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手持式摄像机在使用时常常会受到使用者有意无意抖动的影响,从而影响成像效果，造成录制视频的不稳定及跳动问题，尤其是在使用者在一场景中特写或者跟踪某一具体目标时，使用者通常不能准确定位到或者估计出运动目标的位置，从而造成目标在视频中位置的不稳定，造成视频的主观效果变得不理想。
为了解决这一问题，我们需要设计一种算法来识别这种无意义的运动并设法通过补偿的方式来使得场景中的目标物体保持位置稳定的状态。
手持式摄像机捕获的视频通常都会受到抖动的影响，这严重的影响视频的主观效果。
这里提出的算法可以可靠的用于数字视频的去抖动。
这个算法通过识别这些意外的抖动并且利用运动补偿的方法来获得一个较好的视频输出。
这个系统可以分为三个模块：（1）运动估计模块；
（2）抖动识别模块；
（3）运动补偿模块。
注：代码在matlab7.7.0(R2008b)运行通过[1]FVella,ACastorina,MMancuso.Digitalimagestabilizationbyadaptiveblockmotion vectorsfiltering,IEEETransactionsonConsumerElectronics,2002

nrf51822flash.c,flash.h注册、分区、读写函数，已批量应用在产品验证中，flash本地存储根据需要可达几十万次数据，不影响产品寿命，稳定可靠

非序贯蒙特卡洛模拟法通常被称为状态抽样法，它被广泛用在电力系统风险评估中。
这个方法的依据是，一个系统状态是所有元件状态的组合，且每一元件状态可由对元件出现在该状态的概率进行抽样来确定。

本人毕设做的PSCAD故障限流器FCL的仿真资源绝对可靠~

分布式存储有出色的性能，可以扛很多故障，能够轻松扩展，所以我们UnitedStack使用Ceph构建了高性能、高可靠的块存储系统，并使用它支撑UnitedStack公有云和托管云的云主机、云硬盘服务。
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电子科技大学郝玉洁版第一节计算机安全学第二章计算机系统的可靠性第3章密码学基础...第八章公开密钥设备PKIPublickeyinfrastructure第九章计算机网络安全技术

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普通的准确率不再能够可靠地度量功能，这使得模型训练变得更加困难。
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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。