Qt写的提示框窗口，支持背景色自定义，消失动画支持淡出、飞出和最小化，博客地址http://www.cnblogs.com/swarmbees/p/7288885.html
2024/4/22 12:43:37
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单个铯原子被困在磁光阱（MOT）的远共振光学偶极阱（FORT）中，并使用电荷耦合器件（CCD）相机直接成像。
通过基于光子计数的HBT系统使用荧光，可以观察到二元单原子步骤和光子反聚束。
在FORT中平均原子停留时间约为9s。
为了减少检测过程中的背景噪声，我们使用了微弱的激光探针，该探针被调谐到D1线，以从垂直于大Kong径准直系统的方向照亮单个原子。
直接从单个原子的荧光获得二阶相干度g（（2））（tau）=0.12+/-0.02，而无需扣除背景。
背景光已被抑制到每50毫秒10个计数，与报告的结果相比要低得多。
测得的g（（2））（tau）与理论分析非常吻合。
该系统提供了一种简单有效的方法来操纵和测量单个中性原子，并开辟了创建高效受控单光子源的途径。
通过基于光子计数的HBT系统使用荧光，可以观察到二元单原子步骤和光子反聚束。
在FORT中平均原子停留时间约为9s。
为了减少检测过程中的背景噪声，我们使用了微弱的激光探针，该探针被调谐到D1线，以从垂直于大Kong径准直系统的方向照亮单个原子。
直接从单个原子的荧光获得二阶相干度g（（2））（tau）=0.12+/-0.02，而无需扣除背景。
背景光已被抑制到每50毫秒10个计数，与报告的结果相比要低得多。
测得的g（（2））（tau）与理论分析非常吻合。
该系统提供了一种简单有效的方法来操纵和测量单个中性原子，并开辟了创建高效受控单光子源的途径。
2024/4/22 6:07:56
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任务规划是无人机协同作战的关键技术之一。
以压制敌方防空火力任务为背景，考虑战场地形与威胁分布、击毁目标需要的火力以及无人机的战斗毁伤概率等因素，建立了多架无人机协同攻击多个地面目标的任务规划模型，并提出并行遗传粒子群优化算法（GAPSO）求解任务规划问题。
通过具体的仿真算例验证了协同任务规划模型的合理性，并比较分析并行GAPSO算法与标准GAPSO算法，证明了并行GAPSO算法具有更好的收敛性且避免陷入局部最优。
以压制敌方防空火力任务为背景，考虑战场地形与威胁分布、击毁目标需要的火力以及无人机的战斗毁伤概率等因素，建立了多架无人机协同攻击多个地面目标的任务规划模型，并提出并行遗传粒子群优化算法（GAPSO）求解任务规划问题。
通过具体的仿真算例验证了协同任务规划模型的合理性，并比较分析并行GAPSO算法与标准GAPSO算法，证明了并行GAPSO算法具有更好的收敛性且避免陷入局部最优。
2024/4/21 21:19:52
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单元4|分配-熊猫，熊猫，熊猫背景数据潜水继续！现在，是时候了解您对PythonPandas的了解并将其应用于新情况了。
对于此任务，您需要完成两个（不是两个）数据挑战之一。
再一次，您要面对的挑战是您的选择。
只需确保全力以赴-因为您磨练的技能将成为数据分析工具带中的强大工具。
选项1：Pymoli英雄恭喜你！在数据挖掘矿山中进行了大量工作之后，您已经找到了一家独立游戏公司的首席分析师职位。
您的任务是分析其最新的奇幻游戏《Pymoli英雄》的数据。
与其他同类游戏一样，该游戏是免费游戏，但鼓励玩家购买可选物品，以增强他们的游戏体验。
作为第一个任务，公司希望您生成一份报告，将游戏的购买数据分解为有意义的见解。
您的最终报告应包括以下各项：玩家人数玩家总数采购分析（总计）独特商品数平均购买价购买总数总收入性别人口统计男性球员的百分比和数量女
对于此任务，您需要完成两个（不是两个）数据挑战之一。
再一次，您要面对的挑战是您的选择。
只需确保全力以赴-因为您磨练的技能将成为数据分析工具带中的强大工具。
选项1：Pymoli英雄恭喜你！在数据挖掘矿山中进行了大量工作之后，您已经找到了一家独立游戏公司的首席分析师职位。
您的任务是分析其最新的奇幻游戏《Pymoli英雄》的数据。
与其他同类游戏一样，该游戏是免费游戏，但鼓励玩家购买可选物品，以增强他们的游戏体验。
作为第一个任务，公司希望您生成一份报告，将游戏的购买数据分解为有意义的见解。
您的最终报告应包括以下各项：玩家人数玩家总数采购分析（总计）独特商品数平均购买价购买总数总收入性别人口统计男性球员的百分比和数量女
2024/4/19 21:47:53
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vs2010-vs2015可以使用。
studiostyles代码背景皮肤，导入方法：打开vs工具菜单——导入导出设置——导入选定环境——选择备份或者不备份当前设置——选择下载文件，完成后代码界面就变了，如果没有变化，请重新启动vs。
studiostyles代码背景皮肤，导入方法：打开vs工具菜单——导入导出设置——导入选定环境——选择备份或者不备份当前设置——选择下载文件，完成后代码界面就变了，如果没有变化，请重新启动vs。
2024/4/17 4:24:10
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自主式CCD星敏感器(或称为星跟踪器)自身带有微处理器，是一种智能化的姿态敏感器。
由于其指向精度高、无姿态累计误差以及具有快速故障恢复能力，已成为航空、航天以及军事领域备受关注的研究对象。
利用星敏感器确定卫星姿态就是对出现在星敏感器视场中的恒星进行识别，通过星光矢量确定星图拍摄瞬间星敏感器视轴在惯性坐标系中的指向，进而确定航天器姿态。
本文以卫星姿态自主确定技术为研究背景,对基于CCD星敏感器的星图识别技术进行了研究。
论文对基于星敏感器确定卫星姿态的技术流程进行了叙述，但重点是对星图识别算法的设计与实现进行了研究。
基于星敏感器确定卫星姿态主要存在以下问题:如何构建分布合理并且能够满足导航需要的导航星表、如何设计适应性强、精度高的星图识别算法以及采用何种滤波算法解算卫星姿态等。
本文就其中部分内容进行了研究,并进行了实验验证
由于其指向精度高、无姿态累计误差以及具有快速故障恢复能力，已成为航空、航天以及军事领域备受关注的研究对象。
利用星敏感器确定卫星姿态就是对出现在星敏感器视场中的恒星进行识别，通过星光矢量确定星图拍摄瞬间星敏感器视轴在惯性坐标系中的指向，进而确定航天器姿态。
本文以卫星姿态自主确定技术为研究背景,对基于CCD星敏感器的星图识别技术进行了研究。
论文对基于星敏感器确定卫星姿态的技术流程进行了叙述，但重点是对星图识别算法的设计与实现进行了研究。
基于星敏感器确定卫星姿态主要存在以下问题:如何构建分布合理并且能够满足导航需要的导航星表、如何设计适应性强、精度高的星图识别算法以及采用何种滤波算法解算卫星姿态等。
本文就其中部分内容进行了研究,并进行了实验验证
2024/4/17 0:40:39
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博客地址:http://blog.csdn.net/a1275302036/article/details/54232751实现的主要功能有:界面绘制(草地、河流、鹰碉堡、坦克、子弹等)、坦克能自由移动(检测碰撞)、坦克能发射炮弹(击中产生爆炸效果)、声音处理(背景音乐、开始音乐、吃血块音乐、过关音乐、移动音乐、爆炸音乐)、计分模块(分关、得分)
2024/4/15 22:19:23
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本项目是一个漫画app项目源码，程序的主框架是SlidingMenu+fragment，有四个子Fragment，首页分类点击有旋转木马的动画效果，PullScrollView,仿照的新浪微博Android客户端个人中心的ScrollView，下拉的时候有两种效果，一种是背景伸缩回弹效果，还有一种效果是仿IOS回弹效果。
项目中海用到了ExpandableListView。
项目中海用到了ExpandableListView。
2024/4/15 15:19:51
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为实现自然条件下棉花叶片的精准分割，提出一种粒子群（Ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＰＳＯ）优化算法和Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类算法混合的棉花叶片图像分割方法。
本算法将棉花叶片图像在ＲＧＢ颜色空间模式下采用二维卷积滤波进行去噪预处理，并将预处理后的彩色图像从ＲＧＢ转换到目标与背景差异性最大的Ｑ分量、超Ｇ分量、ａ＊分量；
随后在Ｋ均值聚类的一维数据空间中，利用ＰＳＯ算法向全局像素解的子空间搜寻，通过迭代搜寻得到全局最优解，确定最佳聚类中心点，改善Ｋ均值聚类的收敛效果；
最后，对像素进行聚类划分，从而得到棉花叶片分割结果。
按照不同天气条件和不同背景采集了１ ２００幅棉花叶片样本图像，对本研究算法进行测试。
试验结果表明：该算法对于晴天、阴天和雨天图像中目标（棉花叶片）分割准确率分别达到９２．３９％、９３．５５％、８８．０９％，总体平均分割精度为９１．３４％，并与传统Ｋ均值算法比较，总体平均分割精度提高了５．４１％。
分割结果表明，本研究算法能够对３种天气条件（晴天、阴天、雨天）与４种复杂背景（白地膜、黑地膜、秸秆、土壤）特征混合的棉花叶片图像实现准确分割，为棉花叶片的特征提取与病虫害识别等后续处理提供支持。
本算法将棉花叶片图像在ＲＧＢ颜色空间模式下采用二维卷积滤波进行去噪预处理，并将预处理后的彩色图像从ＲＧＢ转换到目标与背景差异性最大的Ｑ分量、超Ｇ分量、ａ＊分量；
随后在Ｋ均值聚类的一维数据空间中，利用ＰＳＯ算法向全局像素解的子空间搜寻，通过迭代搜寻得到全局最优解，确定最佳聚类中心点，改善Ｋ均值聚类的收敛效果；
最后，对像素进行聚类划分，从而得到棉花叶片分割结果。
按照不同天气条件和不同背景采集了１ ２００幅棉花叶片样本图像，对本研究算法进行测试。
试验结果表明：该算法对于晴天、阴天和雨天图像中目标（棉花叶片）分割准确率分别达到９２．３９％、９３．５５％、８８．０９％，总体平均分割精度为９１．３４％，并与传统Ｋ均值算法比较，总体平均分割精度提高了５．４１％。
分割结果表明，本研究算法能够对３种天气条件（晴天、阴天、雨天）与４种复杂背景（白地膜、黑地膜、秸秆、土壤）特征混合的棉花叶片图像实现准确分割，为棉花叶片的特征提取与病虫害识别等后续处理提供支持。
2024/4/14 16:22:47
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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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