老外写的一个程序，双输入单输出，并不是simulink模块，代码有点长，但是备注很详细，看懂问题不大。
2023/8/2 21:09:09
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fuzzyPID_1019.mdl模型注释在运行之前需要将matlab的工作目录放在包含所有文件的文件夹里然后在commandwindow中输入下面三条语句，将模糊规则注入到模型中FuzzyKp=readfis('FuzzyKp.fis')FuzzyKi=readfis('FuzzyKi.fis')FuzzyKd=readfis('FuzzyKd.fis')具体的运行效果我没有细调，请大家自行调试。
分享这个模型就是想让大家有个model好上手好参考，大家多研究多琢磨。
PMSM1018_PI.mdl之前这个模型有错误，是我的疏忽。
里面最下面中间有个模块ADRC_w_2nd是自抗扰控制的，我没有调好。
把他删了就行了。
其他部分是正确的。
分享这个模型就是想让大家有个model好上手好参考，大家多研究多琢磨。
PMSM1018_PI.mdl之前这个模型有错误，是我的疏忽。
里面最下面中间有个模块ADRC_w_2nd是自抗扰控制的，我没有调好。
把他删了就行了。
其他部分是正确的。
2023/8/1 10:47:31
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在android下实现ios的实时毛玻璃效果的demo。
使用非常简单，可以根据自己的需求对代码进行修改。
一般情况下只需要把需要模糊的view继承BlurringView，然后设置背景的blurredView。
然后在画面刷新的时候使用invalidate（）就好。
如果BlurringView需要继承ViewGroup的话记得加上setWillNotDraw(false);如果mBlurredView.draw(mBlurringCanvas)无效，可以尝试用mBlurredView.getDrawingCache（）后bitmap，在转换成mBlurringCanvas；
注意：需要support.v8.renderscript包。
（对低版本的api）效果图：http://www.jcodecraeer.com/uploads/150319/1-150319202G6305.gif如何有问题可以留言讨论
使用非常简单，可以根据自己的需求对代码进行修改。
一般情况下只需要把需要模糊的view继承BlurringView，然后设置背景的blurredView。
然后在画面刷新的时候使用invalidate（）就好。
如果BlurringView需要继承ViewGroup的话记得加上setWillNotDraw(false);如果mBlurredView.draw(mBlurringCanvas)无效，可以尝试用mBlurredView.getDrawingCache（）后bitmap，在转换成mBlurringCanvas；
注意：需要support.v8.renderscript包。
（对低版本的api）效果图：http://www.jcodecraeer.com/uploads/150319/1-150319202G6305.gif如何有问题可以留言讨论
2023/8/1 1:51:16
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引子：自上世纪末KentBeck提出TDD(Test-DrivenDevelopment)开发理念以来，开发和测试的边界变的越来越模糊，从原本上下游的依赖关系，逐步演变成你中有我、我中有你的互赖关系，甚至很多公司设立了新的QE(QualityEngineer)职位。
和传统的QA(QualityAssurance)不同，QE的主要职责是通过工程化的手段保证项目质量，这些手段包括但不仅限于编写单元测试、集成测试，搭建自动化测试流程，设计性能测试等。
可以说，QE身上兼具了QA的质量意识和开发的工程能力。
我会从开发的角度分三期聊聊QE这个亦测试亦开发的角色所需的基本技能。
前情概要：作为QE三部曲的最后
和传统的QA(QualityAssurance)不同，QE的主要职责是通过工程化的手段保证项目质量，这些手段包括但不仅限于编写单元测试、集成测试，搭建自动化测试流程，设计性能测试等。
可以说，QE身上兼具了QA的质量意识和开发的工程能力。
我会从开发的角度分三期聊聊QE这个亦测试亦开发的角色所需的基本技能。
前情概要：作为QE三部曲的最后
2023/7/31 0:17:58
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图像去雾算法的的原文，在本文中，我们提出了一个简单但有效的图像先验暗通道之前，从一个单一的输入图像去除混浊。
暗通道先验是一种室外无雾图像的统计。
这是基于一个关键的观察结果，大多数室外无雾图像中的局部斑点包含一些像素，这些像素在至少一个颜色通道中的强度非常低。
利用这一先验模型，我们可以直接估计薄雾的厚度，并恢复高质量的无薄雾图像。
在各种模糊图像上的结果表明了该算法的有效性。
此外，作为除雾的副产品，还可以获得高质量的深度图。
暗通道先验是一种室外无雾图像的统计。
这是基于一个关键的观察结果，大多数室外无雾图像中的局部斑点包含一些像素，这些像素在至少一个颜色通道中的强度非常低。
利用这一先验模型，我们可以直接估计薄雾的厚度，并恢复高质量的无薄雾图像。
在各种模糊图像上的结果表明了该算法的有效性。
此外，作为除雾的副产品，还可以获得高质量的深度图。
2023/7/29 13:51:16
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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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