课程作业写的光线追踪算法包含阐明文档C++代码编写场景文件包含球体三角形平面光源材料质镜面漫反射

角度测试配方此仓库适用于Angular2+版本。
该存储库的目标是为Angular提供常见测试场景的配方集合。
我为每一个建议/建议感到高兴:grinning_face_with_big_eyes:。
谈话（视频+幻灯片）我不断在讲“用Angular测试”。
内容所有方案都在下面列出，并且很好地链接到了源文件。
了解如何测试组件的@Input()。
了解如何测试组件的@Output()，更具体地说是EventEmitter类型。
了解如何使用fakeAsync和discardPeriodicTasks()处理组件内部的计时器。
了解如何测试可能由*ngIf语句等引起的DOM操作。
了解如何测试指令。
测试基于某些条件表达式从组件模板动态添加和删除CSS类。
使用自定义Jasmine匹配器测试动态CSS样式。
了解如何模拟不需要测试的嵌套组件通过手动实例化组件来简单测试组件逻辑了解将服务注入测试用例的不同方法，以及如何测试服务方法。
了解如何使用async()和fakeAsync()函数测试异步操作。
模拟了

近年来可穿戴设备渐渐进入人们的视线，京东JDC也为给用户一个完整的体验加入到了探索的队伍中来。
谷歌与苹果的Watch设计理念基本相同，两个平台下我们面临相同的问题。
如何体现Watch平台自身重情景、极简、轻量的特点是我们设计过程中始终思考的问题。
如何在那么小的屏幕上做文章?放什么功能?如何使体验完整?用户主动使用场景：Watch可移植一些手机应用的功能，协助用户在合适的场景下使用这些功能。
如：公车上想看看中午买的东西到哪儿了，人太多且手机在公文包中不便于拿出，于是抬起手腕查了一下。
走在路上，忽然想起家里大米没有了，对着手腕上的watch说：“买一袋大米。
”watch推荐了三款大米：之前购买过的

传统的对称可搜索加密解决了云存储中加密数据的检索问题,但是没有考虑到检索的公平性问题,即用户在支付了服务费后服务器没有返回检索结果或返回错误的检索结果的情况。
随着区块链的出现,基于比特币的对称可搜索加密方案被提出,但是比特币系统的交易周期长,且比特币的脚本语言不是图灵完备的,不能适用于更多的场景。
因此提出基于以太坊区块链和智能合约的对称可搜索加密方案,在保证数据隐私性的同时,解决了检索的公平性问题。
安全性和功能分析结果表明该方案是可行的。

新时代下，随着经济、环境、政策的新变化，医疗保障领域的宏观决策难度更大、要求更高。
因此，国家医疗保障局规划了“宏观决策大数据应用子系统”，希望针对医疗保障体系中存在的数据标准不统一、数据源割裂、数据量利用率低等问题，在统一的数据标准之上，提供全面丰富的指标和分析维度，支持多场景多维度的实时展示和运行情况分析，使决策者能看清过去，洞悉隐藏在现象背后的规律与本质，进而展望未来，协助决策者及时识别中长期政策风险，测算政策调控带来的影响，为政策决策制定提供量化分析支持。

在中国安防产业中视频监控作为最重要的信息获取手段之一，能对目标有效的提取是重要而基础的问题，因此本文在此背景下，围绕对监控视频的前景目标有效的提取问题，研究了关于1）静态背景、动态背景的前景目标提取，能在背景复杂化的条件下，将运动的目标；
2）带抖动视频；
3）静态背景下多摄像头对多目标提取；
4）出现异常事件视频的判断等问题。
给出了在不同情况下的前景目标提取方案。
问题一是针对静态背景且摄像头稳定的情况下，如何对前景目标提取的问题。
在题目要求的基础上，通过对附件2中几组视频的分析，我们发现所有前景目标的运动短暂且光线明暗变化不明显。
由于传统的Vibe算法能抑制鬼影但是运行效果不理想，因此采用建立在帧差法上改进的Vibe算法模型求解问题。
并和传统的Vibe算法做对比，结果显示改进的Vibe算法明显优于传统的算法。
而且对我们的算法模型做了效果评价。
详细数据参考正文与附录。
问题二是在背景为动态（如有水波的产生）的情况下，对前景目标的提取问题。
在此问题中，由于动态背景存在使得提取出的图像帧具有大量的干扰噪声，对前景目标的识别和提取造成干扰，因此我们提出一种基于全局外观一致型的运动目标检测法。
在用Vibe算法对场景预检测的基础上，建立混合高斯模型分别对前景和背景进行全局外观建模，将运动目标检测出来，再引入超像素去噪，进一步优化结果。
详细结果参考正文与附录。
问题三是在问题一、二基础上的进一步深化。
问题一及问题二是建立在摄像机自身稳定的基础上，而问题三则是在摄像机抖动的情况下。
由于摄像机抖动一般具有旋转和平移，因此我们建立了坐标变换模型，以仿射变换作为模型基础，结合改进的高精度鲁棒的RANSAC算法提取前景目标，并对比灰度投影法，比较两种模型效果。
具体效果见正文与附录。
问题四是对前三个问题的综合应用。
运用基于混合高斯模型背景建模Vibe算法，对前景目标进行提取；
选出具有显著前景目标的参考帧，计算参考帧中显著前景目标所占的面积，并将此面积设定为阈值T，遍历所有的视频帧，计算其前景目标所占的面积，通过相减对比，判定显著前景目标。
若判定为显著前景目标则输出其所在视频帧中的帧号，并将显著前景出现的总帧数增加1。
问题五是针对多摄像头多目标的协同跟踪问题。
在问题二的混合高斯模型基础上我们建立了动态背景提取法，对不断变化的背景进行实时更新。
再利用单应性约束法对多目标发生重叠现象进行投影将重叠目标区分开来，对目标进行定位。
由于目标的不断运动，我们采用粒子滤波法对前景目标进行实时跟踪，通过多摄像头的协同通信完成对多前景目标的检测。
问题六是针对监控视频中前景目标出现异常情况时判断能否有异常事件的问题。
在基于稀疏表示的模型上，引入混合高斯模型用于学习不同类型的运动特征规律，然后通过各个单高斯模型中的均值建立一个相似矩阵作为字典。
以测试阶段生成的核矢量为基础，用该局部特征的核矢量计算基于稀疏表示的重构误差，并将其与已设定的阈值进行比较，如果重构误差大于阈值，则判为异常。

2019云栖大会-图模型在阿里安全中的实践，人工智能在用户安全领域的使用，属于AI感知领域的使用场景

目前基于深度学习模型的预测在真实场景中具有不确定性和不可解释性，给人工智能应用的落地带来了不可避免的风险。
首先阐述了风险分析的必要性以及其需要具备的3个基本特征：可量化、可解释、可学习。
接着，分析了风险分析的研究现状，并重点引见了笔者最近提出的一个可量化、可解释和可学习的风险分析技术框架。
最后，讨论风险分析的现有以及潜在的应用，并展望其未来的研究方向。

本数据集由武汉大学多源智能导航实验室提供，采集于湖北省武汉市一处工业园区，为开阔天空场景，GNSSRTK定位杰出。
数据集包括GNSS定位结果、IMU原始数据和高精度参考真值，以及对应的噪声参数和安装参数。
本数据集最大的特点是提供了四种不同型号的MEMSIMU数据，包括消费级MEMS芯片和工业级MEMS模块。

本数据集由武汉大学多源智能导航实验室提供，采集于湖北省武汉市一处工业园区，为开阔天空场景，GNSSRTK定位杰出。
数据集包括GNSS定位结果、IMU原始数据和高精度参考真值，以及对应的噪声参数和安装参数。
本数据集最大的特点是提供了四种不同型号的MEMSIMU数据，包括消费级MEMS芯片和工业级MEMS模块。

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。