第四章基于视频图像处理的能见度榆测方法研究(c)07：35：24(d)07：55：24图4—13视频图像提取的4幅背景图像的检测结果图由图4—13可以看出，随着时间的推移，能见度慢慢变大，而最远可视点的检测结果也随着时间的推移慢慢变远，与实际的能见度变化特征相吻合。
为了进一步验证试验结果，我们将最远可视点转换为能见度值与目测能见度相比较，进一步验证算法可行性和准确性。
由于实验室试验条件的限制，如果租用能见度仪来检测能见度，费用太过昂贵。
我们通过人眼目测出能够看到的最远点，然后进行实际测量，获取目测能见度，与检测出的能见度相比较。
根据第三章能见度图像距离转换模型，将图4—13中的最远可视点对应的能见度转换出来，与目测能见度相比较，结果如表4—1所示。
从早上06：30：02到07：55：24，由天气图像的变化过程，可以看到能见度在逐步变大。
由实验数据的变化可以看出，实验结果与实际情况变化也相符。
表4—1能见度检测结果图像abCd目测能见度(m)53．055．059．067检测能见度(m)45．246．850．659．7绝对误差(m)7．88．28．47．3相对误差14．7％14．9％14．2％10．9％对于非雾天情况下，实验中选取2幅图像进行能见度检测，此时能见度值较大。
实验中，本文只获取非雾天下的最远可视点，如图4—14所示。
对于非雾天的最远可视点的检测，本文采用基于逐行对比度的检测算法，利用该方法检测出天空与道路的交接点作为最远可视点。
由检测结果可以看出，最远可视点的检测结果与实际基本相符。
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引言：上篇文章介绍了微服务和单体架构的区别、微服务的设计、消息、服务间通信、数据去中心化，本篇会继续深入微服务，介绍其它特性。
通常“治理”的意思是构建方案，并且迫使人们通过努力达到组织的目标。
SOA治理指导开发者开发可重用的服务，以及随着时间推移，服务应该怎么被设计和开发。
治理建立了服务提供者和消费者之间对于服务的协定，告诉消费者能从服务提供获取到什么样的支持。
SOA中有两种常见的治理：设计时的治理-定义和控制服务的创建、设计和服务策略的实施。
运行时的治理-确保执行过程的策略。
在微服务架构中，不同的微服务之间相互独立，并且基于不同的平台和技术。
因而，没有必要为服务的设计和开发定义一个通用的标准

网页（以及交互设计，界面设计，等）传统上是基于可交付的方式来执行。
框架、网站地图、流程图、内容清单、分类系统、原型和规范文档（又称“TheSpec”），帮助定义网站在其起步阶段的执行。
这些结果构成了一个系统的用户体验的衡量标准。
随着时间的推移，这个注重交付成果的设计过程却将用户体验设计师放在了交付业务上，用来衡量和补充他们设计成果的深度和宽度，而不是所设计的用户体验的质量和成果与否。
设计师已经变成了以文档为目标的专家，他们了解由他们所创建的文档的质量而不是设计开发最终的用户体验。
当与一系列瀑布式开发方式相结合，这些花费的大量时间和金钱的设计成果最终只是一件废物。
废物即指那些对最终产品开发不具任

MagicLantern是一款软件增强功能，可为佳能数​​码单反相机提供更多功能。
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MagicLantern不是一个“黑客”，也不是一个修改过的固件，它是一个与佳能自己的软件一起运行的独立程序。
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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。