为了获得满足2μm相干多普勒激光雷达使用的激光光源,进行了注入锁定固体激光器的实验研究。
种子激光器采用双端镀腔膜的Tm,Ho:YLF微片晶体,在低温液氮环境下,获得单纵模稳频激光输出。
从激光器采用有利于单纵模运转的环形腔结构,并利用熔融石英声光调Q获得脉冲输出。
通过注入锁定,实验获得激光输出波长为2.067μm,在反复频率大于20Hz时,激光器的最终单脉冲输出能量2mJ,脉冲宽度为146ns。
实验论证了注入锁定系统激光器作为雷达光源的可行性,并理论分析了种子注入时环形腔内的初始光场分布。

1学生成绩管理系统概述 61.1前言 61.2项目开发背景及现状分析 61.3文献综述 71.3.1前言 71.3.2中文文献 71.3.3英文文献 81.3.4国内外现状 91.3.5小结 102学生成绩管理系统规划 112.1学生成绩管理系统管理功能图 112.2学生成绩管理系统的业务规划 112.3学生成绩管理系统的数据规划 143学生成绩管理系统的系统分析 153.1可行性分析 153.1.1技术可行性 153.1.2经济可行性 153.1.3法律可行性 163.2业务需求分析 163.2.1任务概述 163.2.2功能需求 163.2.3功能需求 173.2.4数据需求 183.3学生成绩管理的数据流程调查 184学生成绩管理系统设计 214.1信息系统设计原则 214.2学生成绩管理系统功能设计 224.3学生成绩管理系统数据库设计 224.3.1数据库中的概念结构设计 234.3.2数据库中的逻辑结构设计 244.3.3数据库中的物理结构设计 255信息系统实施 285.1系统测试要点 285.2数据录入测试要点 286信息系统运行与维护 297结论 30

包括软件及打包apk插件------------------------Auto.js使用JavaScript作为脚本语言，目前使用Rhino1.7.7.2作为脚本引擎，支持ES5与部分ES6特性。
因为Auto.js是基于JavaScript的，学习Auto.js的API之前建议先学习JavaScript的基本语法和内置对象，可以使用教程前面的两个JavaScript教程链接来学习。
如果您想要使用TypeScript来开发，目前已经有开发者公布了一个可以把使用TypeScript进行Auto.js开发的工具，参见Auto.jsDevTools。
如果想要在电脑而不是手机上开发Auto.js，可以使用VSCode以及相应的Auto.js插件使得在电脑上编辑的脚本能推送到手机运行，参见Auto.js-VSCode-Extension。
本文档的章节大致上是以模块来分的，总体上可以分成"自动操作"类模块(控件操作、触摸模仿、按键模仿等)和其他类模块(设备、应用、界面等)。
"自动操作"的部分又可以大致分为基于控件和基于坐标的操作。
基于坐标的操作是传统按键精灵、触摸精灵等脚本软件采用的方式，通过屏幕坐标来点击、长按指定位置模仿操作，从而到达目的。
例如click(100,200),press(100,200,500)等。
这种方式在游戏类脚本中比较有可行性，结合找图找色、坐标放缩功能也能达到较好的兼容性。
但是，这种方式对一般软件脚本却难以达到想要的效果，而且这种方式需要安卓7.0版本以上或者root权限才能执行。
所以对于一般软件脚本(例如批量添加联系人、自动提取短信验证码等等)，我们采用基于控件的模仿操作方式，结合通知事情、按键事情等达成更好的工作流。
这些部分的文档参见基于控件的操作和基于坐标的操作。
其他部分主要包括：app:应用。
启动应用，卸载应用，使用应用查看、编辑文件、访问网页，发送应用间广播等。
console:控制台。
记录运行的日志、错误、信息等。
device:设备。
获取设备屏幕宽高、系统版本等信息，控制设备音量、亮度等。
engines:脚本引擎。
用于启动其他脚本。
events:事件与监听。
按键监听，通知监听，触摸监听等。
floaty:悬浮窗。
用于显示自定义的悬浮窗。
files:文件系统。
文件创建、获取信息、读写。
http:HTTP。
发送HTTP请求，例如GET,POST等。
images,colors:图片和图色处理。
截图，剪切图片，找图找色，读取保存图片等。
keys:按键模仿。
比如音量键、Home键模仿等。
shell:Shell命令。
threads:多线程支持。
ui:UI界面。
用于显示自定义的UI界面，和用户交互。
除此之外，Auto.js内置了对Promise。

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办公事务管理管理系统，可行性研讨，开发计划，需求分析，总体设计，详细设计

本软件直观的对样品进行鉴定，验证，确认，定性和定量分析，对所有中红外，近红外和拉曼分析都适用。
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用c#编写的一个程序，根据软件工程，附有需求分析，可行性分析，概要计划，详细计划，测试分析，用户手册等文档

经典手眼标定算法C++代码，程序是基于OpenCV2.0以上版本，下载程序后需要配置OpenCV。
工程次要包括三个文件，handeye.h为各种手眼标定的实现，quaternion.h为四元数运算文件，handeye_test.cpp为主程序，测试各手眼标定算法的可行性。

基于javaweb的服装销售管理系统，包含系统概述，需求分，可行性研讨，总体设计，详细设计等

手脸近距遮挡属于深度传感器应用中具有代表性的难点问题，针对该问题提出了一种综合利用颜色与深度信息的手势识别方法。
采用核模糊C-均值聚类，对手脸遮挡图像进行粗分割和灰度增强，实现手脸分离。
引入初始化水平集函数，处理聚类方法导致的手势区域像元缺失问题。
利用基于深度信息的梯度方向直方图(HOG)特征对手势进行分类识别。
通过采集不同人体手脸近距遮挡情形下的多种手势图像建立了样本数据库，进行了对比实验，实验结果验证了该方法的可行性和有效性。
本文方法能有效分离近距遮挡的手和脸，提取得到相对完整的手势信息，深度HOG特征能够对手势空间信息进行精确描述，具有比传统形状特征更准确的识别效果。

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。