android在产品上线当前为了能够实时捕获异常，需要写一个异常捕获的类，这个类在你遇到异常的时候会执行uncaughtException这个方法，然后你就可以对异常进行一些操作。

针对分布式电源的大量应用与配电网结构的扩大，使故障定位开关函数的建立愈加复杂，传统算法的搜索速度与准确性亟待提高。
通过建立改进的开关函数模型，能够满足目前分布式电源广泛接入的现状，处理多DG、多故障的定位要求。
通过配电网结构划分降维策略进一步增加了算法的计算速度，建立改进的评价函数，防止故障定位误判。
介绍了蝙蝠算法求解配电网故障定位的具体步骤。
通过算例进行仿真对比表明，蝙蝠算法相比其他人工智能算法在配电网单故障与多故障定位方面具有愈加快速、准确的全局寻优能力。

小波阈值去噪的程序，包括默认阈值去噪、全局阈值去噪、自适应阈值去噪。

小波阈值去噪的程序，包括默认阈值去噪、全局阈值去噪、自适应阈值去噪。
小波阈值去噪的程序，包括默认阈值去噪、全局阈值去噪、自适应阈值去噪。

基于简单遗传算法的神经网络训练速度慢、易陷入局部极值,用具有较好的全局搜索能力自顺应遗传算法来优化神经网络权值和阈值,设计了基于自顺应遗传算法的BP神经网络的股票预测系统.该系统根据对股票历史数据分析,预测股价未来几天时间的走势.结果表明,改进算法具有很强的可行性和高效性.

与城市峡谷中的全球定位系统（GPS）定位类似，在卫星可见度有限的情况下进行快速成功的姿态确定非常重要。
对于陆地车辆，可以将可能的姿态候选者视为球形区域，以参考天线为中心，以基线为半径。
这提供了重要的约束条件，在卫星接收较差的情况下，可以利用该约束条件来提高GPS单频和单历元姿态确定的可靠性。
首先，我们将球形区域约束完全整合到模糊度分辨率的估计过程中，而不是在验证过程中。
结合坐标域搜索和歧义域搜索，可以开发固定歧义目标函数的全局最小化器。
该方案还提高了浮点模糊度解的精度，从而避免了搜索停止的问题。
通过一些实验测试，使用模拟和实际GPS数据在城市环境中分析了新的歧义解决方法的功能。
实验结果表明，该新提出的方法可以利用先验球形区域知识来提高困难环境中歧义解决的可靠性。

蛙跳算法（SFLA）是一种全新的启发式群体进化算法，具有高效的计算功能和优良的全局搜索能力。
对混合蛙跳算法的基本原理进行了阐述，针对算法局部更新策略引起的更新操作前后个体空间位置变化较大，降低收敛速度这一问题，提出了一种基于阈值选择策略的改进蛙跳算法。
通过不满足阈值条件的个体分量不予更新的策略，减小了个体空间差异，从而改善了算法的功能。
数值实验证明了该改进算法的有效性，并对改进算法的阈值参数进行了率定。

光照预处理是人脸识中种有效的处理光照变化的方法。
近年来涌现出一系列人脸光照预处理方法，但针对这些方法的系统对比与分析的工作相对较少，本文在系统比较现有方法的基础上提出了人脸光照预处理方法的新见解和结论，以及如何设计更好的预处理方法。
我们对12种具有代表性的光照预处理方法进行比较研究（HE，LT，GIC，DGD，LOG，SSR，GHP，SQI，LDCT，LTV，LN和TT），着重于两个新的角度：（1）全局方法的局部化和（2）大尺度和小尺度特征带的融合。
在公开的人脸数据库（Yalebext，CMU-PIE，CAS-PEAL和FRGCv2.0）上的实验表明，对全局的光照处理方法（HE，GIC，LTV和TT）进行局部化进一步提高了功能。
对（SSR，GHP，SQI，LDCT，LTV和TT）等方法进行大尺度和小尺度的融合有助于光照不变的人脸识别。
来源：http://valser.org/forum.php?mod=viewthread&tid=1051&page=1&extra=#pid1254

C语言编写的1024点的FFT，以前做国赛的时候本人写的，分享出来大家一起用吧，里面写了基本的用法，有编程基础的人很快就看懂了，使用查表法做的，内存占用也做了极大优化，目前在STM32上，72M的计算速度为200-300ms,因为用的是1024点全局变量，所以在计算的时候会用到8*1024B=8.192k的内存，建议单片机RAM至少在10k以上，以免导致程序无法运行，因为点数比较大，内存占用较多，所以建议选用STM32这种运行速度较快的单片机

首先要理解基本的原理，2台电脑间实现TCP通讯，首先要建立起连接，在这里要提到服务器端与客户端，两个的区别通俗讲就是主动与被动的关系，两个人对话，肯定是先有人先发起会话，要不然谁都不讲，谈什么话题，呵呵！一样，TCPIP下建立连接首先要有一个服务器，它是被动的，它只能等待别人跟它建立连接，自己不会去主动连接，那客户端如何去连接它呢，这里提到2个东西，IP地址和端口号，通俗来讲就是你去拜访某人，知道了他的地址是一号大街2号楼，这个是IP地址，那么1号楼这么多门牌号怎么区分，嗯！门牌号就是端口（这里提到一点，我们访问网页的时候也是IP地址和端口号，IE默认的端口号是80），一个服务器可以接受多个客户端的连接，但是一个客户端只能连接一台服务器，在连接后，服务器自动划分内存区域以分配各个客户端的通讯，那么，那么多的客户端服务器如何区分，你可能会说，根据IP么，不是很完整，很简单的例子，你一台计算机开3个QQ，服务器怎么区分？所以准确的说是IP和端口号，但是客户端的端口号不是由你自己定的，是由计算机自动分配的，要不然就出现端口冲突了，说的这么多，看下面的这张图就简单明了了。
在上面这张图中，你可以理解为程序A和程序B是2个SOCKET程序，服务器端程序A设置端口为81，已接遭到3个客户端的连接，计算机C开了2个程序，分别连接到E和D，而他的端口是计算机自动分配的，连接到E的端口为789，连接到D的为790。
了解了TCPIP通讯的基本结构后，接下来讲解建立的流程，首先声明一下我用的开发环境是VisualStudio2008版的，语言C#，组件System.Net.Sockets，流程的建立包括服务器端的建立和客户端的建立，如图所示：二、实现：1.客户端：第一步，要创建一个客户端对象TcpClient(命名空间在System.Net.Sockets)，接着，调用对象下的方法BeginConnect进行尝试连接，入口参数有4个，address(目标IP地址)，port(目标端口号)，requestCallback(连接成功后的返调函数)，state(传递参数，是一个对象，随便什么都行，我建议是将TcpClient自己传递过去)，调用完毕这个函数，系统将进行尝试连接服务器。
第二步，在第一步讲过一个入口参数requestCallback(连接成功后的返调函数)，比如我们定义一个函数voidConnected(IAsyncResultresult),在连接服务器成功后，系统会调用此函数，在函数里，我们要获取到系统分配的数据流传输对象(NetworkStream)，这个对象是用来处理客户端与服务器端数据传输的，此对象由TcpClient获得，在第一步讲过入口参数state，如果我们传递了TcpClient进去，那么，在函数里我们可以根据入口参数state获得，将其进行强制转换TcpClienttcpclt=(TcpClient)result.AsyncState，接着获取数据流传输对象NetworkStreamns=tcpclt.GetStream()，此对象我建议弄成全局变量，以便于其他函数调用，接着我们将挂起数据接收等待，调用ns下的方法BeginRead，入口参数有5个，buff(数据缓冲)，offset(缓冲起始序号)，size(缓冲长度)，callback(接收到数据后的返调函数)，state(传递参数，一样，随便什么都可以，建议将buff传递过去)，调用完毕函数后，就可以进行数据接收等待了，在这里因为已经创建了NetworkStream对象，所以也可以进行向服务器发送数据的操作了，调用ns下的方法Write就可以向服务器发送数据了，入口参数3个，buff(数据缓冲)，offset(缓冲起始序号)，size(缓冲长度)。
第三步，在第二步讲过调用了BeginRead函数时的一个入口参数callback(接收到数据后的返调函数)，比如我们定义了一个函数voidDataRec(IAsyncResultresult)，在服务器向客户端发送数据后，系统会调用此函数，在函数里我们要获得数据流(byte数组)，在上一步讲解BeginRead函数的时候还有一个入口参数state，如果我们传递了buff进去，那么，在这里我们要强制转换成byte[]类型byte[]data=(byte[])result.AsyncState，转换完毕后，我们还要获取缓冲区的大小intlength=ns.EndRead(result)，ns为上一步创建的NetworkStream全局对象，接着我们就可以对数据进行处理了，如果获取的length为0表示客户端已经断开连接。
具体实现代码，在这里我建立了一个名称为Test的类：2.服务

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。