车标识别研究的关键技术，在现代社会中越来越重要，以前对车标识别的研究比较少，是目前一项相当重要的技术

基于Matlab_Simulink的开关磁阻电动机数字仿真提出了以傅立叶级数为基础的开关磁阻电动机(SRM)的电感模型。
计算结果与实际测量结果吻合,验证了该模型的准确性和适用性;同时运用该电感模型建立了开关磁阻电动机的非线性模型,并用于电机控制方式的研究,进一步验证了非线性模型的正确性。
在建立非线性模型的基础上,对SRM的关断角进行优化,仿真结果符合优化的结论。

软件测试是软件工程中非常重要的环节，是软件质量的保证。
该课程是培养训练学生软件质量保证能力的重要实践性教学环节，与软件测试技术课程的教学内容紧密配合，同步进行。
通过软件测试的实践训练，深刻理解和掌握软件测试和软件测试过程的基本方法和基本技术，熟练掌握黑盒测试、白盒测试的测试用例的设计，同时进一步提高学生对于复杂程序的编写能力，为学生将来从事实际软件测试工作和进一步深入研究打下坚实的理论基础和实践基础。

2018中国新消费专题研究报告.pdf

《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是图像处理、分析和机器视觉领域的一本经典教材，第3版提供了高清英文原版的PDF版本。
这本书深入浅出地探讨了图像处理的基础理论和应用，是计算机视觉、电子工程、生物医学工程等相关专业学生和研究人员的重要参考书。
我们要理解图像处理的基本概念。
图像处理涉及到对数字图像进行各种操作，以改善其质量、提取有用信息或进行分析。
这包括图像增强、去噪、分割和复原等技术。
例如，图像增强通过调整亮度、对比度来优化视觉效果；
去噪则通过滤波器去除图像中的噪声；
图像分割将图像区域划分为不同的对象或类别，便于进一步分析。
机器视觉则是图像处理的一个重要应用领域，它使计算机能够“看”并理解图像。
在《MilanSonka》一书中，读者可以学习到如何构建和应用机器视觉系统。
这包括特征检测（如边缘检测、角点检测）、模板匹配、模式识别和物体识别等技术。
这些技术在自动驾驶、无人机导航、工业自动化和医疗诊断等领域有着广泛应用。
此外，书中还涵盖了与机器学习相关的主题，如监督学习和无监督学习，它们在图像分类、目标检测和图像识别任务中至关重要。
支持向量机（SVM）、神经网络、深度学习框架（如卷积神经网络CNN）等现代机器学习方法也是书中讨论的重点。
深度学习，尤其是深度卷积网络，已经在图像处理和计算机视觉领域取得了突破性进展，极大地推动了人脸识别、图像生成和自动驾驶等技术的发展。
书中还涉及到了图像分析，这是对图像内容进行理解和解释的过程。
这包括图像理解、场景分析和行为识别。
图像理解需要从图像中提取高级语义信息，比如识别出图像中的物体、场景和事件。
场景分析则涉及环境的理解，例如确定图像中的背景、前景和物体之间的关系。
行为识别则关注动态图像中的动作和活动，如行人跟踪和运动分析。
书中还涵盖了实际应用中的算法实现和评估方法，这对于任何从事图像处理和机器视觉研究的人来说都是必不可少的知识。
实验部分通常会介绍如何使用编程语言（如MATLAB或Python）实现所讨论的算法，并提供数据集和代码示例。
《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是一部全面覆盖图像处理、分析和机器视觉的教材，无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益匪浅。
通过深入学习这本书，你可以掌握图像处理的基本原理，理解机器视觉的核心技术，并了解如何将这些知识应用于实际项目中。

2020年工业软件行业深度研究报告

传输矩阵法，一般用来研究周期性分层介质中的传输特性。
对于分层媒质的微分方程在特定条件下的解，最简单便捷的方式便是使用传输矩阵。
传输矩阵法就是用矩阵的形式来描述电磁波在多层介质中的传播情况，在每一层介质中传播过程中的运动规律满足的Maxwell方程组。

2020中国新春消费趋势研究报告.pdf

最近项目有这个需求，需要录音然后上传。
所以我研究了一下，把自己整理好的，可以直接使用的demo工程分享了。
其中我自己对js框架做了部分修改，部分提示信息也换成中文了。
希望对大家有帮助。
项目要放在应用服务器里面部署之后才可以演示效果，我用的是tomcat

初学matlab时编的一个小程序。
实现对排队等待问题的计算机模拟（经典的理发店顾客服务情况模拟），并有动画演示。
学计算机模拟课的人可以看看。
蒙特卡洛(MonteCarlo)法，或称统计试验法、计算机随机模拟方法，起源于美国在第一次世界大战进研制原子弹的“曼哈顿计划”。
统计试验法通常用来研究概率过程，研究问题时常涉及下列一些与随机因素有关的概率，如各类概率等，一般来说，建立描述过程的复杂的概率模型是不成问题的，但用数学方法研究与分析这些模型是却很困难，问题的维数（即变量的个数）可能高达数百甚至数千。
对这类问题，难度随维数的增加呈指数增长，这就是所谓的“维数的灾难”(Course　Dimensionality)。
传统的数值方法难以对付（即使使用速度最快的计算机），甚至达到了无法进行的地步。
因此，唯一可取的研究方法是统计实验法。

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。