InfluxData.Net与InfluxDBv1.3.x和Kapacitorv1.0.0API兼容注意：该库很可能也可以与更新版本的TICK堆栈一样好，但是尚未针对它们进行过测试。
InfluxData.Net是可移植的.NET库，用于访问数据库和处理工具的RESTAPI。
该库支持.NetFrameworkv4.6.1和.NetStandardv2.0（这意味着.NetCore2.0）。
InfluxDB是的的数据存储层，它是一个开源的端到端平台，用于大规模管理时间序列数据。
Kapacitor是一个数据处理引擎。
它可以处理来自InfluxDB的流（订阅

功能：（1）先输入第一组操作数，并将其存放在一个文件中。
（2）然后输入第二组操作数，并将其存放在第二个文件中。
（3）选择一种加减乘除运算。
（4）从第一个文件中取第一个操作数，从第二个文件中取第二个操作数，将其按照第三步中选择的运算做加减乘除后存入到第三个文件中。
（5）从第三个文件中读取出运算结果。
其他要求：（1）要求处理double型或float型数据。
（2）能够处理程序运行结果中的各种异常。

目录1.项目概述………………………………………………………………………31.1开发背景………………………………………………………………………31.2开发目的……………………………………………………………………31.3开发运行境……………………………………………………………………31.4系统功能………………………………………………………………………32.需求分析…………………………………………………………………………32.1系统需求………………………………………………………………………32.2功能需求………………………………………………………………………32.3业务流图………………………………………………………………………33.总体设计…………………………………………………………………………43.1基本设计概念和处理流程……………………………………………………43.2系统层次模图…………………………………………………………………43.3系统层次模块图………………………………………………………………43.4模块设计………………………………………………………………………54.数据库计…………………………………………………………………………54.1数据库的逻辑设计……………………………………………………………54.2数据库的配置……………………………………………………………………65.详细设计………………………………………………………………………85.1学生登录模块的设计与实现…………………………………………………85.2学生注册模块的设计与实现…………………………………………………95.3学生查询模块的设计与实现…………………………………………………95.4学生选课模块的设计与实现…………………………………………………106测试及提交……………………………………………………………………107项目小组成员及详细分工……………………………………………………108附：模块源代码………………………………………………………………111.项目概述1.1开发背景Internet的飞速发展深刻地影响了人们的日常生活和商业运作方式。
人们打开网页浏览当天的新闻，发电子邮件给远方的朋友，使用搜索引擎查找资料，进入网上商城购买商品——这一切都是在使用Internet。
社会的方方面面渗透着互连网的应用，使得一向烦琐的手工程序变得方便，快捷，而学校网上选课系统正是基于这一思想而发展起来的。
1.2开发目的传统的手工选课不仅复杂，也牵涉了很多的人力，对管理也造成了诸多不变，而借助网上选课系统，学生在规定选课时间段内，可以不受地点和时间的限制完成选修课的申请，而学校也可以方便地对系统进行管理和控制，提高工作效率。
1.3开发运行环境:开发工具:java语言开发环境:JDK1.4系统功能：(1)登录、注册功能.(2)选课功能(3)查询功能

团结中文文档工作指南Github使用基础看到廖雪峰的RST文档基础RST文档格式的一个工作流参见当前目录下文档：translation_process.md工作进度参见当前目录下文档：status.md常见问题fork出的仓库如何同步源的内容：:如何检查文件（参考）的提交哈希：gitlogfilename.rst文档如何合并：://solidity-cn.rtfd.io是我们的托管地址，readthedocument这个网站是免费的，可以关联多个仓库，并且可以由gitpush触发自动构建，以达到文档更新的目的。
原中文文档更新怎么办：我们需要人去

针对复杂运动背景中慢速小目标检测误检率高，实时性差等问题，提出了基于自适应阈值分割的慢速小目标检测算法。
首先计算连续两帧图像特征点的金字塔光流场，对光流场进行滤波，获取匹配特征点集合。
然后对图像运动背景进行建模，拟合投影模型参数，通过投影模型得到运动背景补偿图像，进行图像差分处理，获得差分图像。
最后迭代计算差分图像的自适应阈值，修正差分阈值，差分图像二值分割，检测出运动目标。
实验结果表明算法能够准确地检测出复杂背景中的慢速小目标，虚警率为2%，目标漏检率为2.6%，目标检测准确率95.4%，每帧图像目标检测时间为38ms，能够满足运动目标检测对实时性的要求。

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基于jrtplib实现了RTP发送和接收功能，支持发送H264、PS、TS等文件流，接收端读取发送端发来的数据后，取Payload数据，通过FFmpeg分离、解码出视频，将RGB格式的视频在窗口中显示。
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本文论述了大口径等厚条纹型F-P干涉仪的工作原理,指出了它具有对光学元件的材料要求较低,抗震动干扰力强,条纹定位精度高等优点.并研制成大口径、能在强震动环境条件下工作的瞬态干涉测试仪,得到了火焰燃烧的干涉图,火箭发动机真实燃气射流的流谱图.

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目录第1章C#和.NETFramework简介第2章C#语言基础第3章在C#中创建类第4章C#高级特性第5章框架概述第6章框架基础第7章集合第8章LINQ查询第9章LINQ运算符第10章LINQtoXML第11章其他XML技术第12章销毁和垃圾回收第13章诊断和代码契约第14章并发与异步第15章流与I/O第16章网络第17章序列化第18章程序集第19章反射和元数据第20章动态编程第21章安全第22章高级线程第23章并行编程第24章应用域第25章本地化和COM组件交互第26章正则表达式

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。