对象管理组织（OMG）系统建模语言（SystemsModelingLanguage，SysML）建模实例，对混合动力SUV汽车的设计采用SysML图形建模。

车间作业调度问题（JobShopSchedulingProblem）是一个著名的NP难题，具有很强的条件约束，当问题规模较大时很难找到全局最优解。
因此作业车间调度是一类求解困难的组合优化问题。
近几年各种智能计算方法逐渐被引入到作业调度问题中，如遗传算法、模拟退火算法、启发式算法等。
如何有效的安排各零件的加工顺序将直接关系到生产效率,也是本文所要解决的问题之一。
本文提出了实现车间调度的混合遗传算法的设计方案，把遗传算法与模拟退火算法相结合，充分发挥遗传算法良好的全局搜索能力和模拟退火算法有效避免陷入局部极小的特性，通过实验验证了基于混合算法的作业车间调度方法显著提高了搜索效率，GASA改进了收敛性能。

本计算器实现了等号连加运算符连加混合运算..............

《基于fpga的嵌入式图像处理系统设计》详细介绍了fpga（fieldprogrammablegatearray，现场可编程门阵列）这种新型可编程电子器件的特点，对fpga的各种编程语言的发展历程进行了回顾，并针对嵌入式图像处理系统的特点和应用背景，详细介绍了如何利用fpga的硬件并行性特点研制开发高性能嵌入式图像处理系统。
作者还结合自己的经验，介绍了研制开发基于fpga的嵌入式图像处理系统所需要的正确思路以及许多实用性技巧，并给出了许多图像处理算法在fpga上的具体实现方法以及多个基于fpga实现嵌入式图像处理系统的应用实例。
　　《基于fpga的嵌入式图像处理系统设计》对fpga技术的初学者以及已经具有比较丰富的设计经验的读者来说都有很好的参考价值，也将为从事基于fpga的嵌入式系统开发和应用的软硬件工程师和科研人员提供一本比较系统、全面的学习材料。
目录1图像处理1.1基本定义1.2图像形成1.3图像处理操作1.4应用实例1.5实时图像处理1.6嵌入式图像处理1.7串行处理1.8并行性1.9硬件图像处理系统2现场可编程门阵列2.1可编程逻辑器件2.1.1fpga与asic2.2fpga和图像处理2.3fpga的内部2.3.1逻辑器件2.3.2互连2.3.3输入和输出2.3.4时钟2.3.5配置2.3.6功耗2.4fpga产品系列及其特点2.4.1xilinx2.4.2altera2.4.3lattice半导体公司2.4.4achronix2.4.5siliconblue2.4.6tabula2.4.7actel2.4.8atmel2.4.9quicklogic2.4.10mathstar2.4.11cypress2.5选择fpga或开发板3编程语言3.1硬件描述语言3.2基于软件的语言3.2.1结构化方法3.2.2扩展语言3.2.3本地编译技术3.3visual语言3.3.1行为式描述3.3.2数据流3.3.3混合型3.4小结4设计流程4.1问题描述4.2算法开发4.2.1算法开发过程4.2.2算法结构4.2.3fpga开发问题4.3结构选择4.3.1系统级结构4.3.2计算结构4.3.3硬件和软件的划分4.4系统实现4.4.1映射到fpga资源4.4.2算法映射问题4.4.3设计流程4.5为调整和调试进行设计4.5.1算法调整4.5.2系统调试5映射技术5.1时序约束5.1.1低级流水线5.1.2处理同步5.1.3多时钟域5.2存储器带宽约束5.2.1存储器架构5.2.2高速缓存5.2.3行缓冲5.2.4其他存储器结构5.3资源约束5.3.1资源复用5.3.2资源控制器5.3.3重配置性5.4计算技术5.4.1数字系统5.4.2查找表5.4.3cordic5.4.4近似5.4.5其他方法5.5小结6点操作6.1单幅图像上的点操作6.1.1对比度和亮度调节6.1.2全局阈值化和等高线阈值化6.1.3查找表实现6.2多幅图像上的点操作6.2.1图像均值6.2.2图像相减6.2.3图像比对6.2.4亮度缩放6.2.5图像掩模6.3彩色图像处理6.3.1伪彩色6.3.2色彩空间转换6.3.3颜色阈值化6.3.4颜色校正6.3.5颜色增强6.4小结7直方图操作7.1灰度级直方图7.1.1数据汇集7.1.2直方图均衡化7.1.3自动曝光7.1.4阈值选择7.1.5直方图相似性7.2多维直方图7.2.1三角阵列7.2.2多维统计信息7.2.3颜色分割7.2.4颜色索引7.2.5纹理分析8局部滤波器8.1缓存8.2线性滤波器8.2.1噪声平滑8.2.2边缘检测8.2.3边缘增强8.2.4线性滤波器技术8.3非线性滤波器8.3.1边缘方向8.3.2非极大值抑制8.3.3零交点检测8.4排序滤波器8.4.1排序滤波器的排序网络8.4.2自适应直方图均衡化8.5颜色滤波器8.6形态学滤波器8.6.1二值图像的形态学滤波8.6.2灰度图像形态学8.6.3颜色形态学滤波8.7自适应阈值分割8.7.1误差扩散8.8小结9几何变换9.1前向映射9.1.1可分离映射9.2逆向映射9.3插值

C#与access混合编程轻松掌握access数据库与C#连接，更改，查询

自己制作的高斯混合模型的PPT，参考了台湾GMM文档，ppt中的红色方框为原文错误之处。

WaterQualityAnalysisSimulationProgram(WASP)是在1983年DiToro等人建立模型的基础上的加强版。
优点：灵活性：能够模拟大部分水体类型，河流、湖泊、河口、海洋水体。
内部链接：热模块计算结果提供给富营养化模块，再用于有毒物质模拟。
外部链接：能够和多种模型耦合。
模块灵活性三种处理技术：分为简单、中级和复杂的处理方式。
模拟大部分水质问题：常规污染物，溶解氧、富营养化、温度；
有毒污染物，有机物、简单的金属、汞等局限性：WASP的研究对象为完全混合水体控制单元，比如排污口附近这种类型的问题不能模拟。
非水相：油的比重、粘度和水不一样。
进入水体后，不同于水，WASP不能模拟。
干涸：我们认为水体的容量是一定的，不变的。
有很强的蒸发作用，对水体的容积有一个很显著的变化产生，这种情况WASP也是不适用的。
很多水质模型都存在这种限制。
金属，重金属：很多过程是不能体现的。
WASP(Thewaterqualityanalysissimulationprogram,水质分析模拟程序)是EPA推荐使用的水质模型软件,使用较为广泛,能够模拟河流、湖泊、水库、河口等多种水体的稳态和非稳态的水质过程。

内容简介本书通过介绍如何从麦克斯韦方程利用一系列简化假设直接得到集总电路抽象，在电气工程和物理间建立了清晰的联系。
本书中始终使用抽象的概念，以统一在模拟和数字设计中所进行的工程简化。
本书更为强调数字领域。
但我们对数字系统的处理却强调其模拟方面。
从开关、电源、电阻器和MOSFET开始，介绍KCL、KVL应用等内容。
本书表明，数字特性和模拟特性可通过关注元件特性的不同区域而获得。
作者简介AnantAgarwal是麻省理工学院(MIT)电气工程与计算机科学系(EECS)教授，1988年成为教师。
讲授的课程包括电路与电子学，VLSI，数字逻辑与计算机结构。
1999—2003年任计算机科学实验室(LCS)副主任。
Agarwal教授获斯坦福大学电气工程博士和硕士学位，印度IITMadras大学电气工程学士学位。
Agarwal教授领导的研究小组于1992年开发了Sparcle多线程微处理器，于1994年开发了MITAlewife可扩展共享存储器微处理器。
他同时还领导着MIT的VirtualWires项目，并为VirtualMachineWorks公司的创始人。
该公司于1993年将VirtualWires的逻辑仿真技术应用于市场。
目前Agarwal教授在MIT领导Raw项目。
该项目旨在开发新型可重配置的计算芯片。
他带领其团队开发了世界上最大的麦克风阵列LOUD，可以在噪音中定位、跟踪并放大语音，因此于2004年被授予吉尼斯世界记录。
他还与他人共同创建了Engim公司。
该公司开发多通道无线混合信号芯片集。
Agarwal教授还于2001年获得MauriceWilkes计算机结构奖，于1991年获得PresidentialYoungInvestigator奖。
JeffreyH．Lang是麻省理工学院(MIT)电气工程与计算机科学系(EECS)教授，1980年成为教师。
他分别于1975年、1977年和1980年在MIT的EECS获得学士、硕士和博士学位。
他在1991年至2003年期间任MIT电磁与电子系统实验室(LEES)副主任，在1991年至1994年任SensorsandActuators杂志副主编。
Lang教授的研究与教学兴趣在于分析、设计与控制机电系统，尤其关注电机、微传感器和驱动器以及柔性结构等方面。
他在MIT讲授电路与电子学课程。
他撰写过超过170篇论文并在机电、电力电子和应用控制等方面拥有10项专利。
他还获得过4次IEEE协会的最佳论文奖。
Lang教授是IEEE的Fellow，同时是原Hertz基会会的Fellow。

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在本文中我们展示在人类视觉中一种有效的色彩外观模型，其中也包含原则性的参数选择作为一种先天的空间联合机制，可以被推广以获得优于最新技术的显着性模型楷模。
尺度积分是通过逆小波变换实现的通过一系列比例加权中心环绕响应。
比例加权函数（称为ECSF）已被优化以更好地复制心理物理数据颜色的外观，和适当的尺寸中心环绕抑制窗口已被确定通过对眼睛固定数据训练高斯混合模型，从而避免了特别的参数选择。
论文：SaliencyEstimationUsingaNon-ParametricLow-LevelVisionModel

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。