最近在做一个学校的XXX系统项目，因项目有个需求就是要像在word里面的添加批注功能一样，就是选中一段文字，然后为这些页面添加一些额外的信息；
刚开始我们的方案是记录选中内容的下标，然后保存到数据库中，当要显示的时候就再数据库中读取下面然后在客户端用js合并，做着做着发现这种方法很烦，最后我们决定采用另一种方案，就是在在选中的文字两端加上自定义标记，批注的内容就是保存到自定义标签的属性里面去。
想法是有了，开始着手做Demo了，一开始我们就像在CKEditor里面做一个插件，看了一天的CKEditor的API和源码，搞到一头雾水，写CKEditor插件太复杂了，有要什么初始化、又要什么execute、一堆东西，最后放弃了这方案，最后决定还是自己写一个添加批注的工具出来，写到一半的时候竟发现一个国内强大的HTML编辑器KindEditor，只需几行代码就解决了。
刚开始我们的方案是记录选中内容的下标，然后保存到数据库中，当要显示的时候就再数据库中读取下面然后在客户端用js合并，做着做着发现这种方法很烦，最后我们决定采用另一种方案，就是在在选中的文字两端加上自定义标记，批注的内容就是保存到自定义标签的属性里面去。
想法是有了，开始着手做Demo了，一开始我们就像在CKEditor里面做一个插件，看了一天的CKEditor的API和源码，搞到一头雾水，写CKEditor插件太复杂了，有要什么初始化、又要什么execute、一堆东西，最后放弃了这方案，最后决定还是自己写一个添加批注的工具出来，写到一半的时候竟发现一个国内强大的HTML编辑器KindEditor，只需几行代码就解决了。
2023/8/1 5:57:33
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DMSP/OLS夜光数据，SNPP/VIIRS夜光数据及其应用领域，包括两个数据的下载地址，卫星及传感器基本参数，时间序列产品基本介绍（空间和时间分辨率，覆盖范围，投影坐标，子产品介绍，如DMSP的平均灯光强度、稳定灯光强度、观测频次数据、平均灯光XPct数据、缺点、辐射定标产品及辐射校正方法，VIIRS数据预处理方法），两种数据的比较及其在城市发展，能源经济等方面的应用。
2023/7/29 7:39:04
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采用激光诱导击穿光谱（LIBS）技术结合偏最小二乘判别分析（PLS-DA）对新疆、青海和俄罗斯的白色软玉进行产地研究。
选取产自新疆（和田、于田、且末）、青海（格尔木）、俄罗斯（贝加尔湖）的146个白色软玉样品作为样品集，从样品集中随机抽取111个样品作为校正集，用于建立PLS-DA识别模型，剩余35个样品作为验证集，用于检验PLS-DA识别模型的预测效果。
采用LIBS对三个产地的软玉样品进行成分分析，选择Na、K、Al、Li、Be、Mn、Sr、Zr、Ba、Y、Ce作为目标元素，并选取589.995，766.490，396.152，670.793，313.042，257.610，407.771，389.138，455.403，437.493，401.239nm处的谱线作为目标元素的分析谱线，选取Si元素作为内标元素，以其在288.158nm处的谱线作为内标元素分析谱线，分别计算各目标元素与内标元素的谱线强度的比值Rx，由Rx组成自变量矩阵，用于模型的建立与预测。
实验结果表明，采用LIBS结合PLS-DA建立的产地识别模型，其校正自变量和验证自变量与实际分类变量的相关系数都大于0.9
选取产自新疆（和田、于田、且末）、青海（格尔木）、俄罗斯（贝加尔湖）的146个白色软玉样品作为样品集，从样品集中随机抽取111个样品作为校正集，用于建立PLS-DA识别模型，剩余35个样品作为验证集，用于检验PLS-DA识别模型的预测效果。
采用LIBS对三个产地的软玉样品进行成分分析，选择Na、K、Al、Li、Be、Mn、Sr、Zr、Ba、Y、Ce作为目标元素，并选取589.995，766.490，396.152，670.793，313.042，257.610，407.771，389.138，455.403，437.493，401.239nm处的谱线作为目标元素的分析谱线，选取Si元素作为内标元素，以其在288.158nm处的谱线作为内标元素分析谱线，分别计算各目标元素与内标元素的谱线强度的比值Rx，由Rx组成自变量矩阵，用于模型的建立与预测。
实验结果表明，采用LIBS结合PLS-DA建立的产地识别模型，其校正自变量和验证自变量与实际分类变量的相关系数都大于0.9
2023/7/27 20:56:48
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面向集合”（Collenction-Orented），意思是数据被分组存储在数据集中，被称为一个集合（Collenction)。
每个集合在数据库中都有一个唯一的标识名，并且可以包含无限数目的文档。
集合的概念类似关系型数据库（RDBMS）里的表（table），不同的是它不需要定义任何模式（schema)
每个集合在数据库中都有一个唯一的标识名，并且可以包含无限数目的文档。
集合的概念类似关系型数据库（RDBMS）里的表（table），不同的是它不需要定义任何模式（schema)
2023/7/26 22:23:55
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RESTer几乎所有Web服务的REST客户端。
下载：|您可以...使用任何方法，URL，正文和自定义标头执行HTTP请求。
保存喜欢的请求并将其组织在集合中。
查看您的请求历史记录，包括完整的请求和响应。
该插件支持以下功能：使用Basic，OAuth2或Cookie身份验证创建并保存您的授权标头。
在已保存的请求中使用占位符。
对常用操作使用快捷方式（尝试按“？”查看当前上下文的可用快捷方式）。
它需要一些权限才能执行此操作。
发展先决条件该项目要求：node＞=10yarn＞=1使用以下命令安装所有其他依赖项：yarninstall在本地运行要构建附加运行：yarnstart这将在文件夹.build中生成一个可用的加载项。
它还将监视文件中的更改并相应地更新文件夹。
要将加载项加载到浏览器中：Firefox：转到about：debugging，单击“加载临时附件...”，然后在.build文件夹中选择文件manifest.json。
Chrome：访问chrome：//exte
下载：|您可以...使用任何方法，URL，正文和自定义标头执行HTTP请求。
保存喜欢的请求并将其组织在集合中。
查看您的请求历史记录，包括完整的请求和响应。
该插件支持以下功能：使用Basic，OAuth2或Cookie身份验证创建并保存您的授权标头。
在已保存的请求中使用占位符。
对常用操作使用快捷方式（尝试按“？”查看当前上下文的可用快捷方式）。
它需要一些权限才能执行此操作。
发展先决条件该项目要求：node＞=10yarn＞=1使用以下命令安装所有其他依赖项：yarninstall在本地运行要构建附加运行：yarnstart这将在文件夹.build中生成一个可用的加载项。
它还将监视文件中的更改并相应地更新文件夹。
要将加载项加载到浏览器中：Firefox：转到about：debugging，单击“加载临时附件...”，然后在.build文件夹中选择文件manifest.json。
Chrome：访问chrome：//exte
2023/7/25 17:50:23
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一个应用于公交、汽车、车站商场的人头检测程序，检测出人头进出数量。
输入一幅图片，通过计算指定入口区域的HIST结果，判断是否有人进入。
可同时检测2人进入或出去。
一种基于随机Hough变换(RHT)的人头检测方法。
根据人头部轮廓近圆的特征,采用Canny算子提取图像边缘,得到目标轮廓。
利用RHT算法对独立的曲线进行圆检测,并对人头进行标识。
实验结果表明,与现有方法相比,该方法的识别率较高、速度较快、适用范围较广。
输入一幅图片，通过计算指定入口区域的HIST结果，判断是否有人进入。
可同时检测2人进入或出去。
一种基于随机Hough变换(RHT)的人头检测方法。
根据人头部轮廓近圆的特征,采用Canny算子提取图像边缘,得到目标轮廓。
利用RHT算法对独立的曲线进行圆检测,并对人头进行标识。
实验结果表明,与现有方法相比,该方法的识别率较高、速度较快、适用范围较广。
2023/7/25 4:39:41
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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。
2024-04-09 15:03
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