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为有效解决跳频信号的检测问题,根据跳频信号功率谱随时间变化的差异性,提出一种基于功率谱对消的跳频信号检测算法。
该算法可在无需已知先验知识的条件下,对较低信噪比的跳频信号进行盲检测。
通过仿真分析表明,该算法在信噪比为10dB的条件下,可获得功率对消比为-34dB的检测效果;在较大接收信噪比、较多分段数和切比雪夫函数窗条件下,该算法具有较高的检测性能。
此外,在跳频信号和定频信号发生频率碰撞时,该算法仍能实现对跳频信号的检测,更加适合于现代战场的复杂电磁环境。

python-flask框架，实时监控本地系统的cpu、内存使用率，用psutil获得系统进程信息，flaskweb框架，ajax局部刷新获得数据，echarts图表显示，sqlalchemy连接mysql数据库，只要把数据库连接换成自己的就可以用了

使用SpringBoot的Bootiful微服务这个示例展示了如何使用SpringBoot创建微服务架构以及如何使用AngularUI显示其数据。
请阅读向您展示如何构建此应用程序的教程。
先决条件：和具有身份验证和用户管理API，可通过即时，可扩展的用户基础结构缩短开发时间。
Okta直观的API和专家支持使开发人员可以轻松地验证，管理和保护任何应用程序中的用户和角色。
入门要安装此示例应用程序，请运行以下命令：gitclonehttps://github.com/oktadeveloper/spring-boot-microservices-example.gitcdspring-boot-microservices-example这将获得本地安装的项目的副本。
要运行客户端和所有服务器，请执行./run.sh或手动执行的。
r=`pwd`echo$r#Eurekacd$r/eureka-serviceecho"StartingEurekaService..."mvn-qcleanspring-boot:

VisualizingData:ExploringandExplainingDatawiththeProcessingEnvironmentPaperbackbyBenFry这是一本关于计算信息设计的书籍。
从如何获取原始数据开始，到如何理解原始数据，本书都作了非常详尽的介绍。
书中使用由作者开发的开源编程环境Processing编程，它非常简单易用。
对于熟悉Java的程序员来说，本书后面的章节还介绍了如何将Processing和Java结合使用。
本书是写给那些拥有一个数据集合，好奇如何探索它，并且考虑如何交流这些数据的人们的。
随着我们处理越来越多的信息，需要可视化数据的人的数量增长非常迅速。
更重要的是，读者已经超越了某些可视化领域的专家。
通过让更大范围的人接触到可视化思想，在接下来的几十年中应该可以看到一些真正让人惊叹的成果。
BenFry在麻省理工多媒体实验室Aesthetics+ComputationGroup获得了博士学位。
他是卡内基•梅隆设计学院2006~2007年度NierenbergChairofDesign的客座教授。
他同CaseyReas共同开发了Processing，在2005年获得了PrixArsElectronica的GlodenNica奖项。
Ben的作品获得了Rockefeller基金会的NewMedia奖学金，并且展示在现代艺术博物馆，ArsElectronica，2002年的WhitneyBiennial，以及2003年的CooperHewittDesignTriennial中。

读取H264文件，获得每一帧的数据，然后切分成NAL，封装成RTP包，用UDP发送到网络。

网易公司作为中国领先的互联网技术公司，以电子邮箱作为战略核心业务，专注于邮箱服务21年，获得超过9.8亿用户的信赖，个人邮箱市场占有率稳居全国第一。
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法国农科院开发，处理鱼眼照片，获得叶面积指数等植被结构参数

crystal-ball-模拟基础教程,有案例。
适合新手看。
在读完本资源后，你应该能够：1.描述CrystalBall在计算机仿真中的角色。
2.利用CrystalBall来解决Excel软件包所无法执行的各类基本计算机仿真。
3.解释利用CrystalBall于计算机仿真中的结果。
4.在获得预期的准确度水平后，利用CrystalBall的特色来停止计算机仿真。
5.描述当使用CrystalBall时可以搭配计算机仿真的机率分配之特色。
6.利用CrystalBall程序辨识出符合历史数据的连续分配。
7.利用CrystalBall的特色来产生一些帮助决策的决策表和趋势图。

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。