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通过mfc读入bmp图片，然后转化为灰度图片。
并进行与原图片对比，也与知识灰度图片对比效果通过mfc读入bmp图片，然后转化为灰度图片。
并进行与原图片对比，也与知识灰度图片对比效果

自动进样Android通用的组件自动注册，自动初始化解决方案背景问题我们在组件化的过程，业务被分割成独立的Module中，一些公共组件会在各个Module中通过APT生成一些需要被注册至组件中的信息类，诸如EventBus生成的Index类。
我们这边RN定制的插件是跟随各自的模块，需要被注册。
还有，各个模块对外提供的api接口的话，也需要被注册。
另外，有些组件为某些Module特有，需要在App启动的时候就要初始化，有些需要在主线程中初始化，有些为不相邻的主线程可以在非主线程中初始化。
在组件化之前，我们是在主模块通过硬编码来进行注册，在应用程序中堆叠各个组件的初始化逻辑。
有没有更好的解决方式？解决思路首先，将问题分解摘要：把注册行为进行抽象化，可以把一个类（需要被注册的信息）选择方法函数的入参，那方法函数就可以可以是对注册相关逻辑的实现。
那注册问题可以进一步转化为各模块如何把相关类（需要被注册的信息）转换为方法函数的入参，组件定义方法函数，获取入参来实现注册逻辑。
Aa=newA()Bb=newB()b.shoot(a.get())

建模分析师（数据分析师、数据挖掘工程师）理论基础：统计学、概率论、数理统计、多元统计分析、时间序列、数据挖掘（DM）软件要求：Excel、SQL（必要）&SPSSModeler、R、Python、SAS、Weka等（可选）分析方法要求：除掌握基本数据处理及分析方法以外，还应掌握高级数据分析及数据挖掘方法（多元线性回归法、生存分析法、神经网路、决策树、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、典型相关分析、聚类分析法、关联规则、支持向量机、bagging、boosting等）和可视化技术。
业务分析能力：可以将业务目标转化为数据分析目标熟悉常用算法和数据结构，熟悉企业数据库架构建设针对不同分析主体，可以熟练的进行维度分析，能够从海量数据中搜集并提取信息通过相关数据分析方法，结合一个或多个数据分析软件完成对海量数据的处理和分析结果展现能力：报告体现数据挖掘的整体流程，层层阐述信息的收集、模型的构建、结果的验证和解读，对行业进行评估，优化和决策。

利用C#程序编写求解七参数的代码，十分实用，求解精度高，七参数应用于将WGS-84坐标系坐标转化为北京54坐标系坐标，精度精确到小数点后两位。

可以进行管网平差、管网水力模拟和建立水质模型的软件，EPANET作为一套功能齐全、界面友好、易于使用的优秀免费软件，得到广泛应用，成为许多商业软件的核心，也为输配水系统的科学研究提供了便利。
什么是EPANETH？EPANETH软件是美国环保局软件EPANET的汉化版本，是一个可以执行有压管网水力和水质特性延时模拟的计算机程序。
管网包括管道、节点（管道连接节点）、水泵、阀门和蓄水池（或者水库）等组件。
EPANETH可跟踪延时阶段管道水流、节点压力、水池水位高度以及整个管网中化学物质的浓度。
除了模拟延时阶段的化学成分，也可以模拟水龄和进行源头跟踪。
EPANETH开发的目的是为了改善对配水系统中物质迁移转化规律的理解。
它可以实现许多不同类型的配水系统分析。
采样程序设计、水力模型校验、余氯分析以及用户暴露评价就是一些例子。
EPANETH有助于评价整个系统水质改善的不同管理策略，这些可能包括：改变多水源供水系统的水源配置；
改变水泵提升和水池注水/放水时间调度安排；
水处理的补充措施，例如蓄水池中重新加氯；
管道清洗和替换。
在Windows环境下，EPANETH提供了管网输入数据编辑、水力和水质模拟，以及以各种方式显示计算结果的集成环境。
结果的表达形式包括管网地图颜色表示、数据表格、时间序列图和等值线图等。
水力模拟能力完整和精确的水力模拟是有效水质模拟的先决条件。
EPANETH包含了先进的水力分析引擎，具有以下功能：对管网规模未加限制；
可利用Hazen-Williams,Darcy-Weisbach或Chezy-Manning公式计算摩擦水头损失；
包含了弯头、附件等处的局部水头损失计算；
可模拟恒速和变速水泵；
可进行水泵提升能量和成本分析；
可模拟各种类型的阀门，包括遮蔽阀、止回阀、调压阀和流量控制阀；
允许包含各种形状的蓄水池（即直径可以随高度变化）；
考虑节点多需水量类型，每一节点可具有自己的时变模式；
可模拟依赖于压力的流量，例如扩散器（喷头水头）；
系统运行能够基于简单水池水位或者计时器控制，以及基于规则的复杂控制水质模拟能力EPANETH提供了以下水质模拟能力：模拟管网中非反应性示踪剂随时间的运动；
模拟反应物质的运动变化，它可以随时间增长（例如消毒副产物）或者降低（例如余氯）；
2模拟整个管网的水龄；
跟踪从已知节点来的水流百分比；
模拟主流水体和管壁处的反应；
利用n级反应动力学模拟主流水体中的反应；
利用零级或者一级反应动力学模拟管壁处的反应；
模拟管壁处的反应时可考虑质量转移限值；
允许持续达到一个极限浓度的增长或者衰减反应；
利用全局反应速率系数，可在单管道基础上纠正；
允许管网中任何位置的时间变化浓度或者质量输入；
将蓄水池作为完全混合、柱塞流或者双室反应器进行模拟。
通过利用这些特性，EPANETH能够研究以下水质现象：不同水源来水的混合；
整个系统的水龄；
余氯的损失；
消毒副产物的增长；
污染事件跟踪。

玩家游戏行为分析：物理特征+外部行为+游戏行为+群体描述1.用户物理特征（性别、年龄等）2.外部行为特征（登陆频率、时长、时间段等）3.游戏行为特征（流失等级及变化）4.群体行为描述（峰值、活跃用户/忠诚用户及相关比例、新进用户、活跃度、忠诚度、流失率、转化率等）

ITRS,GCRS和J2000坐标系的相互转化

Uber的早期架构由一个单体后端应用程序构成，该应用由Python编写，Python使用Postgres以实现数据持久化。
自那时起，Uber架构已发生巨变，逐步转化为微服务模式和新的数据平台。
特别是在之前一些使用Postgres的案例中，现在则改用Schemaless（一个基于MySQL的全新数据库分片）。
本文将探索Postgres的缺陷，解释迁移到MySQL的基础上构建Schemaless和其它后端服务的原因。
Postgres有很多局限性：写入架构低效数据复制低效表损坏的问题糟糕的从库MVCC支持新版本更新难度升级下文将分析Postgres的表表示法和磁盘上的索引数据，重点对比MySQL通过

简单的遗传算法，计算函数最值.functionga_main()%遗传算法程序%n--种群规模%ger--迭代次数%pc---交叉概率%pm--变异概率%v--初始种群（规模为n）%f--目标函数值%fit--适应度向量%vx--最优适应度值向量%vmfit--平均适应度值向量clearall;closeall;clc;%清屏tic;%计时器开始计时n=20;ger=100;pc=0.65;pm=0.05;%初始化参数%以上为经验值，可以更改。
%生成初始种群v=init_population(n,22);%得到初始种群，22串长，生成20*22的0-1矩阵[N,L]=size(v);%得到初始规模行，列disp(sprintf('Numberofgenerations:%d',ger));disp(sprintf('Populationsize:%d',N));disp(sprintf('Crossoverprobability:%.3f',pc));disp(sprintf('Mutationprobability:%.3f',pm));%sprintf可以控制输出格式%待优化问题xmin=0;xmax=9;%变量X范围f='x+10*sin(x.*5)+7*cos(x.*4)';%计算适应度，并画出初始种群图形x=decode(v(:,1:22),xmin,xmax);"位二进制换成十进制，%冒号表示对所有行进行操作。
fit=eval(f);%eval转化成数值型的%计算适应度figure(1);%打开第一个窗口fplot(f,[xmin,xmax]);%隐函数画图gridon;holdon;plot(x,fit,'k*');%作图,画初始种群的适应度图像title('(a)染色体的初始位置');%标题xlabel('x');ylabel('f(x)');%标记轴%迭代前的初始化vmfit=[];%平均适应度vx=[];%最优适应度it=1;%迭代计数器%开始进化whileit＜=ger%迭代次数0代%Reproduction(Bi-classistSelection)vtemp=roulette(v,fit);%复制算子%Crossoverv=crossover(vtemp,pc);%交叉算子%Mutation变异算子M=rand(N,L)＜=pm;%这里的作用找到比0.05小的分量%M(1,:)=zeros(1,L);v=v-2.*(v.*M)+M;%两个0-1矩阵相乘后M是1的地方V就不变，再乘以2.NICE!!确实好！！！把M中为1的位置上的地方的值变反%这里是点乘%变异%Resultsx=decode(v(:,1:22),xmin,xmax);%解码，求目标函数值fit=eval(f);%计算数值[sol,indb]=max(fit);%每次迭代中最优目标函数值，包括位置v(1,:)=v(indb,:);%用最大值代替fit_mean=mean(fit);%每次迭代中目标函数值的平均值。
mean求均值vx=[vxsol];%最优适应度值vmfit=[vmfitfit_mean];%适应度均值it=it+1;%迭代次数计数器增加end

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。