想学习R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN必看的5篇经典论文，详细介绍了算法的原理

## ICAO 附件9：国际民航组织便利化标准与推荐做法

#### 概述

ICAO附件9，即《国际民航公约》附件9——便利化（Facilitation），是国际民航组织（ICAO）制定的一系列国际标准和推荐做法之一。
本版为第十版，发布于1997年4月，取代了此前的所有版本，并纳入了截至1996年11月21日由ICAO理事会采纳的所有修正案。


#### 目录与结构

- **前言**：提供了关于本附件适用性的相关信息。

- **第一章：定义与适用性**
- **定义**：明确了本附件中的术语定义。

- **适用性**：阐述了本附件适用的范围。

- **第二章：飞机的出入境**
- **一般规定**：概述了飞机出入境的基本原则。

- **飞机文件的描述、目的与使用**：详细介绍了飞机必需的各种文件及其用途。

- **出境程序**：规定了飞机离开一国领土时应遵循的程序。

- **入境程序**：阐述了飞机进入一国领土时的要求与步骤。

- **连续停靠多个国际机场的情况**：针对飞机在同一个缔约国内的多个国际机场停留的情况制定了特别规定。

- **飞机文件的完成**：说明了完成飞机文件的具体要求。

- **飞机的除虫**：列出了对飞机进行除虫的要求及程序。

- **飞机的消毒**：规定了飞机消毒的标准操作流程。

- **关于国际通用航空及其他非定期航班的安排**
- **一般规定**：概述了国际通用航空及非定期航班的操作原则。

- **提前通知抵达**：要求提供提前通知抵达的信息。

- **特殊许可的操作**：规定了在特定情况下需要获得特殊许可的情形。

- **飞机的放行与停留**：明确了飞机放行及停留期间的相关要求。

- **第三章：人员及其行李的出入境**
- **一般规定**：概述了人员及其行李出入境的基本原则。

- **入境要求与程序**
- **乘客身份文件**：详细说明了乘客需要提供的身份证明文件。

- **签证**：规定了入境所需的签证要求。

- **其他额外文件**：列举了可能需要提供的其他文件类型。

- **公共卫生要求**：强调了公共卫生方面的要求。

- **清关程序**：概述了人员入境的清关过程。

- **机组人员及其他运营商员工**：明确了机组人员和其他运营商员工的特殊要求。

- **民用航空飞行操作与客舱安全人员**：规定了这些特定工作人员的资格要求。

- **出境要求与程序**：概述了人员出境的规定与程序。

- **乘客与机组文件的完成**：说明了完成乘客与机组文件的具体要求。

- **乘客与机组的监护与照顾**：规定了对乘客与机组的监护责任与照顾措施。


#### 重要知识点

1. **定义与适用性**：
- 定义部分明确了本附件中使用的专业术语含义，如“飞机”、“缔约国”等。

- 适用性章节明确了该附件适用于所有缔约国及其相关机构和个人。


2. **飞机文件**：
- 描述了不同类型的飞机文件，包括但不限于飞行计划、载重平衡表等。

- 规定了这些文件的目的、使用方式以及填写要求。


3. **出入境程序**：
- 出境与入境程序分别详细列出了飞机离开或进入一个国家时所需遵循的步骤。

- 包括了申报、检查、清关等一系列程序。


4. **卫生措施**：
- 针对飞机的除虫和消毒制定了具体标准与程序。

- 这些措施旨在预防疾病传播，保障航空旅行的安全性。


5. **国际通用航空及非定期航班**：
- 对这类航班进行了特别规定，包括提前通知、特殊许可申请等。

- 旨在简化流程的同时确保安全与合规。


6. **人员与行李**：
- 详细规定了乘客、机组成员以及其他相关人员的身份验证、签证办理、健康检查等方面的要求。

- 强调了行李检查与携带物品的规定，确保符合各国法律法规。


通过以上内容可以看出，《国际民航公约》附件9——便利化，旨在通过一系列国际标准与推荐做法来简化并规范国际航空旅行中的各种程序，从而提高效率、保障安全并促进国际合作。

【百度地图Demo详解】在IT行业中，地图API的使用已经成为许多应用不可或缺的一部分，尤其是在移动开发领域。
百度地图作为国内主流的地图服务提供商之一，为开发者提供了丰富的API和SDK，便于他们在项目中集成地图功能。
本篇将详细介绍“百度地图Demo”，以及如何通过它来理解和运用百度地图API。
我们要理解什么是“Demo”。
在编程和软件开发中，Demo通常是指一个简化的示例程序，它展示了特定功能或技术的实际应用。
百度地图Demo就是一个包含了基础和进阶功能的实例，帮助开发者快速上手并理解如何在自己的应用中集成百度地图服务。
1. **注册与获取API密钥** 在使用百度地图API之前，我们需要在百度地图开放平台注册一个账号，并创建应用以获取API密钥。
这个密钥是我们在集成地图服务时必须提供的，用于识别调用来源，确保服务的安全性和可控性。
2. **基本地图展示** 百度地图Demo中的基础功能包括加载地图、设置缩放级别、平移和旋转地图。
这可以通过JavaScript API实现，通过创建地图实例、指定容器元素和设置地图中心点坐标来完成。
3. **标注与覆盖物** 在地图上添加标注可以指示特定地点，例如商店、学校等。
百度地图API提供了多种类型的覆盖物，包括点标记、信息窗口、多边形、圆等。
开发者可以根据需求自定义样式和交互行为。
4. **地理编码与反地理编码** 地理编码是将地址转换为坐标的过程，反地理编码则是将坐标转换为地址。
这两个功能在地图应用中非常实用，例如搜索附近的地点或者根据用户点击的位置显示相关信息。
5. **路线规划** 百度地图提供了丰富的路径规划API，包括驾车、公交、步行等多种方式。
开发者可以定制起点和终点，API会返回详细的路线信息，包括距离、预计时间、步骤等。
6. **实时交通信息** 结合百度地图的交通数据，开发者可以展示实时路况，帮助用户避开拥堵区域，提升出行效率。
7. **地图事件监听** 通过监听地图的点击、拖动等事件，开发者可以实现更丰富的交互功能，比如在用户点击地图时弹出信息窗口，或者在拖动地图时更新定位点。
8. **离线地图** 虽然“student20120923.bak”和“stumanager”两个文件名看起来不像是直接关联百度地图Demo的文件，但它们可能代表了对离线地图数据的备份或管理。
离线地图是针对网络环境不稳定或节省流量场景的一种解决方案，开发者可以通过百度地图SDK实现离线地图的下载、存储和使用。
9. **地图样式自定义** 百度地图允许开发者自定义地图样式，包括更改颜色、隐藏特定图层、设置透明度等，以适应不同应用场景的需求。
10. **集成定位服务** 百度地图API提供了定位服务，可以获取设备的当前位置，同时支持室内定位和高精度定位。
开发者可以结合这些功能实现导航、签到等应用。
“百度地图Demo”是一个全面的教程，涵盖了地图集成的各个方面。
通过学习和实践，开发者不仅可以了解百度地图API的基本用法，还能掌握如何在实际项目中灵活运用，为用户提供更加便捷和丰富的地图体验。

《电除尘、电除尘配电间抹灰工程技术交底》文档主要涵盖了抹灰工程在施工过程中的关键技术和质量要求，旨在确保工程的顺利完成和高质量标准。
以下是文档内容的详细解析：1. **作业条件**： - 在抹灰前，需确保门窗框定位正确，固定牢固，同时清理基层表面的油渍、灰尘等。
- 封堵脚手眼和废弃孔洞时，要先清理杂物，保持湿润后再进行封堵。
- 外墙抹灰前，需搭建安全的外架，减少抹灰接茬，保证抹灰面平整。
- 对整体建筑进行垂直和平整度检查，设置抹灰层控制线，作为抹灰依据。
2. **技术关键要求**： - 在不同材料基体交接处，要采取防止开裂的加强措施，如加设加强网，搭接宽度不小于100mm。
- 使用外加剂的砂浆，需符合设计或相关规定。
3. **质量关键要求**： - 防止出现空鼓、开裂、脱落，要求基体表面清洁，潮湿，光滑表面凿毛，控制各抹灰层厚度，大面积抹灰分格，加强成品养护。
- 确保台、雨棚等部位的水平和垂直方向一致性，抹灰前拉通线找平找正。
- 保证抹灰面平整，阴角方正垂直，墙面阴角需做水泥砂浆墙护角。
4. **其他关键要求**： - 为减少因砂浆内外收缩差异导致的开裂和脱落，应尽量减小抹灰厚度，若必须增加，应采取挂铁丝网等加强措施。
- 孔洞、槽、盒周围抹灰应平整，背后抹灰也需平整。
5. **工艺流程**： - 包括墙面基层处理、浇水潮湿，堵缝、孔洞处理，找垂直、套方，抹灰饼、充筋，底层灰和中层灰的抹灰，预留孔洞等的修整，面层灰的抹涂，滴水线的制作，以及养护等步骤。
6. **操作工艺**： - 描述了每一步的具体操作，如清理墙面，吊垂直找规矩，抹灰的层次控制，孔洞的修整，面层灰的处理，滴水线的制作，以及养护时间等。
7. **质量要求**： - 主控工程要求基层处理干净，抹灰材料合格，抹灰层无脱层、空鼓、裂缝等问题。
- 一般工程要求抹灰表面光滑，厚度合规，分格缝设置合理。
8. **成品保护**： - 对已完成的抹灰工程进行隔离保护，定期养护，避免碰撞和污染。
总结起来，这份文档详细介绍了电除尘、电除尘配电间抹灰工程的全过程，包括施工前的准备、施工过程中的技术要求、质量标准以及成品保护措施，为施工人员提供了全面的技术指导。

### QT添加外部库lib的方法详解#### 一、前言在使用QT开发过程中，经常需要引入第三方库来实现特定功能或提升开发效率。
本文将详细介绍如何在QT项目中添加并使用外部静态库(lib)的方法。
#### 二、准备工作在开始之前，请确保您已经具备以下条件：1. **安装了QT环境**：包括QT Creator和相应的编译工具链。
2. **已有的QT项目**：如果您还没有项目，可以通过QT Creator新建一个项目。
3. **需要添加的外部库文件**： - 静态库文件(.lib或.a)。
- 相应的头文件(.h)。
#### 三、添加外部库的基本步骤1. **放置库文件**： - 将所需的静态库文件和头文件放置到项目的适当位置。
通常的做法是在项目根目录下创建一个专门的文件夹（例如“API”），并将这些文件放入该文件夹中。
2. **添加头文件**： - 在QT Creator中，右键点击项目名称 -＞ “添加现有文件” -＞ 选择所需的头文件 -＞ 点击“确定”。
这样做的目的是告诉编译器去哪里查找这些头文件。
- 如果出现错误提示，可能是因为编译器无法找到相应的库文件或链接配置有误。
此时，可以尝试调整配置或者按照后续步骤操作。
3. **配置.pro文件**： - 打开项目中的.pro文件，在文件末尾添加以下代码来指定库文件的位置以及链接方式： ```pro LIBS += -L/path/to/your/library -lmylibrary INCLUDEPATH += /path/to/your/include ``` 其中，“/path/to/your/library”是库文件所在的绝对路径，“-lmylibrary”是库文件的名字（不含扩展名）。
而“/path/to/your/include”则是头文件所在的路径。
4. **编译项目**： - 保存所有更改后，重新编译项目以确保库文件被正确链接。
5. **调试与测试**： - 编译完成后，运行程序检查是否成功调用了库中的函数。
如果遇到问题，可以查看编译日志或使用调试工具定位问题所在。
#### 四、常见问题及解决方法1. **编译错误**： - 如果在编译过程中遇到关于找不到库文件的错误，确保您已经在.pro文件中正确指定了库文件和头文件的路径。
- 检查库文件的命名是否正确，尤其是对于不同平台（Windows/Linux等）下的库文件命名差异。
2. **链接错误**： - 如果在链接阶段出现问题，可能是因为没有正确地指定库文件的链接选项。
确保在.pro文件中使用了正确的-L和-l参数。
- 另外，注意库文件的版本兼容性问题，特别是当使用跨平台库时。
3. **运行时错误**： - 如果程序在运行时出现问题，可能是因为库文件的依赖关系没有正确处理。
确保所有必要的依赖项都被正确链接。
#### 五、注意事项1. **路径配置**： - 确保所有路径都为绝对路径，并且符合项目的实际结构。
- 在Windows系统下，路径分隔符为反斜杠(\)，而在Linux/Unix系统下，则使用正斜杠(/)。
2. **编译器兼容性**： - 确认使用的库文件与编译器版本兼容。
例如，某些库文件可能仅支持特定版本的GCC或MSVC编译器。
3. **动态库与静态库的区别**： - 本文主要介绍了如何添加静态库，但有时也会用到动态库（.dll/.so文件）。
对于动态库的处理方式略有不同，需要在运行时加载或使用特定的加载机制。
#### 六、总结通过上述步骤，您应该能够成功地在QT项目中添加并使用外部静态库。
正确配置和使用外部库可以极大地提高开发效率，减少重复劳动。
在遇到具体问题时，可以参考官方文档或其他社区资源获取更多帮助。

在计算机视觉领域，图像配准是一项关键任务，它涉及到将多张图像对齐，以便进行比较、融合或分析。
OpenCV（开源计算机视觉库）提供了一系列工具和算法来执行这项工作，其中包括相位相关法。
本文将深入探讨如何利用OpenCV实现相位相关图像配准，并详细介绍相关知识点。
相位相关是一种非像素级对齐技术，它通过计算两个图像的频域相位差异来确定它们之间的位移。
这种方法基于傅里叶变换理论，傅里叶变换可以将图像从空间域转换到频率域，其中图像的高频成分对应于图像的边缘和细节，低频成分则对应于图像的整体结构。
我们需要理解OpenCV中的傅里叶变换过程。
在OpenCV中，可以使用`cv::dft`函数对图像进行离散傅里叶变换。
这个函数将输入的图像转换为频率域表示，结果是一个复数矩阵，包含了图像的所有频率成分。
然后，为了进行相位相关，我们需要计算两个图像的互相关。
这可以通过将一个图像的傅里叶变换与另一个图像的共轭傅里叶变换相乘，然后进行逆傅里叶变换得到。
在OpenCV中，可以使用`cv::mulSpectrums`函数来完成这个步骤，它实现了复数乘法，并且可以指定是否进行对位相加，这是计算互相关的必要条件。
接下来，我们获得的互相关图在中心位置有一个峰值，该峰值的位置对应于两幅图像的最佳位移。
通过找到这个峰值，我们可以确定图像的位移量。
通常，这可以通过寻找最大值或最小二乘解来实现。
OpenCV提供了`cv::minMaxLoc`函数，可以帮助找到这个峰值。
在实际应用中，可能会遇到噪声和图像不完全匹配的情况。
为了提高配准的准确性，可以采用滤波器（如高斯滤波器）预处理图像，降低噪声影响。
此外，还可以通过迭代或金字塔方法逐步细化位移估计，以实现亚像素级别的精度。
在实现过程中，需要注意以下几点：1.图像尺寸：为了进行傅里叶变换，通常需要将图像尺寸调整为2的幂，OpenCV的`cv::getOptimalDFTSize`函数可以帮助完成这一操作。
2.零填充：如果图像尺寸不是2的幂，OpenCV会在边缘添加零，以确保傅里叶变换的效率。
3.归一化：为了使相位相关结果更具可比性，通常需要对傅里叶变换结果进行归一化。
一旦得到配准参数，可以使用`cv::warpAffine`或`cv::remap`函数将一幅图像变换到另一幅图像的空间中，实现精确对齐。
总结来说，OpenCV提供的相位相关方法是图像配准的一种高效工具，尤其适用于寻找微小的位移。
通过理解和运用上述步骤，开发者可以在自己的项目中实现高质量的图像配准功能。

在建筑工程领域，模板连接紧固结构是施工过程中不可或缺的一部分，它直接影响着建筑物的质量、安全以及施工效率。
"一种建筑模板连接紧固结构"的设计旨在优化现有的模板系统，提高其稳定性和便捷性。
在这个文档中，我们将深入探讨这种设计装置的核心理念、工作原理以及在实际应用中的优势。
建筑模板是混凝土浇筑时用以形成结构形状的临时支撑结构，而连接紧固件则是模板系统的关键组成部分，用于固定模板位置并传递混凝土侧压力。
这种新的连接紧固结构可能采用了创新的材料或构造方式，以提升模板的连接强度和抗变形能力。
设计装置的重点通常在于提高施工效率，减少工人的劳动强度，同时保证模板的密封性，防止混凝土泄漏。
可能包括快速安装和拆卸机制，使得模板可以迅速定位和固定，节省工时。
此外，新型紧固结构还可能考虑到重复使用和耐用性，降低施工成本。
在工作原理上，这种连接紧固结构可能会利用螺栓、销钉、卡扣或其他机械连接方式，确保模板间的紧密配合。
同时，可能还融入了预应力设计，通过预先施加一定的力来抵消混凝土浇筑时产生的张力，增加整体稳定性。
在实际应用中，新型连接紧固结构能带来多方面的好处。
例如，提高施工精度，减少因模板位移导致的混凝土表面质量缺陷；
增强安全性，避免因模板松动引发的施工事故；
并且，简化拆装流程可以加快工程进度，缩短工期。
此外，这种设计可能还考虑到了环保因素，如采用可回收材料，减少施工现场的废弃物，符合绿色建筑的发展趋势。
同时，结构的优化也可能降低了模板系统的重量，便于运输和搬运，降低施工成本。
"一种建筑模板连接紧固结构.pdf"这份文档很可能详细介绍了这种新型结构的设计细节、计算方法、实验验证以及实际案例分析。
读者可以通过阅读这份文档，全面了解这种设计的创新之处以及如何在实际操作中实现其价值。
对于工程师、设计师和施工人员来说，这是一份非常有价值的参考资料，有助于提升他们在建筑模板工程中的专业技能和实践经验。

内容概要：文章详细介绍了如何运用Java及其相关技术栈(Spring Boot、Redis、RabbitMQ)来构建高性能电商秒杀系统。
内容涵盖了项目背景的重要性，针对高并发环境下常见的三大技术难题（超卖、数据库高压、恶意流量）提出了解决方案。
重点描述了系统的三层架构，核心组件之间的交互逻辑，特别是使用Redis进行库存预减以减轻数据库压力、RabbitMQ作为消息队列实现订单异步处理以及采用Redisson实现出库存操作时的分布式锁定防止超买问题。
此外，还包括详细的代码实例和性能优化措施比如分库分表、缓存机制、读写分离及令牌桶算法等。
适合人群：对Java开发有兴趣或是正在从事互联网行业尤其是电商平台开发工作的工程师和技术爱好者。
使用场景及目标：适用于想要深入理解Java在电商高并发场景的应用方式，以及希望掌握实际项目中面对高并发时采取的各种解决方案的专业人士。
文章不仅提供了详尽的设计思路还给出了实用的操作指南和优化方法。
阅读建议：鉴于本篇文章涵盖较多实战技术和最佳实践经验，在学习过程中可以边阅读代码边实验。
关注每一部分的关键点，尤其是性能瓶颈在哪里以及是如何被克服的。

在Android应用开发中，集成百度地图API是一项常见的需求，它能为用户提供丰富的地图服务功能，如定位、导航、路线规划等。
本篇文章将详细介绍如何在Android项目中进行百度地图的开发，以及一些关键的技术点。
我们需要在百度地图开放平台（http://lbsyun.baidu.com/）注册账号并创建应用，获取API密钥。
这个API密钥是连接我们应用与百度地图服务的关键，确保了应用的合法性。
完成注册后，根据应用的包名和签名信息生成相应的密钥，并在项目中正确配置。
接下来，我们将在AndroidManifest.xml文件中添加必要的权限。
包括访问网络、读写外部存储、获取地理位置等，例如：```xml＜uses-permission android:name="android.permission.INTERNET" /＞＜uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_FINE_LOCATION" /＞＜uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE" /＞```同时，添加百度地图SDK所需的库依赖：```xml＜meta-data android:name="com.baidu.lbsapi.API_KEY" android:value="你的API_KEY" /＞```然后，在布局文件中加入MapView组件，这是显示百度地图的核心组件：```xml＜com.baidu.mapapi.map.MapView android:id="@+id/bmapView" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="match_parent" android:clickable="true" /＞```在Activity或Fragment中初始化MapView，并设置地图的显示样式和级别：```javaMapView mapView = findViewById(R.id.bmapView);BaiduMap baiduMap = mapView.getMap();baiduMap.setMapType(BaiduMap.MAP_TYPE_NORMAL); // 设置为普通地图baiduMap.setZoom(15); // 设置地图缩放级别```为了让应用能够获取用户的位置信息，我们需要开启定位服务：```javaLocationClient locationClient = new LocationClient(this);locationClient.registerListener(new MyLocationListener()); // 自定义监听器locationClient.start(); // 开启定位```编写`MyLocationListener`类，重写`onReceiveLocation`方法，接收定位结果：```javapublic class MyLocationListener implements BDLocationListener { @Override public void onReceiveLocation(BDLocation location) { if (location != null) { // 使用获得的经纬度设置地图中心点 LatLng myLocation = new LatLng(location.getLatitude(), location.getLongitude()); MapStatusUpdate update = MapStatusUpdateFactory.newLatLng(myLocation); baiduMap.setMapStatus(update); } }}```为了给用户提供更丰富的地图交互体验，可以添加覆盖物（Overlay）、信息窗口（InfoWindow）等功能。
例如，自定义一个Marker来表示用户当前位置：```javaOverlayOptions markerOption = new MarkerOptions() .position(myLocation) .icon(BitmapDescriptorFactory.fromResource(R.drawable.marker));baiduMap.addOverlay(markerOption);```此外，还可以通过百度地图API实现路线规划，比如驾车、步行、公交等。
调用`DrivingRoutePlanOption`、`WalkingRou

简介：
标题中的“图像质量评价指标（全）”是指在图像处理领域中用于衡量图像质量的一系列量化标准。
这些标准可以帮助我们评估图像在经过压缩、传输、修复等操作后，其视觉效果与原始图像的相似程度。
图像质量评价对于图像处理算法的优化、图像压缩技术的选择以及视觉体验的研究都有着重要的作用。
描述中提到的“可结合blog”，可能是指提供了一些博客文章，这些文章可能深入浅出地解释了图像质量评价的原理和应用。
通常，博客会以易于理解的方式介绍复杂的理论概念，并可能包含实践案例或代码示例。
在压缩包内的文件中，我们可以看到以下几类资源：1. **图像清晰度评价函数说明.doc**：这可能是一个文档，详细介绍了用于评估图像清晰度的各种函数，如PSNR（峰值信噪比）、SSIM（结构相似性指数）等。
这些函数是衡量图像质量的重要工具，它们通过计算图像间的差异来量化质量损失。
2. **labA.jpg、labB.jpg、c.jpg、b.jpg、a.jpg**：这些都是图像文件，可能是用于示例或测试不同图像质量评价方法的原始图像和处理后的图像。
例如，可能会比较不同处理后的图像与原始图像的质量差异。
3. **result_lab.jpg**：这个名字暗示了这可能是某种实验结果的图像，可能展示了不同的图像处理技术或质量评价指标的应用效果。
4. **ssim.m**、**Qabf.m**、**mi.m**：这些都是MATLAB脚本文件，很可能是实现图像质量评价算法的代码。
SSIM脚本对应于SSIM算法的实现，这是一个常用的结构相似性指标；
Qabf可能是基于颜色和空间信息的图像质量评价函数；
而mi.m可能涉及互信息（Mutual Information）的计算，互信息常用于评估图像的相似性和信息保留程度。
这个压缩包提供的资源全面涵盖了图像质量评价的概念、方法和实际应用。
用户可以通过阅读文档了解理论知识，查看图像实例以直观感受，同时利用MATLAB代码进行实践操作，进一步理解和应用这些评价指标。
这对于学习和研究图像处理、图像分析或相关领域的人员来说是一份宝贵的资料。

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。