OpenLayers是一个专为WebGIS客户端开发提供的JavaScript类库包，用于实现标准格式发布的地图数据访问。
从OpenLayers2.2版本以后，OpenLayers已经将所用到的Prototype.js组件整合到了自身当中，并不断在Prototype.js的基础上完善面向对象的开发，Rico用到地方不多，只是在OpenLayers.Popup.AnchoredBubble类中圆角化DIV。
从OpenLayers2.2版本以后，OpenLayers已经将所用到的Prototype.js组件整合到了自身当中，并不断在Prototype.js的基础上完善面向对象的开发，Rico用到地方不多，只是在OpenLayers.Popup.AnchoredBubble类中圆角化DIV。
2025/6/13 3:56:10
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元启发式多目标优化的评判指标的matlab代码，包括spread\IGD\GD\RNI从多样性、收敛性等角度评价多目标优化算法
2025/6/13 1:40:41
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本文将一种基于平移不变小波分解的新方法引入到像素级多传感器图像融合中。
提出的融合体系结构与“shift-decompose-fuse-shift”技术有关，并且包含许多步骤。
首先，要在水平和垂直方向上移动源图像。
移位后的图像将被转换为小波域，并通过重复“移位-翻译”来获得源图像的分解。
其次，将融合图像的不同子带系数与所提出的融合规则相结合。
最后，融合图像将通过反向平移和移位获得。
实验结果表明，该方法融合了源图像中的有用信息，性能优于离散小波变换（DWT）和平稳小波变换（SWT）。
提出的融合体系结构与“shift-decompose-fuse-shift”技术有关，并且包含许多步骤。
首先，要在水平和垂直方向上移动源图像。
移位后的图像将被转换为小波域，并通过重复“移位-翻译”来获得源图像的分解。
其次，将融合图像的不同子带系数与所提出的融合规则相结合。
最后，融合图像将通过反向平移和移位获得。
实验结果表明，该方法融合了源图像中的有用信息，性能优于离散小波变换（DWT）和平稳小波变换（SWT）。
2025/6/12 20:06:10
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今天小编就为大家分享一篇浅谈PyQt5中异步刷新UI和Python多线程总结，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。
一起跟随小编过来看看吧
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2025/6/12 17:24:42
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简单、方便的后台扫描软件，御剑后台扫描珍藏版+New御剑1.5+11MB后台字典，里面的后台字典到处收集，现在有11MB多，类型包括ASP\ASPX\DIR\JSP\MDB\PHP等
2025/6/12 17:00:09
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在游戏开发中，碰撞检测是不可或缺的一个环节，尤其是在实时性要求高的Moba（多人在线战术竞技）游戏中。
基于距离的碰撞算法是一种优化过的碰撞检测方法，尤其适合于地图区域相对较小的游戏场景。
这类算法通常比传统的矩形或圆形碰撞检测更为精确，能够处理更复杂的形状，并且计算效率相对较高。
**基于距离的算法基础**基于距离的碰撞检测通常涉及到距离场（DistanceField）的概念。
距离场是一个数学结构，其中每个点表示到最近物体表面的距离。
它可以是离散的，如基于像素的，也可以是连续的，如通过高斯积分得到的。
这种数据结构可以用来快速判断两个物体是否相交，只需要计算它们的距离场之间的最小距离。
**Unity中的实现**Unity引擎提供了一套强大的工具来支持游戏开发，包括碰撞检测。
在Unity中，我们可以利用Shader语言（如CG或HLSL）来创建自定义的距离场，并将其应用于游戏对象的材质。
这使得在运行时能够高效地计算物体间的距离，进而进行碰撞检测。
**优化与性能**基于距离的碰撞检测算法的一大优势在于其性能。
相比于传统的包围盒（AABB）或碰撞球（OBB）检测，它能更快地识别出不相交的物体，因为
基于距离的碰撞算法是一种优化过的碰撞检测方法，尤其适合于地图区域相对较小的游戏场景。
这类算法通常比传统的矩形或圆形碰撞检测更为精确，能够处理更复杂的形状，并且计算效率相对较高。
**基于距离的算法基础**基于距离的碰撞检测通常涉及到距离场（DistanceField）的概念。
距离场是一个数学结构，其中每个点表示到最近物体表面的距离。
它可以是离散的，如基于像素的，也可以是连续的，如通过高斯积分得到的。
这种数据结构可以用来快速判断两个物体是否相交，只需要计算它们的距离场之间的最小距离。
**Unity中的实现**Unity引擎提供了一套强大的工具来支持游戏开发，包括碰撞检测。
在Unity中，我们可以利用Shader语言（如CG或HLSL）来创建自定义的距离场，并将其应用于游戏对象的材质。
这使得在运行时能够高效地计算物体间的距离，进而进行碰撞检测。
**优化与性能**基于距离的碰撞检测算法的一大优势在于其性能。
相比于传统的包围盒（AABB）或碰撞球（OBB）检测，它能更快地识别出不相交的物体，因为
2025/6/12 16:53:06
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源码里面有Bluetooth4_3/BLEDemo/Android_Lightblue.apk三个.前两个是BLE的demo。
BLEDemo这个功能较Bluetooth4_3多一些，有兴趣的可以都看下。
Android_Lightblue.apk是Android版的lightblue，在进行ble开发的时候用该app作为辅助工具还是非常不错的，功能较Bluetooth4_3BLEDemo这两个demo都强大。
不过Android_Lightblue.apk在android5.0以上的版本手机上运行不起来，我也没有该app的源码。
看看后面会不会有更新。
对应博客地址：http://blog.csdn.net/chenliqiang12345678/article/details/50504406
BLEDemo这个功能较Bluetooth4_3多一些，有兴趣的可以都看下。
Android_Lightblue.apk是Android版的lightblue，在进行ble开发的时候用该app作为辅助工具还是非常不错的，功能较Bluetooth4_3BLEDemo这两个demo都强大。
不过Android_Lightblue.apk在android5.0以上的版本手机上运行不起来，我也没有该app的源码。
看看后面会不会有更新。
对应博客地址：http://blog.csdn.net/chenliqiang12345678/article/details/50504406
2025/6/12 12:55:54
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AdaBoost算法有AdaBoost.M1和AdaBoost.M2两种算法，AdaBoost.M1是我们通常所说的DiscreteAdaBoost，而AdaBoost.M2是M1的泛化形式。
关于AdaBoost算法的一个结论是:当弱分类器算法使用简单的分类方法时,boosting的效果明显地统一地比bagging要好.当弱分类器算法使用C4.5时,boosting比bagging较好,但是没有前者明显。
后来又有学者提出了解决多标签问题的AdaBoost.MH和AdaBoost.MR算法,其中AdaBoost.MH算法的一种形式又被称为RealBoost算法---弱分类器输出一个可能度，该值的范围是整个R,和与之相应的权值调整，强分类器生成的AdaBoost算法。
Python实现该算法。
adabbost原理见博客http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41722435
关于AdaBoost算法的一个结论是:当弱分类器算法使用简单的分类方法时,boosting的效果明显地统一地比bagging要好.当弱分类器算法使用C4.5时,boosting比bagging较好,但是没有前者明显。
后来又有学者提出了解决多标签问题的AdaBoost.MH和AdaBoost.MR算法,其中AdaBoost.MH算法的一种形式又被称为RealBoost算法---弱分类器输出一个可能度，该值的范围是整个R,和与之相应的权值调整，强分类器生成的AdaBoost算法。
Python实现该算法。
adabbost原理见博客http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41722435
2025/6/12 10:39:13
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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。
2024-04-09 15:03
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