用VC++6.0实现的扫描线填充，裁剪算法及画线方法 CPenpen(PS_SOLID,1,fillcolor);//设置扫描线所用笔的属性 CPen*old=pDC-＞SelectObject(&pen); intj,k,s=0; intp[9];//每根扫描线交点 intpmin=1000; intpmax=0; for(inti=0;i＜inLength;i++)//建立边表 { edge[i].dx=(float)(inVertexArray[i+1].x-inVertexArray[i].x)/(inVertexArray[i+1].y-inVertexArray[i].y); edge[i].num=i; if(inVertexArray[i].y＜=inVertexArray[i+1].y) { edge[i].ymin=inVertexArray[i].y; edge[i].ymax=inVertexArray[i+1].y; edge[i].xmin=(float)inVertexArray[i].x; edge[i].xmax=(float)inVertexArray[i+1].x; } else{ edge[i].ymin=inVertexArray[i+1].y; edge[i].ymax=inVertexArray[i].y; edge[i].xmax=(float)inVertexArray[i].x; edge[i].xmin=(float)inVertexArray[i+1].x; } } //求多边形的最大最小值 for(intm=1;m＜inLength;m++) { for(intn=0;n＜inLength-m;n++) { if(pmaxinVertexArray[n].y) pmin=inVertexArray[n].y; } } for(intr=1;r＜inLength;r++) //边表edge排序 { for(intq=0;q＜inLength-r;q++) { if(edge[q].yminpmin;scan--)//扫描线遵守'“上开下闭”的原则 { intb=0; k=s; for(j=k;j=edge[j].ymin)&&(scan＜=edge[j].ymax))//判断扫描线与线段是否相交于顶点 { intpreNum=edge[j].num; intnextNum=edge[j].num+1; if(preNum==0) preNum=inLength-1; else preNum=preNum-1; if(nextNum==inLength) nextNum=0; if(scan==edge[j].ymax)//位于下顶点时，根据相临点的位置决定取几个点 { if(inVertexArray[nextNum].y＜edge[j].ymax) { b++; p[b]=(int)edge[j].xmax; } if(inVertexArray[preNum].yedge[j].ymin)&&(scan＜edge[j].

《精益创业》一书中曾为我们介绍到，小型的创业公司应先向市场推出极简的原型产品，然后在不断地试验和学习中，以最小的成本和有效的方式验证产品是否符合用户需求，并迭代优化产品，灵活调整方向。
而与之相同的精益用户体验也同样提倡把注意力从交付工作上移开。
同样的理念，只是处于不同的领域而已。
精益创业(LeanStartup)的基本思路及实践方式，从某种程度上讲，其实就是用户体验设计圈子中的行家们多年来所讲述和提倡的东西。
与过去不同，现在人们终于开始懂得去关注这些了。
而所谓的精益用户体验(LeanUX)本身也不是什么新事物；
类似于“AJAX”，它们都是对已有概念和技术的一种综合运用方式，这些名字本身更像是“

利用OpenCV开源视觉库来获取通过硬件解码的RGB图像，避免了通过调用AndroidCamera得到图像再转码为RGB格式，提高了系统的实时性。
然后对采集的图像进行高斯滤波和形态学变换。
最后对预处理后的图像进行Canny取边缘操作，利用Hough变换取得道路边缘直线组，在摄像头相对道路的偏转角度在一定范围的条件下，将边缘直线分为左右两组，之后对两组直线利用最小二乘法拟合得到两条道路边缘性，然后得到道路中心线及其位置，该信息可以通过串口\wifi\蓝牙等输出到控制器，以便控制器对小车或飞机的飞行姿态进行调整。

各标定步骤实现方法1计算标靶平面与图像平面之间的映射矩阵计算标靶平面与图像平面之间的映射矩阵，计算映射矩阵时不考虑摄像机的成像模型，只是根据平面标靶坐标点和对应的图像坐标点的数据，利用最小二乘方法计算得到[[ix]].2求解摄像机参数矩阵由计算得到的标靶平面和图像平面的映射矩阵得到与摄像机内部参数相关的基本方程关系，求解方程得到摄像机内部参数，考虑镜头的畸变模型，将上述解方程获得的内部参数作为初值，进行非线性优化搜索，从而计算出所有参数的准确值[[x]].3求解左右两摄像机之间的相对位置关系设双目视觉系统左右摄像机的外部参数分别为Rl,Tl,与Rr,Tr,，即Rl,Tl表示左摄像机与世界坐标系的相对位置，Rr,Tr表示右摄像机与世界坐标系的相对位置[[xi]]。
因此，对于空间任意一点，如果在世界坐标系、左摄像机坐标系和右摄像机坐标系中的坐标分别为Xw,,Xl,Xr，则有:Xl=RlXw+Tl;Xr=RrXw+Tr.因此，两台摄像机之间的相对几何关系可以由下式表示R=RrRl-1;T=Tr-RrRl-1Tl在实际标定过程中，由标定靶对两台摄像机同时进行摄像标定，以分别获得两台摄像机的内、外参数，从而不仅可以标定出摄像机的内部参数，还可以同时标定出双目视觉系统的结构参数[xii]。
由单摄像机标定过程可以知道，标定靶每变换一个位置就可以得到一组摄像机外参数:Rr,Tr,与Rl,Tl，因此，由公式R=RrRl-1;T=Tr-RrRl-1Tl，可以得到一组结构参数R和T

这是一个很小的DHCP服务器软件，附有使用说明，只有10几K，可用于windows系统为其他电脑动态分配IP地址。

采集到加速度变化信号并进行滤波使其信号波形改善，系统持续更新3轴加速度的最大最小值，每采样50次更新一次，并取出“动态阈值”接下来的50次采样利用此阈值判断个体是否迈出步伐，由于此阈值每50次采样更新一次，因此它是动态的。
这种选择具有自适应性，且足够快，除了动态阈值外，还利用动态精度来执行进一步的滤波。
利用移位寄存器和动态阈值判断个体是否有效地迈出一步。

Onivim2轻量级，模态代码编辑器:warning_selector:当前处于Alpha状态-可能存在错误或不稳定-请谨慎使用:warning_selector:介绍Onivim2是对编辑器的重新构想。
Onivim2旨在将Sublime的速度，VSCode的语言集成以及Vim的模式编辑体验整合到一个软件包中。
Onivim2内置使用框架。
Onivim2使用来管理缓冲区并提供可靠的模式编辑，并具有快速的本机前端。
另外，Onivim2整体上利用了VSCode扩展主机进程-最终意味着对VSCode扩展和配置的完全支持。
目标现代UX-与VSCode和Atom等现代代码编辑器相当的体验VSCode插件支持-使用VSCode插件的所有功能，包括语言服务器和调试器跨平台-适用于Windows，OSX和Linux含电池-开箱即用性能-毫不妥协：本机性能，最小输入延迟易于学习-Onivim2也应该适合非游泳者！该项目的目标是构建一个当今尚不存在的编辑器-像Sublime这样的本机代码编辑器的速度，模态编辑的强大功能以及像VSCode这样的轻量级

支持向量机是一种基于统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的机器学习系统，主要用来处理二元样本的分类问题，根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折衷，来获得最好的推广能力，要求分类线不但能将两类无错误地分开，而且要使两类的分类间隔最大，前者是保证经验风险最小（如使训练误差为0），而使分类间隔最大实际上就是使置信范围最小，

针对智能水下机器人(AUV)软件故障修复过程中存在的修复代价过高和系统环境只有部分可观察的问题,提出了一种基于微重启技术和部分客观马尔可夫决策(POMDP)模型的AUV软件故障修复方法。
该方法结合AUV软件系统分层结构特点,构建了基于微重启的三层重启结构,便于细粒度的自修复微重启策略的实施;并依据部分可观马尔可夫决策过程理论,给出AUV软件自修复POMDP模型,同时采用基于点的值迭代(PBVI)算法求解生成修复策略,以最小化累积修复代价为目标,使系统在部分可观环境下能够以较低的修复代价执行修复动作。
仿真实验结果表明,基于微重启技术和POMDP模型的AUV软件故障修复方法能够解决由软件老化及系统调用引起的AUV软件故障,同与两层微重启策略和三层微重启固定策略相比,该方法在累积故障修复时间和运行稳定性上明显更优。

计算方法实验，包括牛顿下山法，高斯-塞德尔迭代法，高斯消去法，样条插值，最小二乘法，龙贝格算法，LU分解法，改进的欧拉算法，四阶龙格库塔算法，亚当姆斯算法

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。