到靶能量和光斑分布参数是评价高能激光系统性能指标的重要参数，为准确测量中红外高能激光系统远场能量和功率密度的时空分布，采用热吸收和光电探测相结合的测量方法，研制了可用于大面积、长脉冲中红外高能激光测量的复合式光斑探测阵列。
探测阵列由石墨热吸收单元和PbSe光电探测器阵列、信号调理放大电路、数据采集单元和信号处理单元等几部分组成，有效测量面积为22cm×22cm，光斑测量空间分辨率为2.2cm，时间分辨率为20ms，能量测量不确定度小于10%，功率密度测量不确定度小于15%。
采用该系统，可实现高能量、大面积中红外高能激光光斑参数的综合测量。

1.代码实现PreflowPush最大流算法2.代码实现Edmonds最大流算法3.讨论两个算法的运行性能

分析了LogGabor滤波器的性能，详述了用于指纹识别的LogGabor滤波器的构造方法，在此基础上提出了基于LogGabor滤波器的指纹纹理匹配算法。
首先采用了一种快速有效的参考点定位方法，在确定有效区域并归一化后，通过傅里叶变换把指纹图像转换到频域，在频域进行logGabor滤波，最后在滤波图像中提取特征，并与传统方法作了比较。
实验结果表明，所提出算法的性能优于基于Gabor滤波的纹理匹配方法和基于细节点的方法，提高了指纹识别的准确率。

验证发射分集和接收分集性能1.理论分析上述两种分集技术的特性和实现原理2.基于Matlab仿真两种方案的BER性能曲线（BPSK调制）2×1的Alamouti空时码1×2的MRC接收分集3.在上述BER曲线结果中加入2×2Alamouti空时码性能曲线，并对各曲线进行对比分析。

利用计算机自动识别字符的技术，是模式识别应用的一个重要领域。
人们在生产和生活中，要处理大量的文字、报表和文本。
为了减轻人们的劳动，提高处理效率，50年代开始探讨一般文字识别方法，并研制出光学字符识别器。
60年代出现了采用磁性墨水和特殊字体的实用机器。
60年代后期，出现了多种字体和手写体文字识别机，其识别精度和机器性能都基本上能满足要求。
如用于信函分拣的手写体数字识别机和印刷体英文数字识别机。
70年代主要研究文字识别的基本理论和研制高性能的文字识别机，并着重于汉字识别的研究。

基于哈希的最近邻居搜索已在许多应用程序中变得有吸引力。
但是，在使用汉明距离排序时，散列中的量化通常会降低判别能力。
此外，对于大规模的视觉搜索，现有的散列方法不能直接支持对具有多个源的数据进行有效搜索，而文献表明自适应地合并来自不同源或视图的补充信息可以显着提高搜索性能。
为了解决这些问题，本文提出了一种新颖且通用的方法来构建具有多个视图的多个哈希表，并在按位和按表级别生成细粒度的排名结果。
对于每个哈希表，引入了查询自适应按位加权，以通过同时利用哈希函数的质量及其对最近邻居搜索的补充来减轻量化损失。
从表格的角度来看，针对不同的数据视图构建了多个哈希表作为联合索引，在该哈希表上，提出了特定于查询的排名融合，以通过散布在图表中对按位排名的所有结果进行排名。
在三个著名基准上进行图像搜索的综合实验表明，与最新方法相比，该方法在单表和多表搜索中可分别实现17.11％和20.28％的性能提升。

介绍一种基于MATI，AB的数字FIR滤波器设计方法——切比雪夫等波纹逼近法．比较了窗函数设计法、频率采样设计法和切比雪夫等波纹逼近法在设计数字FIR滤波器中的性能差异．应用MATI。
AB进行仿真实验，证明了切比雪夫等波纹逼近法的可行性与优越性．

前言11概述21.1选题背景21.2组织结构22所用相关技术和方法32.1工作流32.1.1什么叫工作流32.1.2工作流发展32.1.3工作流的优点32.2MVC工作模式42.2.1MVC设计思想42.2.2MVC的具体实现52.2.3MVC的不足62.3JSP技术介绍62.3.1JSP的运行原理72.3.2JSP的生命周期82.3.3Servlet和JavaBean技术介绍82.3.4Java虚拟机92.3.5JSP访问SQLServer2000数据库92.4数据库后台环境配置102.5系统开发工具简介102.5.1Dreamweaver102.5.2MyEclipse102.5.3Tomcat112.5.4SQLServer2000112.5.5chs_sql2ksp3123系统需求分析133.1系统功能分析133.2系统性能分析133.3系统方案的确定和评价134系统总体设计154.1系统层次模块图154.1.1营业厅模块154.1.2收费管理模块164.2系统数据流程图164.3数据表设计185详细设计及编码215.1编写JAVABEAN215.2营业厅实现函数215.3收费厅主要的实现函数225.4JAVABEAN主要实现模块225.4.1中文字符格式的转换模块（Stringto.java）225.4.2自动生成验证码（Ran.java）225.4.3数据库的连接（ConnectionFactory.java）235.4.4数据库连接的关闭（DatabaseUtils.java）--只提供接口235.4.5密码修改模块（Common_fuction.java）245.4.6时间格式转换（timeBean.java）245.4.7数据统计（counthander.java）255.4.8营业厅的接口（luruaction.java）275.4.9营业厅的主要函数实现（luruhander.java）285.4.10收费厅的主要函数接口325.5管理员登陆模块335.5.1管理员登录335.6营业厅管理模块365.6.1Left.jsp页面365.6.2Work.jsp405.6.3customerlistinfo.jsp415.6.4allinfo.jsp415.7收费厅管理模块425.7.1Left.jsp425.7.2Work.jsp435.7.3Customerlistinfo.jsp435.7.4gongdan.jsp436系统测试与维护456.1测试目的456.2测试环境456.3系统测试456.4系统维护457开发难点与技术467.1主要程序实现的代码描述467.1.1验证码的自动生成467.1.2生成WORD工单467.1.3以一定的时间刷新页面477.1.4JSP中文问题的解决477.2在程序编码过程遇到的主要问题：487.3代码编写风格497.4我的不足：49结束语50致谢50

经典HEED、LEACH算法实现，以及一种基于地理位置的非均匀分簇算法的MATLAB实现，并将三种算法进行了性能方面的比较，供大家参考

在搜索ELK资料的时候，发现这篇文章比较好，于是摘抄一小段：以下内容来自：http://baidu.blog.51cto.com/71938/1676798日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志。
系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发生的原因。
经常分析日志可以了解服务器的负荷，性能安全性，从而及时采取措施纠正错误。
通常，日志被分散的储存不同的设备上。
如果你管理数十上百台服务器，你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志。
这样是不是感觉

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。