随着移动浪潮的衰亡，各种APP层出不穷，极速的业务扩展提升了团队对开发效率的要求，这个时候使用IOS&Andriod开发一个APP似乎成本有点过高了，而H5的低成本、高效率、跨平台等特性马上被利用起来形成了一种新的开发模式：HybridAPP。
作为一种混合开发的模式，HybridAPP底层依赖于Native提供的容器（UIWebview），上层使用Html&Css&JS做业务开发，底层透明化、上层多多样化，这种场景非常有利于前端介入，非常适合业务快速迭代，于是Hybrid火啦。
HybridApp主要以JS+Native两者相互调用为主，从开发层面实现“一次开发，多处运行”的机制，成为真正适合跨
作为一种混合开发的模式，HybridAPP底层依赖于Native提供的容器（UIWebview），上层使用Html&Css&JS做业务开发，底层透明化、上层多多样化，这种场景非常有利于前端介入，非常适合业务快速迭代，于是Hybrid火啦。
HybridApp主要以JS+Native两者相互调用为主，从开发层面实现“一次开发，多处运行”的机制，成为真正适合跨
2016/7/5 7:31:43
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功率分配是OFDMA系统资源调度中的一个重要研讨问题。
该文通过寻求快速确定不需分配功率的子载波方法，提出了一种线性注水功率分配算法，运算中不需多次迭代，就可完成功率注水过程。
仿真结果表明，该算法的吞吐量逼近迭代注水功率分配算法
该文通过寻求快速确定不需分配功率的子载波方法，提出了一种线性注水功率分配算法，运算中不需多次迭代，就可完成功率注水过程。
仿真结果表明，该算法的吞吐量逼近迭代注水功率分配算法
2022/9/7 16:26:48
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为了处理空间载波相移(SCPS)法中载波频率不确定引入的误差,提出了一种基于最小二乘迭代的空间载波相移算法。
先将单幅随机空间载波频率干涉图转化成四幅随机相移量的时域干涉图,然后用最小二乘迭代求得相位信息。
模拟计算和实验结果表明,该算法只需10次左右的迭代计算就可实现算法峰值(PV)精度优于λ/20,均方根(RMS)精度优于λ/200,高于快速傅里叶变换(FFT)法;通过提高空间载波频率,使载波方向接近45°或135°可提高该算法的精度。
先将单幅随机空间载波频率干涉图转化成四幅随机相移量的时域干涉图,然后用最小二乘迭代求得相位信息。
模拟计算和实验结果表明,该算法只需10次左右的迭代计算就可实现算法峰值(PV)精度优于λ/20,均方根(RMS)精度优于λ/200,高于快速傅里叶变换(FFT)法;通过提高空间载波频率,使载波方向接近45°或135°可提高该算法的精度。
2022/9/6 19:12:32
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学生信息管理系统是典型的信息管理系统(MIS),其开发主要包括后台数据库的建立和维护以及前端应用程序的开发两个方面.对于前者要求建立起数据一致性和完整性强、数据安全性好的库.而对于后者则要求应用程序功能完备,易使用等特点.经过分析,我们使用Java开发工具,利用其提供的各种面向对象的开发工具,Java技术具有卓越的通用性、高效性、平台移植性和安全性,广泛应用于个人PC、数据中心、游戏控制台、科学超级计算机、移动电话和互联网,同时拥有全球最大的开发者专业社群.使用的数据库是Oracle,Oracle数据库功能强大,学习起来也不难,然后,对初始原型系统进行需求迭代,不断修正和改进,直到构成用户满意的可行系统.本文将分六个章节来叙述,第一章,概述,主要叙述系统开发的背景和选题意义,以及开发的必要性和可能性；
第二章,系统需求分析,架构系统的框架,为下面的内容做好准备；
第三章,系统总体设计,叙述数据库设计和系统子模块的功能；
第四章,数据库设计,主要介绍实体和数据表和SQL语句实现；
第五章,系统模块的详细设计,主要讲述了各个模块的功能;第六章,系统实现；
叙述系统运行情况及个人开发感受.在文中将会涉及一些其他的专业知识,但是只针对所用到的做大体的说明.关键词：学生信息JavaOracleODBC数据库
第二章,系统需求分析,架构系统的框架,为下面的内容做好准备；
第三章,系统总体设计,叙述数据库设计和系统子模块的功能；
第四章,数据库设计,主要介绍实体和数据表和SQL语句实现；
第五章,系统模块的详细设计,主要讲述了各个模块的功能;第六章,系统实现；
叙述系统运行情况及个人开发感受.在文中将会涉及一些其他的专业知识,但是只针对所用到的做大体的说明.关键词：学生信息JavaOracleODBC数据库
2022/9/6 17:02:27
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需求是产品创造或是迭代的重要根据，没有真实且详细的需求，就很难开展后续的工作；
但如何让需求从无到有？如何判断已有需求的真实性和可行性？如何让众多需求有条不紊的落地执行？这一期我就结合自己的工作经验，尽量总结一些接地气的处理方案。
由于行业经验并不多，有对工作处理不当的问题还请老师多多指点。
另外，我在这里举的实际例子基本都没有呈现最终的效果，最终的效果希望读者多思考或者欢迎找我交流。
第一部分主要讲我需求搜集过程中遇到问题以及处理方法。
工作中我貌似遇到过这样的问题：当产品新版本已完成了迭代，但是一段时间过去了，还没有收到用户的任何反馈，我进入了需求空白期。
那我是怎么度过这段尴尬的时期的呢？我总结有四
但如何让需求从无到有？如何判断已有需求的真实性和可行性？如何让众多需求有条不紊的落地执行？这一期我就结合自己的工作经验，尽量总结一些接地气的处理方案。
由于行业经验并不多，有对工作处理不当的问题还请老师多多指点。
另外，我在这里举的实际例子基本都没有呈现最终的效果，最终的效果希望读者多思考或者欢迎找我交流。
第一部分主要讲我需求搜集过程中遇到问题以及处理方法。
工作中我貌似遇到过这样的问题：当产品新版本已完成了迭代，但是一段时间过去了，还没有收到用户的任何反馈，我进入了需求空白期。
那我是怎么度过这段尴尬的时期的呢？我总结有四
2022/9/6 15:29:03
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顶点成分分析算法是一种非监督的端元提取算法。
顶点成分分析法假设纯净像元存在，根据凸面几何原理，认为端元都位于单形体的顶点。
VCA算法通过将数据投影到一个正交的子空间方向计算投影距离值最大的像元，它就是要寻找的端元。
要不断进行迭代计算，直到所有的端元都被找到。
VCA的计算步骤为:①对图像数据进行降维处理，设定一个信噪比门限值SNRth，根据图像的信噪比与门限值对比大小分别采用主成分分析法(PCA)或者奇异值分解法(SVD)对图像数据进行降维;②利用随机生成的正态分布矩阵计算初始向量，将所有的像元点向初始向量方向投影，找到投影值最大的作为端元;③继续计算新的投影向量方向并进行迭代计算直到找出所有的端元，本资源实现了VCA算法来非监督提取端元,希望对研讨端元提取的朋友有用
顶点成分分析法假设纯净像元存在，根据凸面几何原理，认为端元都位于单形体的顶点。
VCA算法通过将数据投影到一个正交的子空间方向计算投影距离值最大的像元，它就是要寻找的端元。
要不断进行迭代计算，直到所有的端元都被找到。
VCA的计算步骤为:①对图像数据进行降维处理，设定一个信噪比门限值SNRth，根据图像的信噪比与门限值对比大小分别采用主成分分析法(PCA)或者奇异值分解法(SVD)对图像数据进行降维;②利用随机生成的正态分布矩阵计算初始向量，将所有的像元点向初始向量方向投影，找到投影值最大的作为端元;③继续计算新的投影向量方向并进行迭代计算直到找出所有的端元，本资源实现了VCA算法来非监督提取端元,希望对研讨端元提取的朋友有用
2022/9/4 20:45:10
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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。
2024-04-09 15:03
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