通过ADMM来求解目标跟踪算法SRDCF的代码，具体算法原理可参考博客https://blog.csdn.net/qq_17783559/article/details/82965747

这个关于怎么实现UKF的代码，关于实现步骤及实现过程可看我的博客：https://blog.csdn.net/caokaifa/article/details/83041371

源码里面有Bluetooth4_3/BLEDemo/Android_Lightblue.apk三个.前两个是BLE的demo。
BLEDemo这个功能较Bluetooth4_3多一些，有兴趣的可以都看下。
Android_Lightblue.apk是Android版的lightblue，在进行ble开发的时候用该app作为辅助工具还是非常不错的，功能较Bluetooth4_3BLEDemo这两个demo都强大。
不过Android_Lightblue.apk在android5.0以上的版本手机上运行不起来，我也没有该app的源码。
看看后面会不会有更新。
对应博客地址：http://blog.csdn.net/chenliqiang12345678/article/details/50504406

AdaBoost算法有AdaBoost.M1和AdaBoost.M2两种算法，AdaBoost.M1是我们通常所说的DiscreteAdaBoost，而AdaBoost.M2是M1的泛化形式。
关于AdaBoost算法的一个结论是:当弱分类器算法使用简单的分类方法时,boosting的效果明显地统一地比bagging要好.当弱分类器算法使用C4.5时,boosting比bagging较好,但是没有前者明显。
后来又有学者提出了解决多标签问题的AdaBoost.MH和AdaBoost.MR算法,其中AdaBoost.MH算法的一种形式又被称为RealBoost算法---弱分类器输出一个可能度，该值的范围是整个R,和与之相应的权值调整，强分类器生成的AdaBoost算法。
Python实现该算法。
adabbost原理见博客http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41722435

裂纹检测数据集光伏电池片详细的理解参照：https://mp.csdn.net/postedit/79782375

本资源里有有效的CDD图像修复的matlab程序，程序里是正确的曲率K计算公式，还有有效的TV模型matlab程序，CDD修复效果见博客http://blog.csdn.net/cs_o_1/article/details/52943306提醒：CDD模型不具有较好的收敛性，迭代次数得上千，效果才比较好，博客中CDD修复的迭代次数达到2000次

一个月的ASP.NET学生选课终于完成了。
这只是一个简单的实验，希望与大家分享

FiddlerCoreAPIFree_4_6_20191_7809，是从官网下载的.net安装API框架，方便用来开发net的爬虫应用程序

本科毕业论文基于ASP.NET的网上购物系统的设计与实现目录摘要 II关键词 IIAbstract IIKeywords II前言 11概况 21.1背景 21.2当前研究现状 31.3研究思路及创新之处 32系统介绍 42.1系统的结构 42.2开发工具介绍 53需求分析及概要设计 73.1需求分析的意义 73.2目标分析 73.3需求结构分析 83.4功能分析 94详细设计 124.1设计概述 124.2网站结构 124.3系统详细设计 134.4数据库设计 204.5整站流程图 285具体功能实现 305.1公共模块 305.2用户模块设计 305.3浏览、购买商品模块设计 335.4首页设计 345.5用户留言模块设计 345.6后台管理设计 346关键技术分析 366.1系统安全性 366.2使用ADO.NET访问数据库 366.3提高速度 366.4防止SQL注入式攻击 377测试、总结 377.1测试 377.2总结 38参考文献 38致谢 40附录 40基于ASP.NET的网上购物系统的设计与实现摘要随着计算机技术、通信技术的日益发展和融合，尤其是Internet的普及应用，出现了一种先进的交易方式——购物网站。
本文详细介绍了购物网站前后台的设计思想和实现方法。
它要求应用程序功能完备，使用方便易懂。
网站实现将自己的商品、服务和信息推销给顾客，而顾客根据自己的需要和喜好选择购买商品。
本系统基于B/S体系结构，基于ASP.NET平台，使用C#语言编写，用SQLServer2005作为后台数据库。

LogCollector是一套基于ETL数据分析模型的分布式数据流系统，同时适用于云域内网数据传送和跨云数据传送；
同时支持Windows和Linux双系统平台（内置JRE8.X）；
同时支持实时传送、离线传送和断点续传；
同时支持组件化集成、服务化管理和插件化扩展；
同时支持单机单实例、多实例部署以及跨云级别的分布式集群部署，分布式场景下通过过载熔断事务反馈机制来保障各子系统数据一致性，收集器可一键安装部署，自动识别系统环境并完成相应配置，无需任何附加操作，解压开箱即用。
该系统框架的功能和性能可直接秒杀ELK、Flume、Kettle等数据流工具，系统框架使用说明参考如下地址：https://blog.csdn.net/lixiang2114/article/details/114239052

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。