随着大数据、云计算、智慧城市、移动互联网和物联网等应用的快速发展，各行各业对于数据中心场地基础设施的需求也越来越大。
数据中心单体规模越大、系统越复杂，其脆弱性也越高，对于数据中心运行维护管理水平的要求也就越高。
中国数据中心产业发展联盟为了提升整个数据中心行业在数据中心场地基础设施的运维管理水平，特发起了本标准的制定。
本标准适用于：政府及企业信息化管理负责人、数据中心负责人、数据中心场地基础设施的运维管理人员。
本标准可为以上人群进行数据中心场地基础设施的运维管理提供系统性的建议，也可作为用户评价数据中心场地基础设施运维服务水平的参考。
本标准专注于数据中心场地基础设施层面。
本标准从安全、人员、设施以及运行四个角度关注以上界定的场地基础设施，以达到高可用性及经济运行的目标。
考虑到标准的篇幅限制，也考虑到不同数据中心间运维目标等级不同、规模不同、配置的巨大差异性，因此，本标准注重于具有普适性的运维管理系统框架的完整性。
考虑到标准需要为数据中心行业提供更加具体的指导，我们将陆续提供一系列的最佳实践文档作为本标准的补充。

数据增强技术，采用开源框架keras代码库进行数据扩增，通过平移、旋转、裁剪、等方法对原始图像进行操作，得到更多的类似的目标图像。

FreeACS是根据MIT许可免费提供的最完整的TR-069ACS。
您可以下载并安装它，或为项目做贡献！先决条件FreeACS需要Java和MySQL。
它已经过测试，可以在Java8和MySQL的最新版本（后者在安装脚本中稍有古怪）上运行。
社会的[Freeforums]（已弃用）建立它FreeACS是在unix/linux系统上使用SBT构建的：$./mvnwtest打包为可部署的zip，包含：$./mvnwpackage请参阅分发模块目标文件夹或各个模块目标文件夹以获取可部署的zip文件。
贡献请阅读以获得建立FreeACS的开发环境的说明。
版本控制我们使用SemVer进行版本控制。
执照该项目已获得MIT许可。
活动项目成员贾尔·安德烈·胡本塔尔（@jarlah）有关信息，请参见关于。

ENVI　　ENVI(TheEnvironmentforVisualizingImages)是美国ITTVisualInformationSolutions公司的旗舰产品。
ENVI由遥感领域的科学家采用IDL开发的一套功能强大的遥感图像处理软件；
它是快速、便捷、准确地从地理空间影像中提取信息的首屈一指的软件解决方案，它提供先进的，人性化的使用工具来方便用户读取、准备、探测、分析和共享影像中的信息。
今天，众多的影像分析师和科学家选择ENVI来从地理空间影像中提取信息。
已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋，测绘勘察和城市与区域规划等行业。
　　创建于1977年的RSI（现为ITTVisualInformationSolutions公司）已经成功地为其用户提供了超过30年的科学可视化软件服务。
目前ITTVisualInformationSolutions的用户数超过150,000，遍布于80个国家与地区。
从2000年开始连续三年，ENVI被美国国家影像制图局（NIMA）等权威机构组织的Passfind项目遥感影像系统评比当中被评为“最佳的遥感目标识别软件”。
2004年RSI公司并入上市公司ITT公司，并于2006年5月正式成立ITTVisualInformationSolutions公司，ENVI&IDL的发展步伐更加有利与快捷，更多的新功能与算法加进到新版本中。
　　强大的影像显示、处理和分析系统　　ENVI包含齐全的遥感影像处理功能：常规处理、几何校正、定标、多光谱分析、高光谱分析、雷达分析、地形地貌分析、矢量应用、神经网络分析、区域分析、GPS联接、正射影象图生成、三维图像生成、丰富的可供二次开发调用的函数库、制图、数据输入/输出等功能组成了图像处理软件中非常全面的系统。
　　ENVI对于要处理的图像波段数没有限制，可以处理最先进的卫星格式，如Landsat7、IKONOS、SPOT,RADARSAT,NASA,NOAA,EROS和TERRA，并准备接受未来所有传感器的信息。
　　强大的多光谱影像处理功能　　ENVI能够充分提取图像信息，具备全套完整的遥感影像处理工具，能够进行文件处理、图像增强、掩膜、预处理、图像计算和统计，完整的分类及后处理工具，及图像变换和滤波工具、图像镶嵌、融合等功能。
ENVI遥感影像处理软件具有丰富完备的投影软件包，可支持各种投影类型。
同时，ENVI还创造性地将一些高光谱数据处理方法用于多光谱影像处理，可更有效地进行知识分类、土地利用动态监测。
　　更便捷地集成栅格和矢量数据　　ENVI包含所有基本的遥感影像处理功能，如：校正、定标、波段运算、分类、对比增强、滤波、变换、边缘检测及制图输出功能，并可以加注汉字。
ENVI具有对遥感影像进行配准和正射校正的功能，可以给影像添加地图投影，并与各种GIS数据套合。
ENVI的矢量工具可以进行屏幕数字化、栅格和矢量叠合，建立新的矢量层、编辑点、线、多边形数据，缓冲区分析，创建并编辑属性并进行相关矢量层的属性查询。
　　ENVI的集成雷达分析工具助您快速处理雷达数据　　用ENVI完整的集成式雷达分析工具可以快速处理雷达SAR数据,提取CEOS信息并浏览RADARSAT和ERS-1数据。
用天线阵列校正、斜距校正、自适应滤波等功能提高数据的利用率。
纹理分析功能还可以分段分析SAR数据。
ENVI还可以处理极化雷达数据，用户可以从SIR-C和AIRSAR压缩数据中选择极化和工作频率，用户还可以浏览和比较感兴趣区的极化信号，并创建幅度图像和相位图像。
　　地形分析工具　　ENVI具有三维地形可视分析及动画飞行功能，能按用户制定路径飞行，并能将动画序列输出为MPEG文件格式，便于用户演示成果。
　　准备您的影像　　ENVI提供了自动预处理工具，可以快速、轻松地预处理影像，以便进行查看浏览或其他分析。
通过ENVI，您可以对影像进行以下处理：　　•正射校正　　•影像配准　　•影像定标　　•大气校正　　•创建矢量叠加　　•确定感兴趣区域（ROIs）　　•创建数字高程模型（DEMs）　　•影像融合，掩膜和镶嵌　　•调整大小，旋转，或数据类型转换　　探测影像　　ENVI提供了一个直观的用户界面和易用的工具，让您轻松、快速地浏览和探测影像。
您可以使用ENVI完成的工作包括：浏览大型数据集和元数据，对影像进行视觉对比，创建强大的3D场景，创建散点图，探测像素特征等。
　　分析影像　　ENVI提供了业界领先的图像处理功能，方便您从事各种用途的信息提取。
ENVI提供了一套完整的经科学实践证明的成熟工具来帮助您分析影像。
　　数据分析工具　　ENVI包括一套综合数据分析工具，通过实践证明的成熟算法快速、便捷、准确地分析图像。
　　•创建地理空间统计资料，如自相关系数和协方差　　•计算影像统计信息，如平均值、最小/最大值、标准差　　•提取线性特征　　•合成雷达影像　　•主成分计算　　•变化检测　　•空间特征测量　　•地形建模和特征提取　　•应用通用或自定义的滤波器　　•执行自定义的波段和光谱数学函数　　光谱分析工具　　光谱分析通过像素在不同波长范围上的反应，来获取有关物质的信息。
ENVI拥有目前最先进的，易于使用的光谱分析工具，能够很容易地进行科学的影像分析。
ENVI的光谱分析工具包括以下功能：　　•监督和非监督方法进行影像分类　　•使用强大的光谱库识别光谱特征　　•检测和识别目标　　•识别感兴趣的特征　　•对感兴趣物质的分析和制图　　•执行像素级和亚像素级的分析　　•使用分类后处理工具完善分类结果　　•使用植被分析工具计算森林健康度　　共享您的信息　　ENVI能轻松地整合现有的工作流，让您能在任何环境中与同事们分享地图和报告。
所处理的图像可以输出成常见的矢量格式和栅格影像便于协同和演示。
　　自定义您的地理空间影像应用　　ENVI建立于一个强大的开发语言—IDL之上。
IDL允许对其特性和功能进行扩展或自定义，以符合用户的具体要求。
这个强大而灵活的平台，可以让您创建批处理、自定义菜单、添加自己的算法和工具，甚至将C++和Java代码集成到您的工具中等。
　　自2007年起，与著名的GIS厂商ESRI公司开展全面战略合作，ENVIReaderforArcGIS模块让ArcGIS系列软件全面支持ENVI的数据格式，最新版本ENVI4.5完全支持ArcGIS的Geodatabase等。

1.安装插件导出DAE模型解压后将插件COLLADAMaxNew.dle文件存放于3dsMAX2014安装目录下的plugins文件夹，本示例地址为：“C:\ProgramFiles\Autodesk\3dsMax2014\plugins”。
重启3dsMAX，打开原始三维模型，选择“导出|Export”，选择文件存放路径、输入文件名称，保存类型选择“OpenCOLLADA(*.DAE)“格式。
点击“保存”，弹出“OpenCOLLADAExport”对话框，勾选”copyImages”，点击OK。
导出DAE模型操作完成后，DAE格式的模型将存放于目标路径下，其中还包括了一个“images”的文件夹，此文件夹存放着模型的纹理图片。
2.DAE模型转GLTF双击运行解压文件中的转换工具DaeToGltf.exe。
选择dae文件和选择输出文件位置。
点击开始转换按钮。
等待弹出转换完成提示框，完成。

一种典型的RX算法程序，可与PCA,ICA等程序联合使用，用于目标检测。

卡尔曼的视频序列图像的目标跟踪程序，matlab编写，用于学习卡尔曼的目标跟踪方法

GDI+SDK参考（翻译版本）序言 4目标 4适用范围 4适用读者 4运行环境 4文档组织 4相关主题 4GDI+的安全考虑 6检验构造函数调用成功与否 6分配缓冲区 6错误校验 8线程同步 9相关主题 10关于GDI+ 11GDI+介绍 11GDI+概览 11GDI+的三个组成部分 11基于类的接口架构 12GDI+提供了哪些新东西？ 12新特征 12编程模式的改变 15线条、曲线和图形 19矢量图概览 19钢笔、线条和矩形 20椭圆和弧 22多边形 22基数样条 23贝塞尔样条 24路径 25画刷和填充图形 27开放与闭合曲线 29区域 30裁剪 31路径平直化 32线条和曲线的抗锯齿功能 32图象、位图和图元文件 33位图类型 34图元文件 37绘制、定位和复制图片 39裁剪和缩放图象 40坐标系统和转换 42坐标系统类型 42以矩阵来表示转换 44全局和局部转换 48图形容器 51使用GDI+ 56使用入门 56绘制线条 56绘制字符串 58使用钢笔绘制线条和形状 59使用钢笔绘制线条和矩形 59设置钢笔的宽度和对齐方式 60绘制具有线帽的线条 61联接线条 62绘制自定义虚线 62绘制用纹理填充的线条 63使用画笔填充形状 63用纯色填充形状 64用阴影图案填充形状 64用图像纹理填充形状 64在形状中平铺图像 65用渐变色填充形状 68使用图像、位图和图元文件 68加载和显示位图 68加载和显示图元文件 69记录图元文件 69剪裁和缩放图像 71旋转、反射和扭曲图像 72缩放时使用插值模式控制图像质量 73创建缩略图像 75采用高速缓存位图来提高性能 76通过避免自动缩放改善性能 76读取图像元数据 77使用图像编码器和解码器 83列出已安装的编码器 83列出已安装的解码器 84获取解码器的类标识符 86获取编码器的参数列表 88将BMP图像转换为PNG图像 100设定JPEG的压缩等级 101对JPEG图像进行无损变换 102创建和保存多帧图像 105从多帧图像中复制单帧 107Alpha混合线条和填充 109绘制不透明和半透明的线条 109用不透明和半透明的画笔绘制 110使用复合模式控制Alpha混合 111使用颜色矩阵设置图像中的Alpha值 112设置单个象素的alpha值 114使用字体和文本 115构造字体系列和字体 115绘制文本 116格式化文本 117枚举已安装的字体 120创建专用的字体集合 122获取字体规格 126对文本使用消除锯齿效果 130构造并绘制曲线 131绘制基数样条曲线 131绘制贝塞尔样条 133用渐变画刷填充形状 134创建线性渐变 134创建路径渐变 137将Gamma校正应用于渐变 144构造并绘制路径 145使用线条、曲线和形状创建图形 145填充开放式图形 147使用图形容器 147管理Graphics对象的状态 148使用嵌套的Graphics容器 151变换 154使用世界变换 154为什么变换顺序非常重要 155使用区域 156对区域使用点击检测 156对区域使用剪辑 157对图像重新着色 158使用颜色矩阵对单色进行变换 158转换图像颜色 160缩放颜色 161旋转颜色 164剪取颜色 166使用颜色重映射表 168打印 169将GDI+输出至打印机 169显示一个打印对话框 172通过提供打印机句柄优化打印 173附录：GDI+参考 176

E6术的研究和自动测试实例的设计与实现摘要随着计算机软件的规模越来越大，软件测试成为了软件质量保障的关键环节，软件测试自动化也成为了软件测试领域所无法逾越的发展阶段....第一章引言1.1选题背景软件测试就是在软件投入运行前，对软件需求分析、设计规格说明和编码的最终复审，是软件质量保障的关键步骤。
其定义可简略概括为：为了发现错误而运行程序的过程。
随着软件规模的不断扩大，软件质量问题已成为制约计算机发展的主要因素之一......1.2本文的目标和主要工作第二章性能测试研究2.1软件测试概述2.2.1性能测试2.2.2测试工具2.2主流性能测试工具比较第三章项目分析与规划测试3.1《学生XX管理系统1.3版》项目分析3.1.2功能概述3.1.3系统组件与配置3.1.4分析使用模型及任务分布3.2定义负载测试目标3.3测试思路与测试方案设计3.3.1设计压力应用思路3.3.2测试方案设计3.3.3性能测试用例第四章学生XX管理系统性能测试实例的实现4.1创建用户脚本4.2完善测试脚本4.2.1事务设置4.2.2用参数化取代常量值4.2.3集合点4.2.4脚本检验4.3方案执行4.3.1场景创建4.3.2加压计划4.3.3多IP地址4.4运行结果处理分析4.4.1Throughput4.4.2TransactionResponseTime4.4.3分解界面4.4.4针对测试用例３的图表分析第五章测试总结致谢参考文献

利用的差分法检测视频中的运动目标，在MatlabR2009a中可以运行。
运行结果显示，可以有效地将运动目标检测出来并标记。

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。