针对智能交通系统中交通基础数据当前提取方式较匮乏的问题，提出了一种利用交通视频基于改进卡尔曼滤波的交通信息采集方法。
首先，分析混合高斯模型在多车辆运动目标检测时易出现噪点、目标断裂、空洞等问题，提出了一种启发式改进方法；
在获得检测结果的基础上，针对连续视频帧中多目标的确定问题，结合卡尔曼滤波和车辆运动特征，利用卡尔曼滤波对车辆位置进行最优估计，继而对前景目标进行启发式算法处理，提出了一种交通量实时检测方法；
最后，实验结果表明文章方法能够有效改善多车辆目标检测中的噪声干扰和前景虚化问题。

基于Fluent喷嘴的流场数值模拟分析与结构改进

FilmImpact推出的PR转场FilmImpactTransitionPack受到很多人的喜欢和使用；
且现在所有插件已经更新到最版本，提升了插件的性能，做了很大的改进，支持GPU加速，以前控制插件需要点开插件的完整界面操作，现在直接在插件特效面板控制参数。

针对网络拓扑结构不规则的无线传感器网络中经典DV-Hop定位算法计算未知节点位置存在较大误差的问题，提出了一种基于多通信半径修正跳数的改进算法。
通过对通信半径进行分级细化，利用多级通信半径修正信标节点到信邻节点的跳数信息，使未知节点的平均跳距更符合实际网络情况。
仿真结果表明，在相同的网络拓扑结构下，改进的定位算法有效的提高了传感器节点的定位精度。

具有较强的学习能力，关注区块链前沿理论方向与研究成果；
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——具备扎实的计算机网络协议，熟悉软件工程理论；
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opt、FIFO、LRU/LFU、简单clock、改进型clock等算法实现页面置换

SourceMonitor能够检查函数/方法的圈复杂、代码深度注释率等指标，帮助改进代码的可维护性。

开关电源功率因数校正电路设计与应用实例1.1功率因数定义及校正技术1.1.1功率因数定义及谐波1.1.2功率因数校正技术1.2功率因数校正控制技术1.2.1功率因数校正控制方法1.2.2功率因数校正电路控制器1.2.3功率因数校正技术发展动态第2章功率因数校正电路2.1无源PFC校正技术2.1.1无源PFC电路2.1.2改进型无源PFC电路2.1.3单相无源PFC整流器的电路拓扑2.2有源功率因数校正(APFC)电路2.2.1APFC电路工作原理及分类2.2.2APFC变换器中电流型控制技术2.2.3主频同步控制PFC电路2.2.4输入电流间接控制的APFC电路2.2.5临界导电模式APFC电路2.2.6DCVM模式工作的Cuk变换器的APFC2.3复合型单开关PFC预调节器及基于SEPIC的PFC电路2.3.1复合型单开关PFC预调节器2.3.2基于SEPIC的PFC电路2.4软开关PFC电路2.4.1单相三电平无源无损软开关PFC电路2.4.2单相Boost型软开关PFC电路2.5单级隔离式PFC2.5.1单级PFC技术2.5.2单级PFC变换器的功率因数校正效果分析2.5.3单级PFC电路的直流母线电压2.5.4单级PFC变换器的设计2.5.5基于Flyboost模块的新型单级PFC电路2.5.6恒功率控制的单级PFC电路第3章功率因数校正电路集成控制器3.1UC/UCC系列PFC集成控制器3.1.1UC3852PFC集成控制器3.1.2UC3854PFC集成控制器3.1.3UC3854A/BPFC集成控制器3.1.4UCC3858PFC集成控制器3.1.5UCCx850x0PFC/PWM组合控制器3.2TDA系列PFC集成控制器3.2.1TDA16888PFC集成控制器3.2.2TDA4862PFC集成控制器3.2.3TDA16846PFC集成控制器3.3其他系列PFC集成控制器3.3.1ML4841PFC集成控制器3.3.2ML4824复合PFC/PWM控制器3.3.3FA5331P（M）/FA5332P（M）PFC集成控制器3.3.4L4981PFC集成控制器3.3.5NCP1650PFC集成控制器3.3.6HA16141PFC/PWM集成控制器3.3.7MC34262PFC集成控制器3.3.8FAN4803PFC集成控制器3.3.9CM68/69xxPFC/PWM集成控制器第4章功率因数校正电路设计实例实例1基于UC3852的PFC电路设计实例实例2基于UC3845的PFC电路设计实例实例3基于UC3854A/B的PFC电路设计实例实例4基于UCC28510的PFC电路设计实例实例5基于UCC3858的PFC电路设计实例实例6基于TOPSwitch的PFC电路设计实例实例7基于ML4824的PFC电路设计实例实例8基于TDA16888的PFC电路设计实例实例9基于MC33260的PFC电路设计实例实例10基于NCP1650/1的PFC电路设计实例参考文献

基于2011年6月1日至16日先进微波扫描辐射计(AMSR-E)的观测资料，采用改进的主成分分析算法，对欧洲陆地区域的无线电频率干扰(RFI)进行识别和分析。
研究发现影响英国和意大利的X波段RFI源主要是稳定的、持续的地面主动源，而影响欧洲其他国家的RFI则主要是反射的静止电视卫星信号对星载微波被动传感器观测的干扰。
源于静止电视卫星的RFI出现位置和强度随时间周期性变化，在欧洲陆地多出现在星载微波辐射计升轨观测上，降轨观测则几乎不受其干扰。
RFI出现位置和强度与星载微波辐射计扫描方位角和观测视场相对静止电视卫星的方位有关，只有当星载微波辐射计视场扫描方位角大小与该视场相当于静止卫星发射方位角大小接近时该视场易受RFI影响。

为实现对双陷波超宽带(UWB)天线的精准神经网络建模,提出了一种利用改进的果蝇算法(FOA)优化广义回归神经网络(GRNN)的建模方法。
该方法通过扩大果蝇搜索范围,在味道判定公式中引入调整项来实现果蝇算法的改进,并用改进后的果蝇算法优化GRNN的光滑因子。
这样可以避免果蝇算法陷入局部最优,提高模型预测精度。
将该方法用于双陷波超宽带天线模型的建立中,并对天线的S11参数和电压驻波比VVSWR参数进行预测。
结果表明,相比于FOA-GRNN建模方法和GRNN建模方法,S11参数的最大相对误差分别减小了91.08%和99.14%;VVSWR参数的最大相对误差分别减小了98.36%和99.18%,使超宽带天线建模精度得到提高,验证了该方法的可行性。

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。