AD9854全套资料，包括芯片手册和PCB原理图，直接可以出电路板。
性质如下：输入频率：10MHz至300MHz复合输出信号带宽：6.8kHz至270kHz单边带噪声系数（SSBNF）：7.5dB输入三阶交调截点(IIP3)：−7.0dBm无AGC范围最高达−34dBm连续AGC范围：12dB前端衰减器：16dB基带I/Q16位（或24位）串行数字输出LO和采样时钟频率合成器可编程抽取系数、输出格式、AGC和频率合成器设置370Ω输入阻抗电源电压：2.7V至3.6V低功耗：17mA48引脚LFCSP封装

模拟人工提交网页表单操作，同时监控提交结果变化并报警提示或自动处理报警动作。
可广泛用于注册表单、登陆表单、信息添加修改表单提交。
1、支持多任务多操作连续提交，实现无人值守。
2、支持通过多代理服务器访问并提交3、支持自动获取填写表单项4、自动填写内容可以是固定值、从字典文件中读取的内容或验证图片的识别结果。
5、支持按钮提交、表单提交以及自定义脚本提交。
6、批量导入相似页面，实现顺序提交或随机提交7、实现网页整体监控、HTML元素监控、源代码监控。
8、多种报警处理方式：声音报警、弹窗报警、触发新任务或第三方程序9、支持定时任务，程序可后台隐藏执行

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 针对帧差分法易产生空洞以及背景减法不能检测出与背景灰度接近的目标的问题，提出了一种将背景减和帧差法相结合的运动目标检测算法。
首先利用连续两帧图像进行背景减法得到两种差分图像，并用最大类间与类内方差比法得到合适的阈值将这两种差分图像二值化，然后将得到的两种二值化图像进行或运算，最后利用图像形态学滤波得到准确的运动目标。
实验结果表明，该算法简单、易实现、实时性强。

天气甚好，不冷不热，微困。
搞掉这篇就上房顶子发发呆。
如果哪位觉得今次的图标有些许惊悚的话，欢迎在评论中吐槽，或者直接在微博上跟我念叨。
之前连续更新了两章iOSWow体验，分别是关于应用上下文环境以及iOS技术特性这两方面的话题。
今天换换脑子吧，放下移动应用这摊子事，回到Web端，遛一篇图文并茂篇幅简短的小译文，关于隐藏内容及相应的提示元素使用方式blahblah的。
走着。
标签(Tab)、下拉菜单、手风琴风格的折叠控件…渐进呈现(progressivedisclosure)的交互方式可以有效的帮助我们降低界面的视觉复杂度，同时尽可能多的向用户展示内容。
不过凡事有利亦有弊，在视觉上不可见的东西确实

1． 需求分析基本功能需求：具有正确显示时间的，包括时、分、秒。
具有正确显示日期的，包括年、月、日。
具有正确显示星期。
扩展功能需求：具有实现秒表功能。
具有修改时间功能，包括时间、日期、星期。
具有设置闹铃时间，并在闹铃时间报警的功能。
具有节日问候功能，在相应的节日对用户进行提醒。
具有连续记录60个运动员的秒表成绩。
功能没有完全实现，但已够不错了。

本文报道应用XeCl准分子激光和YAG:Nd倍频激光对国内首次合成的新型若丹明染料B560的光谱和激光性能的研究结果.实验中采用大掠角入射光栅选频法以减少线宽,获得0.1(?)输出线宽,并在较宽范围内获得连续可调激光输出.

MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络。
MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；
还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。
该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。
本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。
-------目录第1章P神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测第15章SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究第19章概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断第20章神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选第21章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第22章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第23章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第24章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第25章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第26章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第27章遗传算法优化计算——建模自变量降维第28章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第29章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第30章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类MATLAB

本书为普通高等教育“十一五”国家级规划教材。
全书全面论述控制系统计算机仿真的基本概念和原理，系统介绍了当前国际控制界最为流行的面向工程与科学计算的高级语言MA'lrLAB及其动态仿真集成环境Sirraalink，并以最新版MATLAB为平台，详细阐述控制系统的数学模型及其转换、连续系统和离散系统的仿真方法、控制系统的计算机辅助分析与设计；
最后特别介绍基于图形界面的MA"n．,AB工具箱的线性和非线性控制系统设计方法。
本书取材先进实用，讲解深入浅出，各章均有大量的例题，并提供了相应的仿真程序，便于读者掌握和巩固所学知识。

信息熵程序下载！信号处理，图像处理，基于小波变换之后的连续特征提取，可以作为一个后续的工作，对信息的敏感度特别有效，希望能够采纳，提取信号特征有用，采纳，采纳，很实用很实用很实用很实用。

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。