简介：
抽屉布局（Sliding Drawer）在Android开发中是一种常见的交互元素，它通常被用来隐藏一些不常用但必要的功能或信息，比如设置、帮助等。
用户可以通过拖动抽屉的把手来显示或隐藏抽屉内容。
在Android API 17及之后，官方不再推荐使用SlidingDrawer，而是建议使用`androidx.drawerlayout.widget.DrawerLayout`，这是Material Design组件库的一部分，提供更现代的界面设计和更好的用户体验。
然而，对于旧版本的Android应用或者对自定义需求较高的项目，我们仍可能需要手动实现类似抽屉的效果。
下面我们将深入讲解抽屉布局的实现原理和步骤。
1. **基本结构** 抽屉布局通常包含两个部分：抽屉内容（content）和抽屉把手（handle）。
内容部分通常包含一些控件，而把手则用于触发抽屉的滑动动画。
2. **自定义View** 要实现抽屉布局，你需要创建一个自定义的View，继承自`ViewGroup`。
在这个自定义View中，你需要管理抽屉内容和把手的位置和大小，并实现滑动手势的监听。
3. **手势检测** 使用`GestureDetector`或者直接在`onTouchEvent()`方法中处理滑动事件。
当用户触摸到把手并进行滑动时，你需要计算滑动的距离并相应地改变抽屉的内容区域。
4. **动画实现** Android提供了`android.view.ViewPropertyAnimator`类来实现平滑的动画效果。
你可以通过设置动画的时间、速度以及抽屉移动的距离来实现打开和关闭的动画。
5. **方向控制** 抽屉可以向上、向下、向左或向右滑出。
在处理滑动事件时，需要根据设定的方向判断滑动的合法性，并相应地更新抽屉的位置。
6. **状态管理** 记录抽屉的打开和关闭状态，以便在需要时恢复正确的视图状态。
例如，当用户点击其他地方或者按下返回键时，抽屉应自动关闭。
7. **触摸事件拦截** 如果抽屉内容中还有其他可交互的控件，可能需要处理触摸事件的拦截，确保滑动操作不会被子View误处理。
在提供的`slidingdrawer`文件中，你可能看到以下关键文件：- `SlidingDrawer.java`: 自定义的抽屉布局类，包含了抽屉的逻辑实现。
- `HandleView.java`: 抽屉的把手视图，通常会有一些自定义的样式。
- `ContentView.java`: 抽屉内容视图，可能包含多个子View。
- `activity_main.xml`: 布局文件，将自定义的抽屉布局添加到活动中。
通过阅读和理解这些代码，你可以了解到抽屉布局的具体实现细节，并根据自己的需求进行修改和扩展。
同时，这个项目也是一个很好的学习资源，可以帮助你更好地理解和掌握Android自定义View的开发。

简介：
在本文中，我们将深入探讨如何使用Qt框架与Video for Linux 2（V4L2）接口相结合，实现在Linux系统上显示摄像头视频流。
V4L2是Linux内核提供的一种标准接口，用于与视频捕获设备（如摄像头）进行交互，而Qt则是一个跨平台的C++图形用户界面应用程序开发框架。
我们需要了解V4L2的基本概念。
V4L2是V4L（Video4Linux）的升级版，提供了更多的功能，包括对多种视频格式的支持、多设备并发访问以及高级缓冲区管理。
它通过/dev/videoX设备节点与摄像头通信，X为设备编号。
接下来，我们要引入Qt。
Qt库提供了一套完整的图形用户界面工具，包括窗口、控件、布局等，以及多媒体模块（QMultimedia），可以方便地处理音频和视频数据。
在Qt中，我们可以通过QCamera类来操作摄像头，并使用QCameraViewfinder或QVideoWidget来显示视频流。
实现"v4l2摄像头显示视频流"的关键步骤如下：1. **初始化Qt环境**：确保系统已安装Qt库，然后创建一个Qt项目，选择合适的Qt版本和构建系统。
2. **导入相关模块**：在代码中导入必要的Qt模块，如`＜QtWidgets＞`（用于窗口和控件）、`＜QCamera＞`（摄像头操作）和`＜QCameraViewfinder＞`（显示视频流）。
3. **创建QCamera对象**：使用QCamera类创建一个摄像头对象，传入设备ID（通常是"/dev/video0"）作为参数。
例如： ```cpp QCamera camera(new QCamera("/dev/video0", this)); ``` 如果需要检测可用摄像头，可以使用`QCameraInfo`类列出所有设备。
4. **设置视频源**：V4L2摄像头作为视频源，可以通过设置`QCamera::setCaptureDevice`方法来实现： ```cpp camera.setCaptureDevice(QCamera::CaptureDevice::DeviceType, "video0"); ```5. **启动相机**：在确保设置正确后，启动相机： ```cpp camera.start(); ```6. **显示视频流**：创建一个`QCameraViewfinder`实例并将其设置为相机的视图finder，然后将视图finder添加到窗口布局中： ```cpp QCameraViewfinder *viewfinder = new QCameraViewfinder(this); camera.setViewfinder(viewfinder); layout-＞addWidget(viewfinder); // 假设layout是窗口的布局 ```7. **处理错误和状态改变**：为QCamera对象添加信号连接，以便在出现错误或状态改变时进行相应的处理。
8. **关闭相机**：在应用退出或不再需要视频流时，记得停止并释放相机资源： ```cpp camera.stop(); delete camera; ```以上就是使用Qt结合V4L2显示摄像头视频流的基本步骤。
实际应用中可能还需要处理分辨率设置、帧率控制、色彩格式转换等更复杂的细节。
同时，为了保证兼容性和稳定性，可能需要针对不同的硬件和驱动进行适配。
此外，还可以利用QMediaPlayer和QVideoSurfaceFormat等类来实现自定义的视频播放器功能。
通过这些知识，开发者可以构建出功能丰富的摄像头应用，不仅限于简单的视频显示，还能进行录像、图像处理等多种功能。
对于嵌入式系统或者需要在Linux环境下处理摄像头数据的应用来说，Qt结合V4L2是一个高效且灵活的选择。

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简介：
### CAS单点登录服务器配置详解#### 一、CAS单点登录概述CAS（Central Authentication Service）是一种开放源代码的单点登录协议和服务框架，它为Web应用提供了一种简化了的身份验证流程。
通过CAS，用户只需要在一个地方完成登录过程，即可在多个应用间共享登录状态，无需重复登录。
#### 二、CAS服务器安装与配置##### 2.1 安装CAS服务端1. **下载CAS服务端**：首先从官方网址http://www.cas.org/下载最新的CAS服务端压缩包。
2. **部署WAR包**：将下载的WAR包复制到Tomcat的webapps目录下，并将其重命名为`cas.war`。
3. **启动Tomcat**：启动Tomcat服务器，自动解压WAR包，此时会在Tomcat的webapps目录下生成一个名为`cas`的文件夹。
4. **访问CAS**：通过浏览器访问`http://localhost:8896/cas`来测试CAS服务是否正常启动。
##### 2.2 配置CAS使用数据库验证为了实现更安全、更灵活的身份验证机制，我们可以配置CAS使用数据库进行用户身份验证。
具体步骤如下：1. **修改部署配置文件**：打开`cas-server-webapp\WEB-INF\deployerConfigContext.xml`文件，找到`SimpleTestUsernamePasswordAuthenticationHandler`配置项，将其替换为`QueryDatabaseAuthenticationHandler`。
```xml ＜bean id="authenticationHandler" class="org.jasig.cas.authentication.handler.QueryDatabaseAuthenticationHandler"＞ ＜!-- 数据库连接数据源 --＞ ＜property name="dataSource" ref="dataSource"/＞ ＜!-- 查询语句 --＞ ＜property name="sql" value="SELECT password FROM users WHERE username = ?"/＞ ＜!-- 密码加密方式 --＞ ＜property name="passwordEncoder" ref="passwordEncoder"/＞ ＜/bean＞ ```2. **配置数据库连接**：在同一文件中添加一个新的`dataSource` bean来定义数据库连接信息。
```xml ＜bean id="dataSource" class="org.springframework.jdbc.datasource.DriverManagerDataSource"＞ ＜property name="driverClassName" value="com.mysql.jdbc.Driver"/＞ ＜property name="url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/casdb"/＞ ＜property name="username" value="casuser"/＞ ＜property name="password" value="password"/＞ ＜/bean＞ ```3. **配置密码加密方式**：继续在同一文件中添加`passwordEncoder` bean来指定密码加密方式，这里使用MD5作为示例。
```xml ＜bean id="passwordEncoder" class="org.springframework.security.crypto.password.StandardPasswordEncoder"＞ ＜constructor-arg value="MD5"/＞ ＜/bean＞ ```4. **测试数据库验证**：重启Tomcat服务器，访问CAS服务器页面，使用数据库中的用户名和密码尝试登录，验证是否可以成功登录。
#### 三、CAS工作原理CAS的工作原理主要分为以下几个步骤：1. **用户访问服务**：用户首次访问受保护的资源时，CAS客户端会检测到HTTP请求中缺少ServiceTicket（简称ST），表明用户尚未经过身份验证。
2. **重定向至CAS服务器**：CAS客户端会将用户重定向到CAS服务器进行身份验证，并携带用户的请求URL作为参数（service参数）。
3. **用户认证**：CAS服务器接收到来自用户的认证请求后，引导用户进入登录页面。
用户输入用户名和密码进行登录，若身份验证成功，则CAS服务器通过HTTPS协议返回一个TGC（Ticket-Granting Cookie）给浏览器。
4. **发放ServiceTicket**：CAS服务器生成一个随机的ServiceTicket（简称ST），并将用户重定向回CAS客户端。
5. **验证ServiceTicket**：CAS客户端收到ST后，向CAS服务器验证ST的有效性。
如果验证通过，则允许用户访问受保护资源。
6. **传输用户信息**：CAS服务器验证ST通过后，将用户的相关认证信息发送给CAS客户端。
通过以上步骤，CAS实现了单点登录的功能，极大地提升了用户体验和系统的安全性。
### 四、CAS与HTTPS在配置CAS服务器时，可以选择使用HTTPS协议来增强通信的安全性。
如果选择HTTPS协议，则需要在服务器上配置CAS证书。
证书的创建和导入过程可以参考以下链接：[http://m.blog..net/zrk1000/article/details/51166603](http://m.blog..net/zrk1000/article/details/51166603)### 总结本文详细介绍了如何配置CAS单点登录服务，并重点讲解了如何利用Java代码实现CAS的配置，包括使用数据库进行登录验证的具体步骤。
同时，还阐述了CAS的基本工作原理，帮助读者更好地理解CAS的工作流程和技术细节。

浅墨出品，零资源分下载，分享精神至上~运行可以看到两幅图中的SURF特征点检测效果，为稍后将放出的特征点匹配做准备~程序的核心部分为OpenCV中的SurfFeatureDetector类和SurfDescriptorExtractor类。
博文《【OpenCV入门教程之十七】OpenCV重映射&SURF特征点检测合辑》的配套详细注释源代码之一。
博文链接：http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/309745131.已将dll打包到Release文件夹下，运行Release文件夹中的exe可以直接看到运行结果.2.源代码运行需要进行OpenCV+VS开发环境的配置。
可以参看我写的配置博文：http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/198093373.编写环境：VisualStudio20104.写作当前代码时配套使用的OpenCV版本：2.4.95.推荐代码结合博文一起看，学习效果更佳。
by@浅墨_毛星云

基于VC++实现的人脸检测，运用adaboost算法实现的

在游戏开发中，碰撞检测是不可或缺的一个环节，尤其是在实时性要求高的Moba（多人在线战术竞技）游戏中。
基于距离的碰撞算法是一种优化过的碰撞检测方法，尤其适合于地图区域相对较小的游戏场景。
这类算法通常比传统的矩形或圆形碰撞检测更为精确，能够处理更复杂的形状，并且计算效率相对较高。
**基于距离的算法基础**基于距离的碰撞检测通常涉及到距离场（DistanceField）的概念。
距离场是一个数学结构，其中每个点表示到最近物体表面的距离。
它可以是离散的，如基于像素的，也可以是连续的，如通过高斯积分得到的。
这种数据结构可以用来快速判断两个物体是否相交，只需要计算它们的距离场之间的最小距离。
**Unity中的实现**Unity引擎提供了一套强大的工具来支持游戏开发，包括碰撞检测。
在Unity中，我们可以利用Shader语言（如CG或HLSL）来创建自定义的距离场，并将其应用于游戏对象的材质。
这使得在运行时能够高效地计算物体间的距离，进而进行碰撞检测。
**优化与性能**基于距离的碰撞检测算法的一大优势在于其性能。
相比于传统的包围盒（AABB）或碰撞球（OBB）检测，它能更快地识别出不相交的物体，因为

提出一种新的测量惯性转角的方法，它是采用一无源环形谐振器作为转动的传感元件，为检测顺时针和逆时针谐振腔长之间的差值，釆用外部激光器。
还给出了初步性能数据。

裂纹检测数据集光伏电池片详细的理解参照：https://mp.csdn.net/postedit/79782375

生理信号中，能够自动的对心电图(Electrocardiograph,ECG)信号进行分析是当前信号处理领域中的研究热点和难点，能够自动的进行心电图信号的分析将会强有力的促进医疗事业的蓬勃发展，同时能够使国民的健康水平有大幅度的提高，对于现代信号处理技术在医疗领域中应用的将会产生重大的突破。
对于心电信号的分析有很广泛的研究内容以及研究方法，其中能够快速准确的定位心电信号中QRS波群和P、T波,是心电图信号分析的一个关键环节，心电信号中往往拥有过多的信号干扰，去除信号的干扰是准确检测各种特征波的前提。
截止到现在为止，当前对于心电信号的滤波方法研究以及对于特征波形的定位中还存在着许多的不足以及亟待改进的地方。
针对当前现状，本文从以下两个方面展开研究，包括“心电信号滤波”以及“QRS波形定位”。
由于心电信号产生的十分微弱，周围环境中掺杂的肌电干扰、基线漂移以及工频干扰都会对心电信号造成影响。
本文设计了针对50Hz工频干扰的滤波器设计。
从实际情况出发来看，设计了基于FIR陷波器和Levkov滤波法相结合的方法来滤除信号中50Hz工频干扰。
实验结果显示，改进后的算法相比较传统的滤波器而言，是一种更为有效ECG信号滤波法。
QRS波形定位：特征波形定位是心电信号分析与诊断的基础，是诊断的入手点。
QRS波群是心电图最主要最突出的波段，是检测其他波形的前提，P波和T波在诊断中也有重要意义。
通过对临床QRS复合波的形态研究，根据小波多分辨率分析的特点和模极大值检测原理，提出一种Marr小波链检测QRS波群的新算法。
变换3种尺度来定位R波，然后对定位到的峰值采样点采取多数表决的方式，最终唯一确定R波位置。
R波确定后再向前、向后搜索Q、S波。
对于P波和T波则增大尺度，应用同样的方法来检测。

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。