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1.POS数据处理本套系统的POS数据直接记录在点云原始数据中，首先需要从点云数据中解算分离出移动站GPS数据、IMU数据，然后用IE对分离出的组合导航数据进行差分、融合、平滑处理，最后输出所需要的POS轨迹数据。
POS轨迹数据加载到UI_vv3.4.6_UP2-AP软件中与激光点云数据进行联合解算，能够输出WGS84坐标系点的激光点云数据。
（1）POS数据分离解算打开解算软件新建一工程，在项目管理面板设置原始数据（imp文件）所在目录输出目录，“IMP读取”选“否”，其它无须设置。
点击“开始解算”，解算开始，解算完成后，软件自动弹出提示。
具体设置见下图。

这里面包括几篇文章：高性能计算机发展与政策、科学计算的应用现状及发展思考、新兴高性能计算行业应用及发展战略、中国超算产业发展现状分析

大地主题的正反算、子午线收敛角的计算、高斯坐标大地坐标之间的转换

自己编写的高斯投影正反算Python源码，经验证，精度在0.001以内，可以实用，包含北京54和西安80坐标系

指数平滑法的计算中，关键是α的取值大小，但α的取值又容易受主观影响，因此合理确定α的取值方法十分重要，一般来说，如果数据波动较大，α值应取大一些，可以增加近期数据对预测结果的影响。
如果数据波动平稳，α值应取小一些。
理论界一般认为有以下方法可供选择：　　　经验判断法。
这种方法主要依赖于时间序列的发展趋势和预测者的经验做出判断。
　　1、当时间序列呈现较稳定的水平趋势时，应选较小的α值，一般可在0.05～0.20之间取值；
　　2、当时间序列有波动，但长期趋势变化不大时，可选稍大的α值，常在0.1～0.4之间取值；
　　3、当时间序列波动很大，长期趋势变化幅度较大，呈现明显且迅速的上升或下降趋势时，宜选择较大的α值，如可在0.6～0.8间选值，以使预测模型灵敏度高些，能迅速跟上数据的变化；
　　4、当时间序列数据是上升（或下降）的发展趋势类型，α应取较大的值，在0.6~1之间。
　　试算法。
根据具体时间序列情况，参照经验判断法，来大致确定额定的取值范围，然后取几个α值进行试算，比较不同α值下的预测标准误差，选取预测标准误差最小的α。
　　在实际应用中预测者应结合对预测对象的变化规律做出定性判断且计算预测误差，并要考虑到预测灵敏度和预测精度是相互矛盾的，必须给予二者一定的考虑，采用折中的α值。
下期预测数=本期实际数×平滑系数+本期预测数×（1-平滑系数）如某种产品销售量的平滑系数为0.4，1996年实际销售量为31万件，预测销售量为33万件。
则1997年的预测销售量为：1997年预测销售量=31万件×0.4+33万件×（1-0.4）=32.2万件

开源WebOS源码WebOS即网络操作系统，是一种基于浏览器的虚拟的操作系统，用户通过浏览器可以在这个Webos上进行应用程序的操作，而这个应用程序也不是普通的应用程序，是网络的应用程序。
其实，准确的说，WebOS并不能算是操作系统，因为它并不具备OS必须内存管理，进程管理等，不过个人认为，只要WebOS提供的服务例如在线存储，WebIM等可以满足我们的需求，那么它是一个OS还是一个网页其实无关紧要。

我去年发过一个版本，这次这个版本的文档里修正了一些内容，文档前端又添加了一大段解释，如果对存储完全没概念的，可以先看看第二部分“3Par存储基本概念”，有一个了解以后再进行配置。
另外我要说明的是，我放这个文档上来不是为了骗分，CSDN的分多了对我也没有什么价值，要了分也算是给自己写文档一点回报和认可，有人在评论里说我放的文档是其他内容，只是文档名改成了这个，这实在是很不责任的评论。

一个非常好的问题，我决定火力全开！如果说文案写两句煽情的话，或是巧妙运用了排比之类的技巧，我认为那还称不上走心，走心的文案背后，一定有一个牛逼的洞察。
洞察，这个词就很精妙，就像隔洞窥视，发现消费者心底的秘密。
2011年，参加过台北奥美的一个培训，很精彩，我还记得讲师是一个戴着黑框眼镜的男纸，他对洞察（insight）的描述是我听过最精妙的。
他说，一个牛逼的洞察能激发消费者的3重反应。
“啊！你怎么会知道！”（惊讶）“我也有这种感觉啊！”（强烈的共鸣）强烈的情绪平复后，TA会对你刮目相看。
“这么多牌子，只有你懂我。
”碰到g点才算赢，其他都输。
按这个标准，90%的情感诉求广告都没洞察。
不是吗？卖车，

书名:最优滤波理论及其应用现代时间序列分析方法作者:邓自立著出版社:哈尔滨工业大学出版社出版日期:2000-08-01出版地:ISBN:9787560315157价格:18简介:继Kalman滤波方法和Wiener滤波方法之后，本书系统地阐述了最优滤波新的方法论———现代时间序列分析方法及其在信号估计与反卷积中的应用。
书中用该方法论提出了最优滤波的一系列新理论、新方法和新算法，其中包括白噪声估计理论、统一的稳态Kalman滤波理论和现代时域Wiener滤波理论等。
本书内容新颖，含有大量仿真例子、算例和应用实例。
本书可作为理工科院校控制理论与控制工程、检测与估计、信号处理等专业的研究生及高年级学生选修课教材，也适合在信号处理、通信、制导、控制、雷达跟踪、油田地震勘探、卫星测控、图像

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。