运动目标检测在计算机视觉，图像处理，模式识别等多领域有着广泛的应用，经历了多年的研究和探索，针对运动目标检测的算法层出不穷，我们也积累了许多相关的算法。
但是我们还远没有完成对这个充满挑战的领域的探索。
本文对运动目标检测的技术进行了一定的研究，实现了基于canny算子和光流法相结合的运动目标检测方法。
为了能够准确把握这个行业的动态，本文首先介绍了运动目标检测的三大经典方法：背景相减法，帧差法，光流法。
同时比较了各自的优缺点。
帧差法具有易实现，计算量小的优点，但是却无法准确的检测出运动目标的完整轮廓。
光流法具有对不断运动的运动目标进行目标检测，但是它却有很大的计算量，同时对噪声也比较敏感。
为了可以对运动目标进行更好的识别，我们提出了边缘检测算子与光流法相结合的新方法。
在对多种边缘检测算子进行了了解之后，我们确定了利用canny算子进行边缘检测，并且结合光流法进行运动目标检测的方法。
在用canny算子检测出运动物体边缘之后，借助光流法计算出物体的运动场，同时结合最大类间方差法分辨出运动目标和背景，接着将物体的边缘信息和物体的运动信息进行融合，最后运用数学形态学的方法对结果进行处理，得到最终的运动目标。
通过实验，我们发现该方法既克服了帧差法不能准确检测出运动物体轮廓，和光流法抗噪声能力差的缺点，可以准确检测运动目标，对运动目标具有更好的检测效果

《大数据HBase——JavaAPI深度解析》在大数据领域，HBase作为一个分布式、列式存储的NoSQL数据库，因其高效、可扩展的特性而被广泛应用。
本资料主要围绕HBase的JavaAPI进行深入探讨，旨在帮助读者理解并掌握如何利用Java进行HBase的操作。
HBase是构建在Hadoop文件系统（HDFS）之上的，它提供了实时读写能力，适用于海量数据的存储。
其设计灵感来源于Google的Bigtable，但HBase更注重于提供高并发和低延迟的数据访问。
HBase的数据模型是基于行的，每个表由行和列族组成，列族下又包含多个列，这样的设计使得数据的存储和查询更加灵活。
在JavaAPI层面，我们首先需要了解HBase的基本操作类，如HBaseAdmin用于管理表，HTable接口用于与表交互，HTableDescriptor用于描述表的结构。
创建表时，我们需要定义表名和列族，列族下可以动态添加列。
例如：```javaHTableDescriptordesc=newHTableDescriptor(TableName.valueOf("myTable"));desc.addFamily(newHColumnDescriptor("cf"));//创建一个名为"cf"的列族```插入数据到HBase中，我们使用Put对象，将数据放入行键和列键对应的单元格中：```javaPutput=newPut(Bytes.toBytes("rowKey"));put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"),Bytes.toBytes("qualifier"),Bytes.toBytes("value"));htable.put(put);```查询数据则通过Get对象，指定行键和列键，获取对应单元格的值：```javaGetget=newGet(Bytes.toBytes("rowKey"));get.addColumn(Bytes.toBytes("cf"),Bytes.toBytes("qualifier"));Resultresult=htable.get(get);```HBase还提供了Scan对象，用于扫描表中的多行数据。
通过设置StartRow和StopRow，我们可以指定扫描的范围；
通过addFamily和addColumn，我们可以指定扫描的列族或特定列。
```javaScanscan=newScan();scan.addFamily(Bytes.toBytes("cf"));ResultScannerscanner=htable.getScanner(scan);for(Resultres:scanner){//处理结果}```此外，HBase的JavaAPI也支持批量操作，如BulkLoadHFile，这在导入大量数据时能显著提升效率。
还有RegionServer和ZooKeeper的角色，它们在HBase集群中起着至关重要的作用，确保数据的分布和一致性。
在处理大数据时，HBase的性能优化也是一个重要话题。
例如，合理设置region的大小，避免热点问题；
使用合适的数据模型和索引策略，优化查询性能；
使用Compaction控制数据文件的合并，保持数据的整洁。
总之，HBase作为大数据存储的重要工具，其JavaAPI提供了丰富的功能，让开发者能够灵活地操作和管理大数据。
通过深入学习和实践，我们可以充分利用HBase的优势，解决大规模数据处理的挑战。

关于算法分析的这多卷论著已经长期被公认为经典计算机科学的定义性描述。
这一册以及刚刚出版的第4卷第2册揭开了人们急切等待的《计算机程序设计艺术第4卷组合算法》的序幕。
作为关于组合查找的冗长一章的一部分，这一册开始关于生成所有组合和分划的讨论。
在Knuth讨论这两个主题的过程中，读者不仅会看到很多新内容，并且会发现本册与卷1至卷3及计算机科学和数学的其他方面的丰富联系。
一如既往，书中包括了大量的习题和富有挑战性的难题。

基础Python入门--课件和代码，包含全套课件和实例代码，（汇率兑换，分形树，周期存钱挑战，判断那一天，密码强弱，空气质量指数，模拟玩牌等）适合python零基础或者编程零基础学习者，有基础学习者能更快上手

随着新技术、新材料的不断涌现，雷达作为一种探测手段其发展受到越来越多的挑战，人们已不再满足于传统雷达所具有的简单目标探测和定位功能，而希望尽可能多地了解有关目标的详细信息，因而多功能化、智能化成为现代雷达的发展趋势.高距离分辨率信号及其处理方法的研究也越来越受到关注。
步进频率信号在窄带发射机、接收机条件下能够达到较高的距离分辨率，解决了大带宽信号在工程实现中遇到的问题，是一种重要的高距离分辨率信号形式。

在敏捷测试中UI的自动化测试（一般我们也称这层测试为功能测试或验收测试，本文单指WebUI的自动化测试）虽然没有单元测试那么广为提及，但因为其与最终用户最近，所以基于用户场景的UI自动化测试还是有其重要的意义的。
使用UI自动化测试对产品的关键功能路径进行验证及回归，比起传统的QA手工执行Testcase可以更快地得到反馈，也让发布变得更有信心。
理想状况下，我们应该将所有可以固化下来的Testcase都自动化起来，而让我们的测试人员进行更有挑战性的探索性测试活动。
让机器做已知领域的事儿，让人对未知领域进行探索。
不过理想归理想，现实是残

这个程序可以用，但是由于调试用的lcm数据涉及到机密，故调试日志文件暂不上传，这个程序可以将lcm保存在日志中的数据抓出来lcm(LightweightCommunicationsandMarshalling)是一组类库（含多种语言如java,c等），专门针对实时系统在高带宽和低的延迟的情况下进行消息发送和数据封送处理。
它提供了一个发布/订阅消息模型、自动封装/解封代码生成工具（含多种编程语言版本）。
其最初由麻省理工学院城市挑战赛小组为DARPA消息传递系统设计。
　　LCM是专为通过局域网连接的tightly-coupled类型系统而设计。
它不适合因特网。
LCM研制开发软实时系统：它默认允许丢包以减少延时。

331页的研究报告，全方位展现中美智能驾驶的市场现状、关键技术环节发展情况以及落地情况，让读者深入了解无人驾驶产业中的基于与挑战。

超级详细的文章中文译文！而且是word版本哈哈哈！

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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。