对移动应用的离线支持可以理解为应用在网络连接不稳定的情况下能够做出优雅的反应的能力。
在移动设备这一相对较新的技术背景中，新的问题也随之产生，例如网络连接的正常或异常、高延迟以及低带宽等情况。
这些问题出现的时间并不算长，刚刚上手进行移动开发的工程师对此并不十分了解。
除此之外，创建一个能够适应不同网络情况的移动应用可能还包括以下需求：虽然以上这几点从使用性的角度来看都是非常重要的，但其中某一点的复杂性尤为突出，即“离线数据访问”。
应用程序或许需要支持多种不同的离线数据访问场景或是级别，在下文中我将一一进行讲解。
应用程序在没有网络连接的情况下依然能够显示信息，而在连上网络的情况下需要刷新数据。
要实现
在移动设备这一相对较新的技术背景中，新的问题也随之产生，例如网络连接的正常或异常、高延迟以及低带宽等情况。
这些问题出现的时间并不算长，刚刚上手进行移动开发的工程师对此并不十分了解。
除此之外，创建一个能够适应不同网络情况的移动应用可能还包括以下需求：虽然以上这几点从使用性的角度来看都是非常重要的，但其中某一点的复杂性尤为突出，即“离线数据访问”。
应用程序或许需要支持多种不同的离线数据访问场景或是级别，在下文中我将一一进行讲解。
应用程序在没有网络连接的情况下依然能够显示信息，而在连上网络的情况下需要刷新数据。
要实现
2023/8/25 20:16:33
148KB
1
线性光谱聚类（LSC）的超像素分割算法，该算法可以生成具有低计算成本的紧凑且均匀的超像素。
基本上，基于测量图像像素之间的颜色相似性和空间接近度的相似性度量，采用超像素分割的归一化切割公式。
然而，代替使用传统的基于特征的算法，我们使用核函数来近似相似性度量，导致将像素值和坐标明确映射到高维特征空间。
我们证明，通过适当地加权该特征空间中的每个点，加权K均值和归一化切割的目标函数共享相同的最佳点。
因此，通过在所提出的特征空间中迭代地应用简单的K均值聚类，可以优化归一化切割的成本函数。
LSC具有线性计算复杂性和高内存效率，并且能够保留图像的全局属性。
实验结果表明，LSC在图像分割中的几种常用评估度量方面表现出与现有技术的超像素分割算法相同或更好的性能。
基本上，基于测量图像像素之间的颜色相似性和空间接近度的相似性度量，采用超像素分割的归一化切割公式。
然而，代替使用传统的基于特征的算法，我们使用核函数来近似相似性度量，导致将像素值和坐标明确映射到高维特征空间。
我们证明，通过适当地加权该特征空间中的每个点，加权K均值和归一化切割的目标函数共享相同的最佳点。
因此，通过在所提出的特征空间中迭代地应用简单的K均值聚类，可以优化归一化切割的成本函数。
LSC具有线性计算复杂性和高内存效率，并且能够保留图像的全局属性。
实验结果表明，LSC在图像分割中的几种常用评估度量方面表现出与现有技术的超像素分割算法相同或更好的性能。
2023/8/13 15:12:13
9.55MB
1
RVM通过其命令行应用编程接口降低了ruby开发的许多方面的复杂性。
借助RVM，您可以在开发、配置项、问答、试运行和生产环境中拥有**完全相同的**独立环境。
不再有隐藏的陷阱:如果它适用于其中一个，它将适用于所有的。
使用命名的gemsets，您可以可靠地立即将更改从一个环境推送到另一个环境。
而且，RVM是为Ruby应用程序设计的，而不仅仅是为Rails设计的！任何的基于Ruby的应用程序将受益于您对RVM的使用。
借助RVM，您可以在开发、配置项、问答、试运行和生产环境中拥有**完全相同的**独立环境。
不再有隐藏的陷阱:如果它适用于其中一个，它将适用于所有的。
使用命名的gemsets，您可以可靠地立即将更改从一个环境推送到另一个环境。
而且，RVM是为Ruby应用程序设计的，而不仅仅是为Rails设计的！任何的基于Ruby的应用程序将受益于您对RVM的使用。
2023/8/3 22:23:14
1.29MB
1
迭代学习控制（iterativelearningcontrol，简称ILC）由Uchiyama于1978年首先提出。
迭代学习控制（iterativelearningcontrol，简称ILC）由Uchiyama于1978年首先提出，不过因为论文由日文撰写，影响不是很大。
1984年，Arimoto等人用英文介绍了该方法。
它是指不断重复一个同样轨迹的控制尝试，并以此修正控制律，以得到非常好的控制效果的控制方法。
迭代学习控制是学习控制的一个重要分支，是一种新型学习控制策略。
它通过反复应用先前试验得到的信息来获得能够产生期望输出轨迹的控制输入，以改善控制质量。
与传统的控制方法不同的是，迭代学习控制能以非常简单的方式处理不确定度相当高的动态系统，且仅需较少的先验知识和计算量，同时适应性强，易于实现；
更主要的是，它不依赖于动态系统的精确数学模型，是一种以迭代产生优化输入信号，使系统输出尽可能逼近理想值的算法。
它的研究对那些有着非线性、复杂性、难以建模以及高精度轨迹控制问题有着非常重要的意义。
迭代学习控制（iterativelearningcontrol，简称ILC）由Uchiyama于1978年首先提出，不过因为论文由日文撰写，影响不是很大。
1984年，Arimoto等人用英文介绍了该方法。
它是指不断重复一个同样轨迹的控制尝试，并以此修正控制律，以得到非常好的控制效果的控制方法。
迭代学习控制是学习控制的一个重要分支，是一种新型学习控制策略。
它通过反复应用先前试验得到的信息来获得能够产生期望输出轨迹的控制输入，以改善控制质量。
与传统的控制方法不同的是，迭代学习控制能以非常简单的方式处理不确定度相当高的动态系统，且仅需较少的先验知识和计算量，同时适应性强，易于实现；
更主要的是，它不依赖于动态系统的精确数学模型，是一种以迭代产生优化输入信号，使系统输出尽可能逼近理想值的算法。
它的研究对那些有着非线性、复杂性、难以建模以及高精度轨迹控制问题有着非常重要的意义。
2023/7/29 16:34:45
1.24MB
1
在工程实际中，很多多物理场耦合作用下的实验缺少开展条件，且无具体的理论指导设计，必须采用数值仿真的方法来研究和测评。
COMSOLMultiphysics具有高效的计算性能和独特的多物理场全耦合分析能力，可以保证数值仿真的高度精确，因此被应用于各个学科领域。
但是，由于多个物理场耦合问题的复杂性，COMSOL在实践应用中也存在大量的技术问题。
通过本次培训，熟悉COMSOL进行多物理场耦合仿真的流程；
掌握COMSOL光电仿真所需的边界条件、激励条件、域条件的设置、以具体科研论文为实例，讨论COMSOL在处理具体问题时如何应用以及如何做出能够发表的结果。
COMSOLMultiphysics具有高效的计算性能和独特的多物理场全耦合分析能力，可以保证数值仿真的高度精确，因此被应用于各个学科领域。
但是，由于多个物理场耦合问题的复杂性，COMSOL在实践应用中也存在大量的技术问题。
通过本次培训，熟悉COMSOL进行多物理场耦合仿真的流程；
掌握COMSOL光电仿真所需的边界条件、激励条件、域条件的设置、以具体科研论文为实例，讨论COMSOL在处理具体问题时如何应用以及如何做出能够发表的结果。
2023/7/25 0:46:57
21.46MB
1
四个GOF的设计模式核心的三种类型：Creational=＞处理对象创建的复杂性prototype=＞要复制或克隆的完全初始化的实例builder=＞将对象构造与其表示形式分离Singleton=＞将创建一个实例，无论请求对象的对象是哪个实例，都会发送该实例=＞Connection实例工厂=＞创建对象族。
-Structural=＞结构处理类的结构-Decorator=＞Addresponsibilitytotheobjectdynamically-Facade=＞Asingleclassrepresentstheentiresubsystem -Proxy=＞Proxyishidingthecomplexityoftheoriginalimplementationbyprovidingthe
-Structural=＞结构处理类的结构-Decorator=＞Addresponsibilitytotheobjectdynamically-Facade=＞Asingleclassrepresentstheentiresubsystem -Proxy=＞Proxyishidingthecomplexityoftheoriginalimplementationbyprovidingthe
2023/7/24 19:33:50
1.14MB
1
详细介绍Romax行星轮系统分析过程，本教程的目的是学习如何进行概念（详细）行星系建模（图1）。
由于行星系统的相对复杂性，Romax开发了概念行星设计工具，有助于快速开发简单的行星齿轮副。
与大多数Romax软件里的零件一样，可以根据复杂性的不同对行星系统建模建模。
在建模初期，没必要太早定义行星销轴或行星轮轴承，可将这些都简化为一个单一的概念行星架零件，如图所示（图2），概念行星架为一个绿色的圆盘。
接下来,为了能够进一步研究行星轮不均载、轴承寿命、齿轮校核、效率等问题，再将概念行星架换成详细的销轴、轴承等零件。
由于行星系统的相对复杂性，Romax开发了概念行星设计工具，有助于快速开发简单的行星齿轮副。
与大多数Romax软件里的零件一样，可以根据复杂性的不同对行星系统建模建模。
在建模初期，没必要太早定义行星销轴或行星轮轴承，可将这些都简化为一个单一的概念行星架零件，如图所示（图2），概念行星架为一个绿色的圆盘。
接下来,为了能够进一步研究行星轮不均载、轴承寿命、齿轮校核、效率等问题，再将概念行星架换成详细的销轴、轴承等零件。
2023/7/12 9:49:48
4.16MB
1
在搭建开发环境时，我们都希望搭建过程能够简单，并且一劳永逸，其他的同事可以复用已经搭建好的开发环境以节省开发时间。
而在搭建开发环境时，我们经常会被复杂的配置以及重复的下载安装所困扰。
在Docker技术未出现之前，我们可以使用Pupet、Chef、Ansible等配置管理工具把复杂的配置管理起来，这样的管理配置技术仍然是目前比较流行的方式之一。
配置管理工具使用的都是自己的DSL语法定义，考虑到环境的复杂性，配置一套通用的开发环境需要针对各个系统定制，对于大部分开发环境这种维护成本仍然是很高的。
Docker技术出现之后，系统的依赖问题得到了彻底的解决，我们可以通过镜像的方式简化环境的安装。
结合Do
而在搭建开发环境时，我们经常会被复杂的配置以及重复的下载安装所困扰。
在Docker技术未出现之前，我们可以使用Pupet、Chef、Ansible等配置管理工具把复杂的配置管理起来，这样的管理配置技术仍然是目前比较流行的方式之一。
配置管理工具使用的都是自己的DSL语法定义，考虑到环境的复杂性，配置一套通用的开发环境需要针对各个系统定制，对于大部分开发环境这种维护成本仍然是很高的。
Docker技术出现之后，系统的依赖问题得到了彻底的解决，我们可以通过镜像的方式简化环境的安装。
结合Do
2023/7/11 8:57:03
280KB
1
H264是当今流行的视频压缩格式；
ffmpeg是一个开源库，实现了对h264视频文件的解压缩。
为了降低使用ffmpeg的复杂性，尽量隐藏实现细节，我写了一个封装库。
c#也可以很方便的使用此库。
解压后的数据可以为yuv格式，也可以为rgb格式。
同时可以对rgb格式视频做缩放。
类H264Decode实现了所有解码功能。
最后，再把此类封装成c函数，以便于与c#交互。
ffmpeg是一个开源库，实现了对h264视频文件的解压缩。
为了降低使用ffmpeg的复杂性，尽量隐藏实现细节，我写了一个封装库。
c#也可以很方便的使用此库。
解压后的数据可以为yuv格式，也可以为rgb格式。
同时可以对rgb格式视频做缩放。
类H264Decode实现了所有解码功能。
最后，再把此类封装成c函数，以便于与c#交互。
2023/7/11 3:01:25
23.96MB
1
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
15KB