分辨题，单项遴选题，多项遴选题，填空题，名词评释题，综合题

Image2Pdf_4.3-批量天生PDF，双层PDF转换货物，有水印版。
提供制作的双层PDF文件展现“文本层”识别文字成果，使用户能够直不雅的比对于图像文字以及识别文本，来分辨文字识另外准确水暖以及下场。

安卓测验体系java编写有单选题，多选题，分辨题做题改卷处置代码，可遴选题库。
输入做题规模。
题库在assets外面，使用读取txt文件学识、责任处置、底子控件等学识。

经由使用OS的API编写一个法度圭表标准，满足如下申请：（1）能够分辨U能否存在；
（2）能够展现U盘的总容量、使用容量以及残余容量；
（3）能够将某个目录上的文件或者全部目录复制到U盘上；
（4）能够删除了U盘上文件；
（5）抑制U盘的使用及开启U盘的使用；
（6）推选使用VC，也能够使用另外语言；
（7）体味OS的API的传染；
（8）试验读取PCB信息;(9)另外创意。
（10）阻滞名目最终能以图形界面的方式实现。

//患上到纵情一个元素的纵情一个属性的之后的值---之后属性的位置值functiongetStyle(element,attr){returnwindow.getComputedStyle?window.getComputedStyle(element,null)[attr]:element.currentStyle[attr]||0;}//动画函数obj---要实施为画的货物json---要实施到的目的的参数货物fn为实施实现后的回调函数(能够再次挪用此方式依据上面格式传参--秩序实施多个动画)//挪用例：//zIndex:1000//透明度opacity:数字尺度----小数---放大100倍//my$("btn1").onclick=function(){//varjson1={"width":400,"height":500,"left":500,"top":80,"opacity":0.2};//animate(my$("dv"),json1,function(){//varjson2={"width":40,"height":50,"left":0,"top":0,"opacity":1,"zIndex":1000}//animate(my$("dv"),json2,function(){依据此格式频频重复削减动画将会秩序实施});//});//};functionanimate(element,json,fn){clearInterval(element.timeId);//收拾按时器//按时器,返回的是按时器的idelement.timeId=setInterval(function(){varflag=true;//默许,假如,部份抵达目的//遍历json货物中的每一个属性另有属性对于应的目的值for(varattrinjson){//分辨这个属性attr中能否opacityif(attr=="opacity"){//患上到元素的之后的透明度,之后的透明度放大100倍varcurrent=getStyle(element,attr)*100;//目的的透明度放大100倍vartarget=json[attr]*100;varstep=(target-current)/10;step=step＞0?Math.ceil(step):Math.floor(step);current+=step;//挪动后的值element.style[attr]=current/100;}elseif(attr=="zIndex"){//分辨这个属性attr中能否zIndex//层级窜改便是直接窜改这个属性的值element.style[attr]=json[attr];}else{//普通的属性//患上到元素这个属性的之后的值varcurrent=parseInt(getStyle(element,attr));//之后的属性对于应的目的值vartarget=json[attr];//挪动的步数varstep=(target-current)/10;step=step＞0?Math.ceil(step):Math.floor(step);current+=step;//挪动后的值element.style[attr]=current+"px";}//能否抵达目的if(current!=target){flag=false;}}i

在中国安防产业中视频监控作为最弥留的信息患上到本领之一，能对于目的实用的提取是弥留而底子的下场，于是本文在此配景下，缭绕对于监控视频的前景目的实用的提取下场，钻研了对于1）动态配景、动态配景的前景目的提取，能在配景繁杂化的前提下，将行为的目的；
2）带发抖视频；
3）动态配景下多摄像头对于多目的提取；
4）涌现颇为责任视频的分辨等下场。
给出了在不合情景下的前景目的提取方案。
下场一是针对于动态配景且摄像头平稳的情景下，若何对于前景目的提取的下场。
在题目申请的底子上，经由对于附件2中多少组视频的阐发，咱们发现齐全前景目的的行为临时且光线明暗变更不明晰。
由于传统的Vibe算法能抑制鬼影然则运行下场不梦想，于是付与建树在帧差法上改善的Vibe算法模子求解下场。
并以及传统的Vibe算法做比力，下场展现改善的Vibe算法明晰优于传统的算法。
并且对于咱们的算法模子做了下场评估。
详尽数据参考评释与附录。
下场二是在配景为动态（若有水波的暴发）的情景下，对于前景目的的提取下场。
在此下场中，由于动态配景存在使患上提掏出的图像帧具备大宗的干扰噪声，对于前景目的的识别以及提取组成干扰，于是咱们提出一种基于全局外表不合型的行为目的检测法。
在用Vibe算法对于场景预检测的底子上，建树稠浊高斯模子分别对于前景以及配景举行全局外表建模，将行为目的检测进去，再引入超像素去噪，进一步优化下场。
详尽下场参考评释与附录。
下场三是在下场一、二底子上的进一步深入。
下场一及下场二是建树在摄像机自身平稳的底子上，而下场三则是在摄像机发抖的情景下。
由于摄像机发抖普通具备扭转战争移，于是咱们建树了坐标变更模子，以仿射变更作为模子底子，松散改善的高精度鲁棒的RANSAC算法提取前景目的，并比力灰度投影法，比力两种模子下场。
详尽下场不雅点释与附录。
下场四是对于前三个下场的综合使用。
使用基于稠浊高斯模子配景建模Vibe算法，对于前景目的举行提取；
选出具备明晰前景目的的参考帧，盘算参考帧中明晰前景目的所占的面积，并将此面积设定为阈值T，遍历齐全的视频帧，盘算其前景目的所占的面积，经由相减比力，判断明晰前景目的。
若判断为明晰前景目的则输入其地址视频帧中的帧号，并将明晰前景涌现的总帧数削减1。
下场五是针对于多摄像头多目的的协同跟踪下场。
在下场二的稠浊高斯模子底子上咱们建树了动态配景提取法，对于络续变更的配景举行实时更新。
再行使单应性解放法对于多目的暴发重叠征兆举行投影将重叠目的区并吞来，对于目的举行定位。
由于目的的络续行为，咱们付与粒子滤波法对于前景目的举行实时跟踪，经由多摄像头的协同通讯实现对于多前景目的的检测。
下场六是针对于监控视频中前景目的涌现颇为情景时候辨能否有颇为责任的下场。
在基于怪异展现的模子上，引入稠浊高斯模子用于学习不合尺度的行为特色法则，而后经由各个单高斯模子中的均值建树一个相似矩阵作为字典。
以测试阶段天生的核矢量为底子，用该部份特色的核矢量盘算基于怪异展现的重构倾向，并将其与已经设定的阈值举行比力，假如重构倾向大于阈值，则判为颇为。

该程式为自己自编的matlab程式。
其首要的成果是依据输入delta机械人的牢靠座半径、行为座半径、自动轴半径以及从动轴半径，自动描划出机械人行为中间的部份轨迹。
以帮手对于delta机械人方案前期的作业空间评估。
其中的编程逻辑首要分为两部份：1.设定一个XOZ平面举行三角函数转换盘算。
2.矩阵转置，列出另外的方程式。
3.松散求解，描出以色调分辨高度的平面玄色图形。

提出了一种基于深度学习的车位智能检测方式。
行使TensorFlow深度学习平台对于车辆目的识别模子举行了熬炼,提取了实用车辆图像的优化距离,给出了车辆漫衍的精准识别下场,实现为了对于车辆漫衍识别下场的有序编号以及车位空缺情景的准确分辨。
行使模拟数据以及实际收集数据,分别验证了车位漫衍的智能识别、车位智能编号以及空车位辨另外牢靠性。

在STM32F103C8T6T6单片机上，行使串口空隙中断以及DMA成果实现Modbus通讯时数据检测成果。
再也不需要行使按时器中断去分辨一帧数据能否付与实现。

分辨商品图片能否带广告文字，基于baiduocr免费api实现

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。