在音视频通话的现实场景中，不同的参会人说话音量各有不同，参会用户需要频繁的调整播放音量来满足听感的需要，戴耳机的用户随时承受着大音量对耳朵的“暴击”。
因而，对发送端音量的均衡在上述场景中显得尤为重要，优秀的自动增益控制算法能够统一音频音量大小，极大地缓解了由设备采集差异、说话人音量大小、距离远近等因素导致的音量的差异设备的多样性最直接的体现就是音频采集的差异，一般表现为音量过大导致爆音，采集音量过小对端听起来很吃力。
webrtc的AGC算法AGC是自动增益补偿功能（AutomaticGainControl），AGC可以自动调麦克风的收音量，使与会者收到一定的音量水平，不会因发言者与麦克风的距离改变时，声音有忽大忽小声的缺点。
webbrtc中的结构如下：
因而，对发送端音量的均衡在上述场景中显得尤为重要，优秀的自动增益控制算法能够统一音频音量大小，极大地缓解了由设备采集差异、说话人音量大小、距离远近等因素导致的音量的差异设备的多样性最直接的体现就是音频采集的差异，一般表现为音量过大导致爆音，采集音量过小对端听起来很吃力。
webrtc的AGC算法AGC是自动增益补偿功能（AutomaticGainControl），AGC可以自动调麦克风的收音量，使与会者收到一定的音量水平，不会因发言者与麦克风的距离改变时，声音有忽大忽小声的缺点。
webbrtc中的结构如下：
2018/10/18 17:32:02
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算法过程如下：1）从N个样本随机选取K个样本作为质心2）对剩余的每个样本测量其到每个质心的距离，并把它归到最近的质心的类3）重新计算已经得到的各个类的质心4）迭
2017/5/16 1:39:14
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这里面包含整个基于神经网络深度学习，实现人脸识别项目，包括原始数据，训练数据训练模型测试数据等，包含演示同步ppt文件，使用的开发工具是pycharm，基于python3实现，该案例可做为本科毕设的入门参考，ppt内容包含整个讲解过程，从人脸识别到cnn，卷积，从欧式距离到人脸表情变化的计算详情以及整个卷积的引见，可以做为入门以及会议上引见使用的文档。
参考文件基于CNN卷积神经网络实现人脸识别-人脸表情识别-同步ppt引见及基于python3实现识别源代码。
参考文件基于CNN卷积神经网络实现人脸识别-人脸表情识别-同步ppt引见及基于python3实现识别源代码。
2020/9/21 18:49:32
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4．5喷涂机器人喷枪轨迹生成根据喷涂机器人喷涂工艺的要求，喷枪到工件表面的垂直距离为H，喷枪的运动轨迹参数可采用如下偏置算法获取：1)如图4．13所示，对采样点Q沿法矢量方向偏置距离H，可以得到采样点以的偏置点q，数学表达式如下：q咖嘣(4．17)其中。
i包含坐标值和单位法矢量一南两种信息，也即触IJ了喷枪在点。
i的位置和方向。
2)用同样的方法遍历采样点集Q中所有的点可以得到偏置点集O，从而整个点集O包含的信息就代表了喷枪在喷涂过程中所在运转曲面上的轨迹参数(位置和方向)。
Ql图4-13喷枪的轨迹参数60
i包含坐标值和单位法矢量一南两种信息，也即触IJ了喷枪在点。
i的位置和方向。
2)用同样的方法遍历采样点集Q中所有的点可以得到偏置点集O，从而整个点集O包含的信息就代表了喷枪在喷涂过程中所在运转曲面上的轨迹参数(位置和方向)。
Ql图4-13喷枪的轨迹参数60
2021/5/22 9:50:12
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1.开放式无限通讯标准2.设备短距离互联处理方案1.无需驱动程序——独特的配置2.小型化无线电3.低功率、低成本、安全性、稳固4.易于使用
2017/1/12 3:20:26
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-利用灰狼优化算法寻找未知节点到锚节点的实际距离和估计距离之间的最小误差，完成对未知节点坐标的估计-进行了原始Dv-hop定位算法和基于GWO的Dv-hop定位算法的对比-正文很详细
2017/10/12 1:58:38
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matlab气象学代码PollyNET自动处理程序该存储库为数据提供了一个自动处理链。
描述该存储库包含用于自动处理和可视化数据的matlab代码。
该网络由世界各地的新型多波长拉曼偏振激光雷达组成，如海法以色列、中国北京和智利蓬塔阿雷纳斯。
激光雷达系统在过去30年中得到维护和更新。
它可以监测大气中微小的漂浮颗粒和水蒸气。
对于最高级的版本——，它有12个通道，包括8个远距离通道和4个近距通道。
如果仔细校准，它可以提供3β+2α+2S信息以及有关水汽混合比分布的信息。
随着PollyNET的发展，数据的积累急剧增加，实时数据流可以达到~GB。
因而，自动处理程序对于从激光雷达记录的激光雷达中同时翻译有关气溶胶分布、运输和气溶胶-云相互作用的信息至关重要。
该存储库中的程序可以自动校准激光雷达去极化、总通道和水蒸气通道，检索气溶胶密集特性的1小时平均无云剖面，并使用.有关程序和内部使用的算法的详细信息可以在.要求该程序已在MATLAB2014a和2018a中进行了测试。
并且它可以在window10和centos6上运行，已经
描述该存储库包含用于自动处理和可视化数据的matlab代码。
该网络由世界各地的新型多波长拉曼偏振激光雷达组成，如海法以色列、中国北京和智利蓬塔阿雷纳斯。
激光雷达系统在过去30年中得到维护和更新。
它可以监测大气中微小的漂浮颗粒和水蒸气。
对于最高级的版本——，它有12个通道，包括8个远距离通道和4个近距通道。
如果仔细校准，它可以提供3β+2α+2S信息以及有关水汽混合比分布的信息。
随着PollyNET的发展，数据的积累急剧增加，实时数据流可以达到~GB。
因而，自动处理程序对于从激光雷达记录的激光雷达中同时翻译有关气溶胶分布、运输和气溶胶-云相互作用的信息至关重要。
该存储库中的程序可以自动校准激光雷达去极化、总通道和水蒸气通道，检索气溶胶密集特性的1小时平均无云剖面，并使用.有关程序和内部使用的算法的详细信息可以在.要求该程序已在MATLAB2014a和2018a中进行了测试。
并且它可以在window10和centos6上运行，已经
2015/1/13 21:22:29
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对应博客https://blog.csdn.net/Netceor/article，代码内容含Paillier的基本验证，SM、SSED、SBD、SMIN算法的实现与验证，以及自定义任务安全汉明距离。
2016/9/9 21:35:30
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Whyfiber?光接入网是指在接入网中采用光纤作为主要传输媒质的接入技术，相比较其他的如铜线接入技术和无线接入技术等而言，光接入网具有传输容量大、传输距离长、对业务透明性好等优点，是固定接入领域内最佳的处理方案。
传输容量大带宽可达25THz，约1010路电话？传输损耗小，长距离传送能力1310nm窗口损耗0.35dB/km，＞20km抗干扰性好，保密性强，使用安全功率低，无电磁干扰，耐高温腐蚀环境材料资源丰富，成本低***三网融合网络技术第三讲三网融合接入部分网络结构（PON）三网融合接入网概述1PON网络结构2本讲目录WhyFiber?传输容量大传输损耗小泄露小，保密性好节省有色金属……光接入网（OAN，OpticalAccessNetwork）在接入网中采用光纤作为主要传输媒质的接入技术三网融合光接入光接入网技术功能参考模型应用类型按照ONU在光接入网中所处的具体位置不同，可以将OAN划分为三种基本的应用类型FTTC(光纤到路边）FTTB（光纤到楼）FTTH（光纤到户）三网融合光接入网技术Why
传输容量大带宽可达25THz，约1010路电话？传输损耗小，长距离传送能力1310nm窗口损耗0.35dB/km，＞20km抗干扰性好，保密性强，使用安全功率低，无电磁干扰，耐高温腐蚀环境材料资源丰富，成本低***三网融合网络技术第三讲三网融合接入部分网络结构（PON）三网融合接入网概述1PON网络结构2本讲目录WhyFiber?传输容量大传输损耗小泄露小，保密性好节省有色金属……光接入网（OAN，OpticalAccessNetwork）在接入网中采用光纤作为主要传输媒质的接入技术三网融合光接入光接入网技术功能参考模型应用类型按照ONU在光接入网中所处的具体位置不同，可以将OAN划分为三种基本的应用类型FTTC(光纤到路边）FTTB（光纤到楼）FTTH（光纤到户）三网融合光接入网技术Why
2016/5/26 22:27:37
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针对无线传感器网络分簇路由协议所筛选簇头节点的位置分布不均衡及转发节点的数据传输路径不合理会加剧节点能量消耗、缩短网络生存周期的问题，提出一种基于改进粒子群优化算法的分簇路由协议。
在簇头选举过程中，通过定义节点的能量因子和位置均衡因子建立新的顺应度函数，评估和选择更优的候选簇头节点；
通过优化的自顺应学习因子调整候选簇头节点的位置更新速度，扩大局部搜索并加快全局搜索的收敛速度。
根据转发节点与基站的距离确定采用单跳还是多跳传输方式，设计一种基于最小生成树的多跳方法，为转发节点数据传输选择最优的多跳路径。
仿真测试结果表明，基于改进粒子群算法的分簇路由协议能够选举能量与位置更均衡的簇头节点和转发节点，缩短了网络的通信距离，节点的能耗更低且更均衡，有效延长了网络生存周期。
在簇头选举过程中，通过定义节点的能量因子和位置均衡因子建立新的顺应度函数，评估和选择更优的候选簇头节点；
通过优化的自顺应学习因子调整候选簇头节点的位置更新速度，扩大局部搜索并加快全局搜索的收敛速度。
根据转发节点与基站的距离确定采用单跳还是多跳传输方式，设计一种基于最小生成树的多跳方法，为转发节点数据传输选择最优的多跳路径。
仿真测试结果表明，基于改进粒子群算法的分簇路由协议能够选举能量与位置更均衡的簇头节点和转发节点，缩短了网络的通信距离，节点的能耗更低且更均衡，有效延长了网络生存周期。
2021/8/18 13:53:49
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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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