对数字化正交解调技术进行研讨，从仪器系统设计的灵活性和通用性出发，提出MFSK信号的新型正交解调算法，对下变频后的基带同向和正交分量进行鉴频运算，根据瞬时频率符号跳变检测和双线性插值算法提取位同步信号，抽样判决得到码元信息，根据实际调制映射关系解出比特数据。
本方案成功用于某通信测试仪项目，实现了2FSK、4FSK信号的解调，数据源选用自定义码和随机码（PN9、PN11），并实现了误码分析。

OTN技术及华为OTN设备简介城域波分环四环五即将进行建设，本次工程采用华为华为下一代智能光传送平台OTN设备OptiXOSN8800和OptiXOSN6800。
本文主要对OTN技术涉及的网络结构、复用方式、帧结构、ROADM技术和OptiXOSN8800和OptiXOSN6800设备特点及本次工程配置主要单元盘作个简要介绍。
一、OTN技术光传送网OTN（OpticalTransportNetwork）是由ITU-TG.872、G.798、G.709等建议定义的一种全新的光传送技术体制，它包括光层和电层的完整体系结构，对于各层网络都有相应的管理监控机制和网络生存性机制。
OTN的思想来源于SDH/SONET技术体制（例如映射、复用、交叉连接、嵌入式开销、保护、FEC等），把SDH/SONET的可运营可管理能力应用到WDM系统中，同时具备了SDH/SONET灵活可靠和WDM容量大的优势。
除了在DWDM网络中进一步增强对SONET/SDH操作、管理、维护和供应(OAM&P)功能的支持外，OTN核心协议ITUG.709协议（基于ITUG.872）主要对以下三方面进行了定义。
首先，它定义了OTN的光传输体系；
其次，它定义了OTN的开销功能以支持多波长光网络；
第三，它定义了用于映射客户端信号的OTN的帧结构、比特率和格式。
OTN技术是在目前全光组网的一些关键技术(如光缓存、光定时再生、光数字功能监视、波长变换等)不成熟的背景下基于现有光电技术折中提出的传送网组网技术。
OTN在子网内部通过ROADM进行全光处理而在子网边界通过电交叉矩阵进行光电混合处理，但目标依然是全光组网，也可认为现在的OTN阶段是全光网络的过渡阶段。
1.OTN网络结构按照OTN技术的网络分层，可分为光通道层、光复用段层和光传送段层三个层面。
另外，为了解决客户信号的数字监视问题，光通道层又分为光通路净荷单元（OPU）、光通道数据单元(ODUk)和光通道传送单元(OTUk)三个子层，类似于SDH技术的段层和通道层。
如下图所示：2.OTN复用结构OTN复用结构也类似SDH复用结构，如图所示：OTU、ODU（包括ODU串联连接）以及OPU层都可以被分析和检测。
按照ITUG.709之规定，当前的测试解决方案可以提供三种线路速率：OTU1(255/238x2.488320Gb/s≈2.666057143Gb/s)也称为2.7Gb/sOTU2(255/237x9.953280Gb/s≈10.709225316Gb/s)也称为10.7Gb/sOTU3(255/236x39.813120Gb/s≈43.018413559Gb/s)也称为43Gb/s每种线路速率分别适用于不同的客户端信号：OC-48/STM-16通过OTU1传输OC-192/STM-64通过OTU2传输OC-768/STM-256通过OTU3传输空客户端（全为0）通过OTUk(k=1,2,3)传输PRBS231-1通过OTUk(k=1,2,3)传输对于不同速率的G.709OTUk信号，即OTU1，OTU2，和OTU3具有相同的帧尺寸，即都是4´4080个字节，但每帧的周期是不同的，这跟SDH的STM-N帧不同。
SDHSTM-N帧周期均为125微妙，不同速率的信号其帧的大小是不同的。
G.709已经定义了OTU1，OTU2和OTU3的速率，关于OTU4速率的制定还在进行中，尚未最终确定。
如下表所示：3.OTN帧结构当OTU帧结构完整（OPU、ODU和OTU）时，ITUG.709提供开销所支持的OAM&P功能。
OTN规定了类似于SDH的复杂帧结构OTN有着丰富的开销字节用于OAMOTN设备具备和SDH类似的特性，支持子速率业务的映射、复用和交叉连接、虚级联4.ROADM技术ROADM是一种类似于SDHADM光层的网元，它可以在一个节点上完成光通道的上下路(Add/Drop)，以及穿通光通道之间的波长级别的交叉调度。
它可以通过软件远程控制网元中的ROADM子系统实现上下路波长的配置和调整。
目前，ROADM子系统常见的有三种技术：平面光波电路（PlanarLightwaveCircuits，PLC）、波长阻断器（WavelengthBlocker，WB）、波长选择开关（WavelengthSelectiveSwitch，WSS）。
三种ROADM

本文主要研究基于里程计和单目视觉传感器的地面车辆定位与地图构建问题。
为了提高地面车辆视觉估计的精度，研究人员利用了近似平面运动的约束，并且通常将其作为SE（3）姿势的随机约束来实现。
本文提出了一种在se（2）上直接参数化地面车辆姿势的简单算法。
该方法不忽略se（2）运动扰动，而是将其引入一个新的se（2）-xyz约束的综合噪声项中，通过图像特征测量将se（2）姿势和3d地标关联起来。
对于里程测量处理，我们还提出了一种有效的se（2）预积分算法。
利用这些约束条件，以一种常用的图优化结构，开发了一个完整的视觉里程定位与映射系统。
在工业室内环境下的实际实验验证了该方法在精度和鲁棒性方面的优越性。

原始图警告：该项目不再维护。
对于SQL数据映射，请使用。
protoc-gen-map通过将SQL数据映射到协议缓冲区来简化复杂数据集的管理。
除了定义原型消息和SQL语句外，开发人员无需编写任何数据检索或映射代码。
方法protoc-gen-map采用“数据库映射”方法（在MartinFowler的描述），在具有严格代码审查流程和专门的数据库建模人员团队的组织中非常有用。
protoc-gen-map与语言无关。
任何支持协议缓冲区的语言都可以使用已定义的消息通过gRPC请求和检索数据。
该框架不是对象关系映射器（ORM）。
对于大型和复杂的数据集，在处理复杂查询时，使用ORM会受到限制并降低功能。
SQL模板protoc-gen-map使用golang的模板引擎（文本/模板）。
这使开发人员可以根据gRPC请求消息动态修改sql参数，使用if语句或for循环，以及将大型SQL语句拆分为多个逻辑块。
下面的示例中有更多内容。
范例与指南简单的例子让我们使用一个非常简单的模式假设我们要根据某些请求检索博客信息。
为此，我们可以如下创建gRPC服务和SQL模板

自己写的端口映射工具（我会有空不断升级），该软件纯净无污染版，晚上其他免费的可能有一些病毒，用来做内网穿透，功能不是那么全，可能有很多bug，但是能用稳定使用不卡不就行了。

Docker撰写JUnit规则这是一个用于执行与DockerCompose托管容器进行交互的JUnit测试的库。
它支持以下内容：在测试之前启动在docker-compose.yml中定义的容器，然后将其拆除在运行测试之前等待服务可用记录容器中的日志文件以协助调试测试失败我为什么要用这个？此处的代码从对我们其中一种产品的端到端测试开始。
我们需要在互不兼容的各种不同配置和环境中测试该产品，因此需要多个DockerCompose文件，因此在Gradle中运行docker-composeup的简单模型不足。
如果您在使用Docker进行测试时遇到以下任何情况，则该库有望为您提供协助：编排多个服务并将端口映射到Docker计算机外部，以便可以在测试中进行断言需要知道服务何时启动，以防止由于启动速度慢或服务依赖关系复杂而导致的闪烁测试由于日志丢失，对在CI服务器上进行测试期间Docker容器中发生的事情缺乏了解由于在CI构建主机上需要打开端口而导致测试失败，该端口与测试配置冲突使用简单将依赖项添加到您的项目。
例如，在gradle中：repositor

XShell7免费版是一款高效专业的实用型免费SSH客户端。
XShell简单强悍，支持标签式的环境，动态端口转发，自定义键的映射关系，用户定义的按钮，VB脚本，显示2字节字符和国际言语支持UNICODE的终端

一、实验要求采用三层前馈BP神经网络实现标准人脸YALE数据库的识别，编程语言为C系列语言。
二、BP神经网络的结构和学习算法实验中建议采用如下最简单的三层BP神经网络，输入层为，有n个神经元节点，输出层具有m个神经元，网络输出为,隐含层具有k个神经元，采用BP学习算法训练神经网络。
BP神经网络的结构BP网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达式，只需用已知的模式对BP网络加以训练，网络就具有输入输出对之间的映射能力。
BP网络执行的是有教师训练，其样本集是由形如（输入向量，期望输出向量）的向量对构成的。
在开始训练前，所有的权值和阈值都应该用一些不同的小随机数进行初始化。

无人驾驶汽车系统入门-Autoware_UsersManual_v1.1Autoware-用于城市自主驾驶的集成开源软件，支持以下功能：3D本地化3D映射路径规划路径跟随加速/制动/转向控制数据记录汽车/行人/物体检测交通信号检测交通灯识别车道检测对象跟踪传感器校准传感器融合面向云的地图连接自动化智能手机导航软件仿真虚拟现实Autoware受BSD许可证保护。
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为了安全使用，我们为不拥有真正自主车辆的人提供基于ROSBAG的仿真方法。
如果您使用Autoware与真正的自主车辆，请在现场测试之前制定安全措施和风险评估。

这是从学校图书馆库下载的关于混沌的论文，希望对有需要的人有所协助，大家都可以参考参考。

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。