使用DShow采集摄像头图像并预览,熟习一下Filter的使用，希望对大家有用

DirectX修复工具(DirectXRepair)是一款系统级工具软件，简便易用。
本程序为绿色版，无需安装，可直接运行。
本程序的主要功能是检测当前系统的DirectX状态，如果发现异常则进行修复。
程序主要针对0xc000007b问题设计，可以完美修复该问题。
本程序中包含了最新版的DirectXredist(Jun2010)，并且全部DX文件都有Microsoft的数字签名，安全放心。
本程序为了应对一般电脑用户的使用，采用了傻瓜式一键设计，只要点击主界面上的“检测并修复”按钮，程序就会自动完成校验、检测、下载、修复以及注册的全部功能，无需用户的介入，大大降低了使用难度。
本程序适用于多个操作系统，如WindowsXP（需先安装.NET2.0，详情请参阅“致WindowsXP用户.txt”文件）、WindowsVista、Windows7、Windows8、Windows8.1、Windows8.1Update、Windows10，同时兼容32位操作系统和64位操作系统。
本程序会根据系统的不同，自动调整任务模式，无需用户进行设置。
本程序的V3.8版分为标准版、增强版以及在线修复版。
所有版本都支持修复DirectX的功能，而增强版则额外支持修复c++的功能。
在线修复版功能与标准版相同，但其所需的数据包需要在修复时自动下载。
各个版本之间，主程序完全相同，只是其配套使用的数据包不同。
因此，标准版和在线修复版可以通过补全扩展包的方式成为增强版。
本程序自V3.5版起，自带扩展功能。
只要在主界面的“工具”菜单下打开“选项”对话框，找到“扩展”标签，点击其中的“开始扩展”按钮即可。
扩展过程需要Internet连接，扩展成功后新的数据包可自动生效。
扩展用时根据网络速度不同而不同，最快仅需数秒，最慢需要数分钟，烦请耐心等待。
本程序自V2.0版起采用全新的底层程序架构，使用了异步多线程编程技术，使得检测、下载、修复单独进行，互不干扰，快速如飞。
新程序更改了自我校验方式，因此使用新版本的程序时不会再出现自我校验失败的错误；
但并非取消自我校验，因此程序安全性与之前版本相同，并未降低。
程序有自动更新c++功能。
由于绝大多数软件运行时需要c++的支持，并且c++的异常也会导致0xc000007b错误，因此程序在检测修复的同时，也会根据需要更新系统中的c++组件。
自V3.2版本开始使用了全新的c++扩展包，可以大幅提高工业软件修复成功的概率。
修复c++的功能仅限于增强版，标准版及在线修复版在系统c++异常时（非丢失时）会提示用户使用增强版进行修复。
除常规修复外，新版程序还支持C++强力修复功能。
当常规修复无效时，可以到本程序的选项界面内开启强力修复功能，可大幅提高修复成功率。
请注意，此功能为试验性功能，请仅在常规修复无效时再使用。
程序有两种窗口样式。
正常模式即默认样式，适合绝大多数用户使用。
另有一种简约模式，此时窗口将只显示最基本的内容，修复会自动进行，修复完成10秒钟后会自动退出。
该窗口样式可以使修复工作变得更加简单快速，同时方便其他软件、游戏将本程序内嵌，即可进行无需人工参与的快速修复。
开启简约模式的方法是：打开程序所在目录下的“Settings.ini”文件（如果没有可以自己创建），将其中的“FormStyle”一项的值改为“Simple”并保存即可。
新版程序支持命令行运行模式。
在命令行中调用本程序，可以在路径后直接添加命令进行相应的设置。
常见的命令有7类，分别是设置语言的命令、设置窗口模式的命令，设置安全级别的命令、开启强力修复的命令、设置c++修复模式的命令、控制DirectDraw的命令、显示版权信息的命令。
具体命令名称可以通过“/help”或“/?”进行查询。
程序有高级筛选功能，开启该功能后用户可以自主选择要修复的文件，避免了其他不必要的修复工作。
同时，也支持通过文件进行辅助筛选，只要在程序目录下建立“Filter.dat”文件，其中的每一行写一个需要修复文件的序号即可。
该功能仅针对高级用户使用，并且必须在正常窗口模式下才有效（简约模式时无效）。
本程序有自动记录日志功能，可以记录每一次检测修复结果，方便在出现问题时，及时分析和查找原因，以便找到解决办法。
程序的“选项”对话框中包含了6项高级功能。
点击其中的“注册系统文件夹中所有dll文件”按钮可以自动注册系统文件夹下的所有dll文件。
该项功能不仅能修复DirectX的问题，还可以修复系统中很多其他由于dll未注册而产生的问题，颇为实用。
点击该按钮旁边的小箭头，还可以注册任意指定文件夹下的dll文件，方便用户对绿色版、硬盘版的程序组件进行注册。
点

CAN过滤器测试代码

importnumpyasnpimportsysdefconv_(img,conv_filter):filter_size=conv_filter.shape[1]result=np.zeros((img.shape))#循环遍历图像以使用卷积运算forrinnp.uint16(np.arange(filter_size/2.0,img.shape[0]-filter_size/2.0+1)):forcinnp.uint16(np.arange(filter_size/2.0,img.shape[1]-filter_s

clearall;closeall;fs=8e5;%抽样频率fm=20e3;%基带频率n=2*(6*fs/fm);final=(1/fs)*(n-1);fc=2e5;%载波频率t=0:1/fs:(final);Fn=fs/2;%耐奎斯特频率%用正弦波产生方波%==========================================twopi_fc_t=2*pi*fm*t;A=1;phi=0;x=A*cos(twopi_fc_t+phi);%方波am=1;x(x＞0)=am;x(x＜0)=-1;figure(1)subplot(321);plot(t,x);axis([02e-4-22]);title('基带信号');gridoncar=sin(2*pi*fc*t);%载波ask=x.*car;%载波调制subplot(322);plot(t,ask);axis([0200e-6-22]);title('PSK信号');gridon;%=====================================================vn=0.1;noise=vn*(randn(size(t)));%产生乐音subplot(323);plot(t,noise);gridon;title('乐音信号');axis([0.2e-3-11]);askn=(ask+noise);%调制后加噪subplot(324);plot(t,askn);axis([0200e-6-22]);title('加噪后信号');gridon;%带通滤波%======================================================================fBW=40e3;f=[0:3e3:4e5];w=2*pi*f/fs;z=exp(w*j);BW=2*pi*fBW/fs;a=.8547;%BW=2(1-a)/sqrt(a)p=(j^2*a^2);gain=.135;Hz=gain*(z+1).*(z-1)./(z.^2-(p));subplot(325);plot(f,abs(Hz));title('带通滤波器');gridon;Hz(Hz==0)=10^(8);%avoidlog(0)subplot(326);plot(f,20*log10(abs(Hz)));gridon;title('Receiver-3dBFilterResponse');axis([1e53e5-31]);%滤波器系数a=[100.7305];%[10p]b=[0.1350-0.135];%gain*[10-1]faskn=filter(b,a,askn);figure(2)subplot(321);plot(t,faskn);axis([0100e-6-22]);title('通过带通滤波后输出');gridon;cm=faskn.*car;%解调subplot(322);plot(t,cm);axis([0100e-6-22]);gridon;title('通过相乘器后输出');%低通滤波器%==================================================================p=0.72;gain1=0.14;%gain=(1-p)/2Hz1=gain1*(z+1)./(z-(p));subplot(323);Hz1(Hz1==0)=10^(-8);%avoidlog(0)plot(f,20*log10(abs(Hz1)));gridon;title('LPF-3dBresponse');axis([05e4-31]);%滤波器系数a1=[1-0.72];%(z-(p))b1=[0.140.14];%gain*[11]so=filter(b1,a1,cm);so=so*10;%addgainso=so-mean(so);%removesDCcomponentsubplot(324);

本论文引见了在matlab平台下的数字音效处理的实现。
主要使用了matlab中的GUI、FDAtools、audio函数、fft函数、filter函数等制作了图形用户界面、声音的采集和播放、信号在时域和频率的多种处理、滤波器的制作和应用。
通过对声音的时域和频域分析，利用梳状滤波器、IIR2阶滤波器、信号加权线性叠加算法、频域差值算法等理论工具最后实现出对声音的均衡、变声、回声和混音的音效处理

很多音视频的SDK库包括OpenCV需要用摄像头作为视频源，这个工具处理了没有摄像头也能采集图像的问题。
安装了插件之后，在系统中就模拟出一个虚拟的视频采集设备，使用Directshow的枚举视频设备方法能枚举出来。
这个插件输入的视频源需为媒体文件，通过VirtualCamConfig这个工具来设置文件的路径，文件路径被保存到注册表后，插件被加载和运行的时候则会输出文件里的图像。

本程序包含了DirectShow开发的示例程序。
合适DirectShow初学者进行学习。
它包含了以下几个子程序：simplest_directshow_player:最简单的基于DirectShow的视频播放器。
simplest_directshow_player_custom:最简单的基于DirectShow的视频播放器（Custom）。
playerGUI:最简单的基于DirectShow的播放器-图形界面版。
simplest_directshow_info:最简单的Directshow信息显示例子。
simplest_directshow_filter:目前还未完成。

项目基于jdk1.8整合了springboot+mvc+mybatis(通用mapper)+druid+jsp+bootstrap等技术,springboot+Listener(监听器),Filter(过滤器),Interceptor(拦截器),Servlet,springmvc静态资源,文件上传下载,多数据源切换,缓存,quartz定时任务(没有具体业务实现)等技术点都在项目中实现了,可谓是麻雀虽小五脏俱全!项目也整合了redis做缓存,把pom.xml中spring-boot-starter-data-redis和com.xe.demo.common.support.redis包下的正文去掉,即可开启redis支持.

druid-0.2.20.jarDruid首先是一个数据库连接池。
Druid是目前最好的数据库连接池，在功能、功能、扩展性方面，都超过其他数据库连接池，包括DBCP、C3P0、BoneCP、Proxool、JBossDataSource。
Druid已经在阿里巴巴部署了超过600个应用，经过一年多生产环境大规模部署的严苛考验。
同时Druid不仅仅是一个数据库连接池，它包括四个部分：Druid是一个JDBC组件，它包括三个部分：基于Filter－Chain模式的插件体系。
DruidDataSource高效可管理的数据库连接池。
SQLParser

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。