DL/T645-2007多成果电能表通讯协议。
本尺度是依据《国度阻滞改造委员会办公厅对于印发2006年行业尺度名目方案的告知》（发改办产业［2006］1093号）的枚举，对于DL/T645-1997《多成果电能表通讯规约》修订。
拟定本尺度是为不合以及尺度多成果电能表与数据终端配置配备罗枚举行数据交流时的物理毗邻以及协议。
信息量的判断以DL/T614-2007《多成果电能表》为依据。
本尺度与DL/T645-1997相比首要差距如下：——调解物理层通讯接口参数与GB/T19897.1-2005《自动抄表体系低层通讯协议第1部份：直接当地数据交流》定义不合;——抑制码重新定义，削减读通讯地址、解冻、电表清零、责任清零召唤;——使用层侈靡对于特殊召唤帧的密码验证，申请从站记实操作者代码;——数据标识由原有的2字节改为4字节展现，美满责任记实、解冻量、负荷记实的详尽抄读法则。
本尺度的实施将尺度多成果电能表的通讯接口，有利于计量产品质量的普及，对于用电管理部份改造家养抄表，实现远方信息传输，普及用电管理水平起到增长传染。
本尺度是依据《国度阻滞改造委员会办公厅对于印发2006年行业尺度名目方案的告知》（发改办产业［2006］1093号）的枚举，对于DL/T645-1997《多成果电能表通讯规约》修订。
拟定本尺度是为不合以及尺度多成果电能表与数据终端配置配备罗枚举行数据交流时的物理毗邻以及协议。
信息量的判断以DL/T614-2007《多成果电能表》为依据。
本尺度与DL/T645-1997相比首要差距如下：——调解物理层通讯接口参数与GB/T19897.1-2005《自动抄表体系低层通讯协议第1部份：直接当地数据交流》定义不合;——抑制码重新定义，削减读通讯地址、解冻、电表清零、责任清零召唤;——使用层侈靡对于特殊召唤帧的密码验证，申请从站记实操作者代码;——数据标识由原有的2字节改为4字节展现，美满责任记实、解冻量、负荷记实的详尽抄读法则。
本尺度的实施将尺度多成果电能表的通讯接口，有利于计量产品质量的普及，对于用电管理部份改造家养抄表，实现远方信息传输，普及用电管理水平起到增长传染。
2023/4/1 17:20:14
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行使ffmpeg以及waifu2xcui离散音视频，按帧处置放大画面后重新举行音视频剖析，需要ffmpeg以及waifu2xcui，处置速率取决于CPU，i7-6700HQ的CPU上处置1080p30fps放大1.5倍时每一20秒画面需要半个小时
2023/3/31 6:09:31
880B
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ffmpeg版本为3.4.1，64位的库，vs2012编译货物，首要将h264一帧数据转换位jpg图片，亲测可行
2023/3/30 12:17:12
14.16MB
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语音识别端点检测Matlab代码。
在繁杂的情景下,从信号语音信号平分说出语音信号以及非语音信号,是语音处置很弥留一个关键。
语音端点检测是从一段输入语音信号中未必语音的起始点以及竣事点。
准确的端点检测能够削减不用要的盘算量,普及语音识另外精度以及削减识别功夫。
每一每一付与短时能量以及短时过零率相松散的方式来探究语音的末了帧以及竣事帧。
在繁杂的情景下,从信号语音信号平分说出语音信号以及非语音信号,是语音处置很弥留一个关键。
语音端点检测是从一段输入语音信号中未必语音的起始点以及竣事点。
准确的端点检测能够削减不用要的盘算量,普及语音识另外精度以及削减识别功夫。
每一每一付与短时能量以及短时过零率相松散的方式来探究语音的末了帧以及竣事帧。
2023/3/27 15:16:33
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配景差分法与三帧间差分法相松散的行为目的检测算法$起首行使之后帧与稠浊高斯模子建树的配景模子差分&快捷检测出行为变更地域$
2023/3/27 15:01:25
331KB
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能够读取H264文件，并从中提取每一帧（是残缺一帧，不是NAL）的数据，并能患上到视频的分说率。
2023/3/24 16:14:25
25KB
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从YUV420序列中患上到指定的一帧数据，内附有YUV序列以及实例，能够直接运行。
2023/3/24 13:56:54
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这是一篇ECCV2018上关于图像拼接的论文。
所提出的方法“GreenWarps”旨在精确地对准具有大视差的帧/图像。
该方法包括两个新阶段，即预变形和网格变形。
第一阶段使用格林坐标将未对齐图像变形到参考图像。
第二阶段使用demon-baseddiffeomorphic变形方法来确定对齐，该方法被称为“DiffeoMeshes”的网格变形。
在两个阶段中，使用格林坐标进行变形而不假设任何运动模型。
两个阶段的组合提供了图像的精确对准。
在两个标准图像拼接数据集和一个由不受约束的视频创建的图像组成的数据集上进行实验。
结果表明，与现有技术方法相比，该方法具有更好的功能。
所提出的方法“GreenWarps”旨在精确地对准具有大视差的帧/图像。
该方法包括两个新阶段，即预变形和网格变形。
第一阶段使用格林坐标将未对齐图像变形到参考图像。
第二阶段使用demon-baseddiffeomorphic变形方法来确定对齐，该方法被称为“DiffeoMeshes”的网格变形。
在两个阶段中，使用格林坐标进行变形而不假设任何运动模型。
两个阶段的组合提供了图像的精确对准。
在两个标准图像拼接数据集和一个由不受约束的视频创建的图像组成的数据集上进行实验。
结果表明，与现有技术方法相比，该方法具有更好的功能。
2023/3/20 21:47:49
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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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