html5小游戏，今天给大家分享的5个HTML5游戏，在好玩的同时，相信也会有不少HTML5开发者对其源代码感兴趣，一起来看看吧。
感觉HTML5的性能其实还是不错的，canvas在各个平台上兼容性都很好。

jsf中文文档与sybase中文文档，jsf与sybase现在都已经比较小众了，希望用到的朋友能够方便的开发。
其中jsf包含组件介绍以及使用，sybase中有一些使用技巧，比如分页以及性能测试调优。

非下采样Contourlet变换（NonsubsampledContourletTransform,NSCT）是一种多分辨率分析方法，它结合了小波变换的多尺度特性与Contourlet变换的方向敏感性。
NSCT在图像处理和计算机视觉领域有广泛的应用，如图像压缩、图像增强、噪声去除和图像分割等。
这个“NSCT变换的工具箱”提供了实现NSCT算法的软件工具，对于研究和应用NSCT的人来说，是一个非常实用的资源。
非下采样Contourlet变换的核心在于其能够提供多方向、多尺度的图像表示。
与传统的Contourlet变换相比，NSCT不进行下采样操作，这避免了信息损失，保持了图像的原始分辨率。
这种特性使得NSCT在处理高分辨率图像时具有优势，特别是在保留细节信息方面。
NSCT工具箱通常包含以下功能：1.**NSCT变换**：对输入图像执行非下采样Contourlet变换，将图像分解为多个方向和尺度的系数。
2.**逆NSCT变换**：将NSCT系数重构回原始图像，恢复图像的完整信息。
3.**图像压缩**：利用NSCT的系数对图像进行编码，实现高效的图像压缩。
由于NSCT在高频部分有更好的表示能力，因此在压缩过程中可以有效减少冗余信息，提高压缩比。
4.**图像增强**：通过调整NSCT系数，可以对图像进行有针对性的增强，比如增强边缘或抑制噪声。
5.**噪声去除**：利用NSCT的多尺度和方向特性，可以有效地分离噪声和信号，实现图像去噪。
6.**图像分割**：在NSCT域中，图像的特征更加明显，有助于进行图像区域划分和目标检测。
该工具箱可能还包括一些辅助函数，如可视化NSCT系数、性能评估、参数设置等功能，方便用户进行各种实验和分析。
使用这个工具箱，研究人员和工程师可以快速地实现NSCT相关的算法，并在实际项目中进行测试和优化。
在使用NSCT工具箱时，需要注意以下几点：-输入图像的尺寸需要是2的幂，因为大多数NSCT实现依赖于离散小波变换，而DWT通常要求输入尺寸为二进制幂。
-工具箱可能需要用户自行配置或安装依赖库，例如MATLAB的WaveletToolbox或其他支持小波运算的库。
-NSCT变换的计算复杂度相对较高，特别是在处理大尺寸图像时，可能需要较长的计算时间。
-在处理不同类型的图像时，可能需要调整NSCT的参数，如方向滤波器的数量、分解层数等，以获得最佳性能。
"NSCT变换的工具箱"是一个强大的资源，对于那些希望探索非下采样Contourlet变换在图像处理中的潜力的人来说，这是一个必不可少的工具。
通过深入理解和熟练使用这个工具箱，可以进一步发掘NSCT在各种应用中的价值。

1.常用工具的性能特点,使用方法及质量检测；
2.电烙铁的拆装和质量检测；
3.烙铁头的修整与镀锡；
4.导线加工工艺；
5.元器件引线浸锡与搪锡工艺；
6.手工焊接的基本技能；
7.印制电路板元器件拆焊技能；
8.新型的焊接技能。

摘要:遗传算法(GA)和人工神经网络(ANN)的相互结合有辅助式和合作式两种方式.本文在此基础上提出了融合、BP_GA和GA_BP三种算法,并采用GA_BP算法同时优化BP神经网络的结构、权值和阈值,研究和实现了一套先进的编码技术和进化策略,克服了传统BP神经网络经验尝试方法的盲目性.实例优化与检验结果表明:遗传算法优化获得的神经网络比由经验尝试法得到的BP网络性能更优异,方法更合理.关键词:遗传算法:神经网络;拓扑结构;权值

UCOSIII的中文资料，uC/OSIII是一个可以基于ROM运行的、可裁减的、抢占式、实时多任务内核，具有高度可移植性，特别适合于微处理器和控制器，是和很多商业操作系统性能相当的实时操作系统(RTOS)。
为了提供最好的移植性能，uC/OSIII最大程度上使用ANSIC语言进行开发，并且已经移植到近40多种处理器体系上，涵盖了从8位到64位各种CPU(包括DSP)。
uC/OSII可以简单的视为一个多任务调度器，在这个任务调度器之上完善并添加了和多任务操作系统相关的系统服务，如信号量、邮箱等。
其主要特点有公开源代码，代码结构清晰、明了，注释详尽，组织有条理，可移植性好，可裁剪，可固化。
内核属于抢占式，最多可以管理60个任务。
从1992年开始，由于高度可靠性、移植性和安全性，uC/OSIII已经广泛使用在从照相机到航空电子产品的各种应用中。

CreateReactApp入门该项目是通过引导的。
可用脚本在项目目录中，可以运行：yarnstart在开发模式下运行该应用程序。
打开在浏览器中查看它。
如果您进行编辑，则页面将重新加载。
您还将在控制台中看到任何棉绒错误。
yarntest在交互式监视模式下启动测试运行器。
有关更多信息，请参见关于的部分。
yarnbuild构建生产到应用程序build文件夹。
它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。
生成被最小化，并且文件名包括哈希值。
您的应用已准备好进行部署！有关更多信息，请参见关于的部分。
yarneject注意：这是单向操作。
eject，您将无法返回！如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject。
此命令将从您的项目中删除单个生成依赖项。
而是将所有配置文件和传递依赖项（webpack

根据船舶、桨、舵等建立船舶MMG数学模型，使用龙格库塔方法解算微分方程，求得纵向速度v、横向速度u、船首向转速r、计算旋回性能，代码是自己整理与编辑，希望帮助到有需要的人，目前我在做船舶运动仿真。
也欢迎一起交流讨论（软件版本2020a，所以低版本注释看起来会是乱码，但不影响运行）。

 针对无人机控制中灵活性的需求，在原有地面站结构的基础上，利用PC104作为硬件平台，融合虚拟串口、多线程编程、矩阵键盘等技术，设计了一种性能可靠、轻巧灵活的便携式地面站。
利用PC104中的GPIO口加入矩阵键盘，该键盘可以控制无人机飞行的全过程。
并且设计了地面飞控站部分的软件界面，包括功能菜单、虚拟仪表、控制区域等部分的设计，实现了虚拟仪表部分的数据显示功能。
经过实际调试，整个系统运行良好，很好的实现了对无人机的控制。

1.介绍了在EF上下文跟踪下，实体状态的各种状态；
2.如何使用取消状态跟踪来提交性能；
3.Cache使用（Find会先从内存中查找，若没有再从DB中找）注意：代码在工程EFDemo.CodeFirst.Test里面的EFEntityState类

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。