原始DVHOP算法源程序，有详细的注释，算法简洁，运行速度快。

新版本的仓库管理系统,基于delphi与access开发.速度超快,代码最佳优化.

一、课程设计目的在多道程序环境下，进程同步问题十分重要，通过解决“生产者-消费者”问题，可以帮助我们更好的理解进程同步的概念及实现方法。
掌握线程创建和终止的方法，加深对线程和进程概念的理解，会用同步与互斥方法实现线程之间的进行操作。
在学习操作系统课程的基础上，通过实践加深对进程同步的认识，同时，可以提高运用操作系统知识解决实际问题的能力；
锻炼实际的编程能力、创新能力及团队组织、协作开发软件的能力；
还能提高调查研究、查阅技术文献、资料以及编写软件设计文档的能力。
二、课程设计内容模拟仿真“生产者-消费者”问题的解决过程及方法。
三、系统分析与设计1、系统分析在OS中引入进程后，虽然提高了资源的利用率和系统的吞吐量，但由于进程的异步性，也会给系统造成混乱，尤其是在他们争用临界资源时。
为了对多个相关进程在执行次序上进行协调，以使并发执行的诸程序之间能有效地共享资源和相互合作，使程序的执行具有可再现性，所以引入了进程同步的概念。
信号量机制是一种卓有成效的进程同步工具。
在生产者---消费者问题中应注意（信号量名称以多个生产者和多个消费者中的为例）：首先，在每个程序中用于互斥的wait(mutex)和signal(mutex)必须成对出现；
其次，对资源信号量empty和full的wait和signal操作，同样需要成对地出现，但它们分别处于不同的程序中。
生产者与消费者进程共享一个大小固定的缓冲区。
其中，一个或多个生产者生产数据，并将生产的数据存入缓冲区，并有一个或多个消费者从缓冲区中取数据。
2、系统设计：系统的设计必须要体现进程之间的同步关系，所以本系统采用2个生产者、2个消费者和20个缓冲区的框架体系设计。
为了更能体现该系统进程之间的同步关系，系统的生产者、消费者的速度应该可控，以更好更明显的表现出结果。
为了使本系统以更加简单、直观的形式把“消费者-生产者”问题表现出来，我选择了使用可视化界面编程。

本线性规划源程序是本人利用业余时间编写出来的，经过长时间与Excel中的线性规划求解模块对比测试检验，其计算结果均与Excel的线性规划求解结果相一致，没有发现任何问题。
本软件经过本人的长时间的优化，计算速度非常快，本人曾经用随机数产生一个约束条件为3000条、变量为3000个的线性规划问题（所有系数均为非零数），最快时耗时不到5秒。
本软件采用类电子表格控件，输入数据非常方便，可直接与Excel进行复制和粘贴数据，数据交换友好。

《SensorlessVectorandDirectTorqueControl》无速度控制的经典教材

这项研究使用模型依赖和模型独立方法评估大鼠肝脏中肝纤维化的等级。
使用四氯化碳（CCl4）诱导37只大鼠肝纤维化;6只大鼠作为对照。
剪切波速度作为频率的函数，称为速度分散，是通过称为剪切波分散超声振动法（SDUV）的超声弹性成像方法在体外测量的。
对于依赖模型的方法，将速度色散数据拟合到Voigt模型以求解粘弹性模量。
对于与模型无关的方法，通过线性回归分析速度色散数据的模式，以提取斜率和截距特征。
通过两种方法获得的参数分别使用接收器工作特性（ROC）曲线分析进行评估。
结果表明，在区分F0–F1级和F2–F4级纤维化的所有参数中，ROC曲线下面积的截距值最大。
这一发现表明，模型非依赖性方法可以为肝纤维化分期提供模型替代方法的替代方法。

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　　4、会员管理：　　主要提供从会员卡类型设置到顾客基本信息，再到会员办卡、换卡、挂失、激活、存款等等常规管理。
还包括会员折扣、信用额度、会员生日提醒等功能。
　　5、进销存管理：　　先进的库房管理，如产品信息、采购、销售、退货，库存查询及报警等功能模块。
还自动提供相关的明细和统计报表，这些报表的操作方式相近，简单易学。
　　6、收银管理：　　对象包括会员和散客，对有效的收银单据自动进行计算和汇总，同时会涉及到销售额、会员卡金额、库存量和员工提成等数据。
最终自动产生营业额，员工项目提成等报表。
　　7、账务管理：　　可以记录店的日常开支情况。
　　8、系统管理：　　数据上传，操作员设定、数据备份与恢复、系统初始化、设置不同工作人员的权限，比如收银员只能收银，其它什么操作都不能进行。

自己实现的基于matlab的论文作者提出的二值图像目标邻域点法边界跟踪算法，比8邻域算法速度快。

SIFT算法特点•SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。
•独特性(Distinctiveness)好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配。
•多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。
•经过优化的SIFT算法可满足一定的速度需求。
•可扩展性，可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。

据我目前了解掌握，多目标跟踪大概有两种方式：基于初始化帧的跟踪，在视频第一帧中选择你的目标，之后交给跟踪算法去实现目标的跟踪。
这种方式基本上只能跟踪你第一帧选中的目标，如果后续帧中出现了新的物体目标，算法是跟踪不到的。
这种方式的优点是速度相对较快。
缺点很明显，不能跟踪新出现的目标。
基于目标检测的跟踪，在视频每帧中先检测出来所有感兴趣的目标物体，然后将其与前一帧中检测出来的目标进行关联来实现跟踪的效果。
这种方式的优点是可以在整个视频中跟踪随时出现的新目标，当然这种方式要求你前提得有一个好的“目标检测”算法。
本文主要讲述Option2的实现原理，也就是TrackingByDetecting的跟踪方

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。