。
问题二是在背景为动态（如有水波的产生）的情况下，对前景目标的提取问题。
在此问题中，由于动态背景存在使得提取出的图像帧具有大量的干扰噪声，对前景目标的识别和提取造成干扰，因此我们提出一种基于全局外观一致型的运动目标检测法。
在用Vibe算法对场景预检测的基础上，建立混合高斯模型分别对前景和背景进行全局外观建模，将运动目标检测出来，再引入超像素去噪，进一步优化结果。
详细结果参考正文与附录。
问题三是在问题一、二基础上的进一步深化。
问题一及问题二是建立在摄像机自身稳定的基础上，而问题三则是在摄像机抖动的情况下。
由于摄像机抖动一般具有旋转和平移，因此我们建立了坐标变换模型，以仿射变换作为模型基础，结合改进的高精度鲁棒的RANSAC算法提取前景目标，并对比灰度投影法，比较两种模型效果。
具体效果见正文与附录。
问题四是对前三个问题的综合应用。
运用基于混合高斯模型背景建模Vibe算法，对前景目标进行提取；
选出具有显著前景目标的参考帧，计算参考帧中显著前景目标所占的面积，并将此面积设定为阈值T，遍历所有的视频帧，计算其前景目标所占的面积，通过相减对比，判定显著前景目标。
若判定为显著前景目标则输出其所在视频帧中的帧号，并将显著前景出现的总帧数增加1。
问题五是针对多摄像头多目标的协同跟踪问题。
在问题二的混合高斯模型基础上我们建立了动态背景提取法，对不断变化的背景进行实时更新。
再利用单应性约束法对多目标发生重叠现象进行投影将重叠目标区分开来，对目标进行定位。
由于目标的不断运动，我们采用粒子滤波法对前景目标进行实时跟踪，通过多摄像头的协同通信完成对多前景目标的检测。
问题六是针对监控视频中前景目标出现异常情况时判断能否有异常事件的问题。
在基于稀疏表示的模型上，引入混合高斯模型用于学习不同类型的运动特征规律，然后通过各个单高斯模型中的均值建立一个相似矩阵作为字典。
以测试阶段生成的核矢量为基础，用该局部特征的核矢量计算基于稀疏表示的重构误差，并将其与已设定的阈值进行比较，如果重构误差大于阈值，则判为异常。

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。