RobotFramework-Selenium2Library1.8中文版，Ride实现软件测试自动化，使用表格式方法编写测试脚本，调用类库关键字实现接口、功能测试，所测对象包括但不限于web,app,客户端等
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以新疆红富士苹果为研究对象,探讨应用高光谱图像技术和最小外接矩形法预测其大小的研究方法。
提取苹果高光谱图像中可见红色区域受色度影响较小的713nm以及近红外区域793和852nm的3个波长图像,做双波段比运算处理。
比较所得双波段比图像可知,852/713双波段比图像中背景和前景灰度对比度最大。
对该图像做阈值分割以及形态闭运算去除果梗区域,使用8邻接边界跟踪法得到二值图像的轮廓坐标序列,采用最小外接矩形法求苹果的大小,与实测值建立回归方程。
结果表明,基于高光谱图像技术采用波段比算法,结合最小外接矩形法,能够有效地检测苹果大小,预测值与实际值最大绝对误差为3.06mm,均方根误差为1.21mm。
提取苹果高光谱图像中可见红色区域受色度影响较小的713nm以及近红外区域793和852nm的3个波长图像,做双波段比运算处理。
比较所得双波段比图像可知,852/713双波段比图像中背景和前景灰度对比度最大。
对该图像做阈值分割以及形态闭运算去除果梗区域,使用8邻接边界跟踪法得到二值图像的轮廓坐标序列,采用最小外接矩形法求苹果的大小,与实测值建立回归方程。
结果表明,基于高光谱图像技术采用波段比算法,结合最小外接矩形法,能够有效地检测苹果大小,预测值与实际值最大绝对误差为3.06mm,均方根误差为1.21mm。
2025/4/29 18:04:53
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作者对本书作了许多教学方法上的精心细致的安排，这形成了本书的一个明显的特色：每章开头是与该章内容有关的专业性讨论，每章后有小结；
所有的原理均通过清晰的逻辑推导得出，提供解答详细的例题和各种类型的大量习题；
书中包含PSpice软件仿真内容，并有相应的习题；
每章最后一节研究应用实例，帮助学生掌握相关概念和方法的应用。
这些特色使本书成为一本明白易懂、内容丰富、条理清晰、富有趣味的教科书。
本书除可供电类各专业的学生作为教科书使用外，还适于自学者使用，或供有关技术人员、高校教师参考。
所有的原理均通过清晰的逻辑推导得出，提供解答详细的例题和各种类型的大量习题；
书中包含PSpice软件仿真内容，并有相应的习题；
每章最后一节研究应用实例，帮助学生掌握相关概念和方法的应用。
这些特色使本书成为一本明白易懂、内容丰富、条理清晰、富有趣味的教科书。
本书除可供电类各专业的学生作为教科书使用外，还适于自学者使用，或供有关技术人员、高校教师参考。
2025/4/29 12:10:12
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EEMD是针对EMD方法的不足，提出了一种噪声辅助数据分析方法。
EEMD分解原理为：当附加的白噪声均匀分布在整个时频空间时，该时频空间就由滤波器组分割成的不同尺度成分组成。
当信号加上均匀分布的白噪声背景时，不同尺度的信号区域将自动映射到与背景白噪声相关的适当尺度上去。
当然，每个独立的测试都可能会产生非常嘈杂的结果，这是因为每个附加噪声的成分都包括了信号和附加的白噪声。
既然在每个独立的测试中噪声是不同的，当使用足够测试的全体均值时，噪声将会被消除。
全体的均值最后将会被认为是真正的结果，随着越来越多的测试，附加的噪声被消除了，唯一持久稳固的部分是信号本身。
EEMD分解原理为：当附加的白噪声均匀分布在整个时频空间时，该时频空间就由滤波器组分割成的不同尺度成分组成。
当信号加上均匀分布的白噪声背景时，不同尺度的信号区域将自动映射到与背景白噪声相关的适当尺度上去。
当然，每个独立的测试都可能会产生非常嘈杂的结果，这是因为每个附加噪声的成分都包括了信号和附加的白噪声。
既然在每个独立的测试中噪声是不同的，当使用足够测试的全体均值时，噪声将会被消除。
全体的均值最后将会被认为是真正的结果，随着越来越多的测试，附加的噪声被消除了，唯一持久稳固的部分是信号本身。
2025/4/29 7:26:32
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计算机实时阴影是现代计算机图形学中的一个重要领域，尤其在游戏开发和游戏引擎设计中起着至关重要的作用。
本文将深入探讨这一主题，介绍阴影的基本概念、常见算法以及它们在实际应用中的优缺点。
我们要理解阴影在计算机图形中的意义。
在现实世界中，阴影是由光源照射物体产生的暗区，它提供了场景深度和形状的重要视觉线索。
在计算机图形中，实时阴影的生成是为了模拟这一现象，使虚拟环境更加逼真。
然而，由于计算资源的限制，实时生成高质量阴影是一项具有挑战性的任务。
实时阴影算法大致可以分为两类：基于像素的阴影（Pixel-BasedShadow）和基于几何的阴影（Geometry-BasedShadow）。
基于像素的阴影算法如贴图阴影（ShadowMapping）是最常见的方法，它通过为光源创建一个深度纹理，并将其应用到场景的每个像素上，来确定该像素是否处于阴影中。
这种方法简单且易于实现，但可能会出现阴影断裂和锯齿状边缘等问题。
几何基
本文将深入探讨这一主题，介绍阴影的基本概念、常见算法以及它们在实际应用中的优缺点。
我们要理解阴影在计算机图形中的意义。
在现实世界中，阴影是由光源照射物体产生的暗区，它提供了场景深度和形状的重要视觉线索。
在计算机图形中，实时阴影的生成是为了模拟这一现象，使虚拟环境更加逼真。
然而，由于计算资源的限制，实时生成高质量阴影是一项具有挑战性的任务。
实时阴影算法大致可以分为两类：基于像素的阴影（Pixel-BasedShadow）和基于几何的阴影（Geometry-BasedShadow）。
基于像素的阴影算法如贴图阴影（ShadowMapping）是最常见的方法，它通过为光源创建一个深度纹理，并将其应用到场景的每个像素上，来确定该像素是否处于阴影中。
这种方法简单且易于实现，但可能会出现阴影断裂和锯齿状边缘等问题。
几何基
2025/4/28 22:16:05
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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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