我编写的一个kml轨迹校正工具：用途：kml轨迹导入谷歌地球后，发现和地图对不上号，这个工具可以帮你校正偏移量，使得你的轨迹和实际地图对上。
使用方法：把kml文件拖到这个程序图标上即可。
关键词：GPS谷歌地球googleearthgoogleearth偏移校正轨迹导航

贝塞尔曲线反算控制点偏移镜像旋转缩放拖动裁剪计算封闭面积判断点是否在封闭曲线内部

在keilmdk编程中，经常会用到汇编与C语言的混合编程，以及其他多种调用，这需要配置文件.ini及.sct,是的每个程序有恰当的入口地址及偏移量。
本文详细的描述了.SCT文件的格式及规范。

博客地址http://blog.csdn.net/pfe_nova/article/details/40921097整体思路：两个界面本质是一个View，左右排列，通过一个水平滚动条来实现（示例中自定义了一个View继承自HorizontalScrollView）。
起始状态滚动条在靠近中间的位置，这样就显示出了内容区域。
当从内容区向左侧滑时，滑到一定的范围就直接将滚动条设置到最左边，这样就看到了左边的菜单。
向右侧滑也是类似。
为了达到在菜单边界露出内容区域的效果，需要设置菜单的宽度比屏幕宽度小一些（小的宽度就是露出内容区域的宽度）。
需要的知识点如下：1.自定义View的onMeasure事件与onLayout事件；
2.onTouchEvent事件；
3.获取屏幕的宽度和高度；
4.获取和设置滚动条的偏移量并实现切换的动画；
5.单位换算；
6.设置不显示标题。

捕获网络中的IP数据包，解析数据包的内容，将结果显示在标准输出上。
以命令行形式运行：ipparselogfile，其中ipparse是程序名,而logfile则代表记录结果的日志文件；
在标准输出和日志文件中写入捕获的IP包的版本、头长度、服务类型、数据包总长度、数据包标识、分段标志、分段偏移值、生存时间、上层协议类型、头校验和、源IP地址和目的IP地址等内容，当程序接收到键盘输入Ctrl+C时退出。

RTM、adcigs、有限差分正演、逆时偏移、RTM、adcigs、有限差分正演、逆时偏移、RTM、adcigs、有限差分正演、逆时偏移、

###HellaTAS-71版本标定流程解析####一、概述HellaTAS-71版本标定流程文档详细介绍了如何对HellaTAS-71系列的小总成进行标定，确保其性能达到最优状态。
整个过程分为初始化、静态标定与动态优化三个阶段。
本文将深入探讨这些阶段的具体步骤和技术细节。
####二、初始化阶段在初始化阶段，主要任务是完成传感器的基本配置和准备。
具体步骤包括：1.**连接传感器**：将待标定的最小总成（传感器）连接至测试台。
2.**供电**：对连接好的传感器进行上电处理。
3.**软件准备**：通过调用`APS.dll`文件来实现以下功能：-**创建芯片目标**：为传感器的芯片创建一个目标对象，以便后续操作。
-**初始化芯片目标**：进一步配置芯片目标，如设置芯片参数等。
-**创建传感器目标**：基于芯片目标创建传感器目标。
-**设置编程参数**：根据需要设置传感器的编程参数。
此外，文档还特别指出，对于ASIC的不同命名（如ASIC1、ASIC2等）以及PGI2代通讯端口参数的设置需参照帮助文件。
这一阶段的目标是确保所有硬件设备都已正确连接，并且软件环境已经准备好，为后续标定流程打下基础。
####三、静态标定阶段静态标定阶段是在不受扭状态下进行的，目的是对传感器的基本输出特性进行校准。
该阶段主要包括以下步骤：1.**读取OTP位**：使用`APS.dll`中的函数读取传感器内部已烧写的OTP位串，并将其保存以便追溯。
2.**写入位串**：将读取到的位串写回传感器。
3.**信号检测与调整**：-检测T1、T2信号的频率和占空比。
-通过公式计算T1ROC和T2ROC值，并进行相应的调整。
-公式示例：\(T1ROC=(T1-50)÷75×12×3072÷20\)，其中\(T1\)为当前T1信号的占空比。
-根据计算结果调整T1、T2信号，以确保其处于合理的范围内。
4.**角度信号的静态标定**：-读取P、S信号的占空比，并通过特定算法计算角度偏移值。
-调整角度信号，使其满足静态标定的要求。
此阶段通过多次调整和检测，确保传感器在不受扭状态下能够提供准确的输出信号。
####四、动态优化阶段动态优化阶段则是在传感器受到外部旋转力的情况下进行，旨在进一步优化传感器的性能。
具体步骤如下：1.**驱动伺服电机**：在不受扭的状态下，顺时针和逆时针旋转传感器360度，并记录下各个信号的变化情况。
2.**数据处理与分析**：-对采集到的数据进行平均处理，得到T1_AV和T2_AV的平均值。
-基于平均值再次计算ROC值，进一步调整信号。
3.**信号优化**：通过综合前两次ROC值和动态采集的ROC值进行信号优化，确保传感器在动态条件下的性能也达到最优。
####五、总结通过对HellaTAS-71版本标定流程的详细分析，我们可以看出整个标定过程不仅涉及硬件的连接与调试，还需要软件层面的支持与配合。
从初始化到静态标定再到动态优化，每个阶段都有明确的目标和细致的操作指南，确保传感器能够在各种条件下都能发挥最佳性能。
这对于提高产品的可靠性和稳定性至关重要。

otsu.py定义了最大类间方差函数，test.py用于运行GAmodel，IGA为遗传算法策略的改进版本，make_video.py用于将每一代的结果制作成视频（如果将每个点家加上一个随机偏移，画出来的效果会更好哦，可以自己尝试）。
杭州电子科技大学模式识别课程代码。
这个积分有点麻烦，可以到我的github去下载：https://github.com/finepix/py_workspace/tree/master/genetic_algorithm

二维VTI介质拟声波正演模拟、逆时偏移与ADCIGs提取，二维VTI介质拟声波正演模拟、逆时偏移与ADCIGs提取，

MeanShift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束.Comaniciu等人[3][4]把MeanShift成功的运用的特征空间的分析,在图像平滑和图像分割中MeanShift都得到了很好的应用.Comaniciu等在文章中证明了,MeanShift算法在满足一定条件下,一定可以收敛到最近的一个概率密度函数的稳态点,因此MeanShift算法可以用来检测概率密度函数中存在的模态.

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。