火龙果软件工程技术中心 本文内容包括:程序人员了解什么是：串行和并行开发一个串行例子一个并行例子作出决策：串行或并行开发？附录：存档工具程序感谢说明如果你正在使用Rational:registered:RequisitePro:registered:中的基于文档的需求，并且你已经在你的公司里成功地实施了RationalUnifiedProcess:registered:和Rational工具，那么你就已经有了一个“团队组的团队”如何学会在RUP的工作流程之下一起工作的第一手经验。
当我们的几个项目经理自告奋勇地按照一个方案，通过并行的、非重叠的迭代来缩短开发时间，并且更好地利用他们的开发资源时，我们就处于这个阶段了。
他们不断地问，“为什么我们要在分析师编写用
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他们不断地问，“为什么我们要在分析师编写用
2024/5/3 4:32:25
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Android的模糊基准和展示这是一个简单的基准测试和演示应用程序，它说明了Android2016中可能发生的模糊。
值得注意的是，此应用程序使用Android的Renderscriptv8支持库进行快速模糊处理。
另外，请查看我目前正在使用的，该使此处显示的许多功能都可以在您自己的应用中轻松实现。
下载应用程式该应用程序可以在找到。
模糊基准在此视图中，选择了要进行基准测试的图像大小，模糊半径和算法。
最后，您可以通过提供迭代来确定基准结果的准确性。
请注意，某些Java实现非常慢，因此高迭代可能需要一段时间才能完成。
运行一些基准测试后，将显示结果视图，您可以在其中单击每个元素并查看每个回合长度的图表。
这也揭示了通常由堆垃圾收集污染的基准。
稍后，您可以在表视图中检查最新的基准，也可以在具有不同视图选项的图中进行比较。
基准细节基准测试包括对单个图像进行模糊处理，并在一定的像素半径内定义一定数量的回合。
每个基准测试都有几个回合的预热阶段以“预热”虚拟机（如此处推荐的那样，）。
每轮时间将以纳秒为单位（如果SDKAPI级别允许，则以毫秒为单位）。
尽管我尽力
值得注意的是，此应用程序使用Android的Renderscriptv8支持库进行快速模糊处理。
另外，请查看我目前正在使用的，该使此处显示的许多功能都可以在您自己的应用中轻松实现。
下载应用程式该应用程序可以在找到。
模糊基准在此视图中，选择了要进行基准测试的图像大小，模糊半径和算法。
最后，您可以通过提供迭代来确定基准结果的准确性。
请注意，某些Java实现非常慢，因此高迭代可能需要一段时间才能完成。
运行一些基准测试后，将显示结果视图，您可以在其中单击每个元素并查看每个回合长度的图表。
这也揭示了通常由堆垃圾收集污染的基准。
稍后，您可以在表视图中检查最新的基准，也可以在具有不同视图选项的图中进行比较。
基准细节基准测试包括对单个图像进行模糊处理，并在一定的像素半径内定义一定数量的回合。
每个基准测试都有几个回合的预热阶段以“预热”虚拟机（如此处推荐的那样，）。
每轮时间将以纳秒为单位（如果SDKAPI级别允许，则以毫秒为单位）。
尽管我尽力
2024/4/30 21:49:19
3.52MB
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SM4密码算法(原SMS4密码算法)本算法是一个分组算法。
该算法的分组长度为128比特，密钥长度为128比特。
加密算法与密钥扩展算法都采用32轮非线性迭代结构。
解密算法与加密算法的结构相同，只是轮密钥的使用顺序相反，解密轮密钥是加密轮密钥的逆序。
该算法的分组长度为128比特，密钥长度为128比特。
加密算法与密钥扩展算法都采用32轮非线性迭代结构。
解密算法与加密算法的结构相同，只是轮密钥的使用顺序相反，解密轮密钥是加密轮密钥的逆序。
2024/4/26 19:03:08
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为提高微波滤波器的设计效率，本文提出了一种基于耦合矩阵修正和空间映射法的滤波器快速设计方法。
利用空间映射的思想，将滤波器最佳尺寸的求解问题转换成耦合矩阵的逼近问题，并逐步修正耦合矩阵的值。
最后应用HFSS设计了一款六腔同轴滤波器，在初值很不好的情况下，经过6次迭代即可几乎得到理想响应对应的最佳尺寸，仿真结果良好，从而证明了此优化方法的快速，可行，高效。
利用空间映射的思想，将滤波器最佳尺寸的求解问题转换成耦合矩阵的逼近问题，并逐步修正耦合矩阵的值。
最后应用HFSS设计了一款六腔同轴滤波器，在初值很不好的情况下，经过6次迭代即可几乎得到理想响应对应的最佳尺寸，仿真结果良好，从而证明了此优化方法的快速，可行，高效。
2024/4/24 20:22:26
5.35MB
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使用Matlab语言编程，分别用Gauss消去，Jacobi迭代，Gauss-Seidel迭代，SOR迭代和共轭梯度法对Hilbert矩阵进行求解并绘制相关曲线。
2024/4/19 16:34:32
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从网上收集的matlab下的Otus阈值方法、迭代阈值、局部阈值对比，可以运行，但是没整理比价乱
2024/4/16 15:28:33
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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
2.56MB
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matlab求解非线性方程组代码，用不动点迭代法，用牛顿法法，离散牛顿法法，牛顿-雅可比迭代法，牛顿-SOR迭代法，牛顿下山法，两点割线法，拟牛顿法等方法求非线性方程组的一个根。
2024/4/13 6:54:13
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敏捷版PRD文档包括：文档标识、功能架构、需求分期表、需求变更对比、研发计划表、流程图、角色权限、名词解释、迭代周期；
对于外包项目或投标项目，还需要增加产品介绍、受众群体分析…模板页数：共20页兼容软件：AxureRP8/9/10应用领域：敏捷开发团队模板预览：https://u.pmdaniu.com/kRG96详细说明：https://blog.csdn.net/congzi530/article/details/108193003
对于外包项目或投标项目，还需要增加产品介绍、受众群体分析…模板页数：共20页兼容软件：AxureRP8/9/10应用领域：敏捷开发团队模板预览：https://u.pmdaniu.com/kRG96详细说明：https://blog.csdn.net/congzi530/article/details/108193003
2024/4/10 22:24:23
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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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