嵌入式系统开发圣经大小为42M的书，给你提供详细的嵌入式开发知识，是学习的好资料本书特色：详细的理论讲解，让你全面了解当前嵌入式开发系统的发展趋势。
以信息家电、智能型手机、PDA产品为出发点，广泛深入地分析相关的嵌入式系统技术。
适用于产品主管、系统设计分析人员及欲进入该领域的工程师。
是一本开发嵌入式系统产品必备的入门圣经，进入嵌入式系统领域的宝典。
目录：第1章嵌入式系统的介绍1-1嵌入式系统概述1-1-1嵌入式系统的组成1-1-2典型的嵌入式系统1-1-3嵌入式系统的发展趋势1-2信息家电1-2-1信息家电的衰亡1-2-2信息家电的产品1-2-3信息家电的研发状况1-2-4信息家电的未来1-3入门必学1-3-1系统集成能力1-3-2程序语言编写能力1-3-3市场应用导向1-4未来展望1-4-1集成服务导向1-4-2轻薄小型人性化1-4-3软硬件网络无线集成1-4-4创意产生与实现1-5本书导读第2章嵌入式SoC硬件系统概论2-1嵌入式系统微处理器的发展2-1-14位以及8位嵌入式系统微处理器2-1-216位以上的嵌入式系统微处理器2-1-3协同微处理器（Co-processor）2-1-4CISC与RISC2-1-5数字信号处理器（DigitalSignalProcess-DSP）2-1-6超长指令集微处理器（VLIW）2-2SoC嵌入式系统微处理器2-2-1什么是SoC嵌入式系统微处理器2-2-2SoC微处理器的设计开发2-2-3RISC结合DSP的SoC嵌入式系统微处理器2-2-4快速的SoC嵌入式系统微处理器设计与制造2-3ARM公司ARMRISC架构微处理器2-3-1ARMRISC嵌入式系统微处理器简介2-3-2ARM7Thumb嵌入式系统微处理器系列2-3-3Thumb指令集2-3-4ARM9Thumb嵌入式系统微处理器系列2-3-5ARM10Thumb嵌入式系统微处理器系列2-3-6ARMRISC嵌入式系统微处理器的应用2-3-7相关数据查询2-4Intel公司StrongARM微处理器2-4-1StrongARM架构2-4-2SA1110/SA1111模拟实验版2-4-3StrongARM嵌入式系统微处理器的应用2-4-4参考数据2-5德州仪器公司TMS320DSP微处理器2-5-1TMS320DSP微处理器简介2-5-2德州仪器公司C5XDSP微处理器系列2-5-3德州仪器公司C6XDSP微处理器系列2-5-4德州仪器公司TMS320DM310DSP微处理器2-5-5DSP微处理器的应用2-5-6参考数据2-6Philips公司Trimedia微处理器2-6-1简介2-6-2Trimedia微处理器架构2-6-3软件开发工具2-6-4TM-1300模拟实验版2-6-5TM-1300嵌入式系统微处理器应用2-6-6参考数据2-7德州仪器公司OMAP架构微处理器2-7-1OMAP简介2-7-2OMAP架构2-7-3OMAP程序开发2-7-4OMAP微处理器在多媒体上的应用2-8Intel公司XScale架构微处理器2-8-1XScale微处理器简介2-8-2XScale微处理器硬件架构2-8-3XScale微处理器应用产品开发（PCA）2-8-4XScale微处理器-PXA210/2502-8-5参考数据2-9其他常见高端的嵌入式系统微处理器2-9-1MIPSRISC嵌入式系统微处理器2-9-2HitachiSH系列嵌入式系统微处理器2-9-3Motorola嵌入式系统微处理器2-9-4Intel嵌入式系统微处理器2-9-5STMicroelectronics嵌入式系统微处理器2-9-6AMD嵌入式系统微处理器2-9-7三菱嵌入式系统微处理器2-9-8富士通嵌入式系统微处理器2-10存储器2-10-1可编程只读存储器2-10-2随机存储器（RandomAccessMemory）2-11通信接口2-11-1IEEE13942-11-2USB2-11-3红外线2-11-4蓝牙模块（Bluetooth）2-11-5

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。

基于Stackelberg定价博弈的分布式搅扰感知协同MAC

基于用户的协同过滤和基于内容的混合推荐零碎源代码。

提起如今的IT项目，软件工程倍受关注。
而软件的质量更是众人关注的焦点，因为目前还没有一套完善的评估标准。
甚至有人提出，现在的软件开发根本提不上是"工程"，因为它太稚嫩了，还没有一套成熟的标准来比照;因而软件项目极易出现失败或失误。
大量实践证明，软件工程项目的成败，通常是因为管理问题(协同工作的能力)，而不是技术上的问题。
要想做一盘"完美"的软件大餐，质量管理的作用是不言而喻的。
(《长松组织系统》工具包--数千家企业成功发展壮大的选择，值得您的信任!)质量管理主要包括三个过程：质量计划制定、质量保证和质量控制。
质量计划：是质量管理的第一过程域，它主要指依据公司的质量方针、产品描述以及质量标准和规

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　　●回访登记●　　对在本店消费过顾客，定期进行回访，给顾客一种售后服务态度好的印象。
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一方面，越来越多订单在传统规模生产的基础上，加入了“单单不同”的差异化需求；
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本白皮书旨在围绕工业应用发展的现状及挑战，分析区块链技术如何能更好地与工业应用深入契合。

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。