华为LTEM2000后台网管信令跟踪阐明

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软件风险管理是对影响软件项目、过程或产品的风险进行估计和控制的实践过程，也是为了处理影响软件项目、过程或产品的风险而制定的准则。
当前软件业对软件风险管理的研究越来越重视，在理论上对软件风险进行了分类，提出了风险管理的思路，在实践上也出现了一些定量管理风险的方法和风险管理的软件工具。
本文叙述了在软件开发项目中风险管理的重要性及其主要内容，重点介绍了进行风险管理的5个步骤，即风险识别、风险分析、风险计划、风险跟踪和风险对策。

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高斯混合概率假设密度滤波器目标跟踪matlab代码及对应论文。
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___werf是一种用Go语言编写的开源CLI工具，旨在简化和加快应用程序的交付。
要使用它，您需要描述应用程序的配置（换句话说，如何将其构建和部署到Kubernetes）并将其存储在Git存储库中-后者是唯一的事实来源。
简而言之，这就是我们今天所说的GitOps。
werf使用Dockerfiles或其他基于自定义语法的快速内置构建器构建Docker映像。
它还会从Docker注册表中删除未使用的映像。
werf使用Helm兼容格式的图表将您的应用程序部署到Kubernetes，该图表具有便捷的自定义功能和改进的推出跟踪机制，错误检测和日志输出。
werf不是完整的CI/CD处理方案，而是用于创建可以嵌入到任何现有CI/CD系统中的管道的工具。
它实际上是“连接点”，将这些实践带入您的应用程序。
我们认为它是新一代的高级CI/CD工具。
产品特点全面的应用程序生命周期管理：构建和发布映像，将应用程序部署到Kubernetes，并根据策略删除未使用的映像。
有关构建和部署应用程序（可能具有任意数量的组件）的所有规则的描述与源代码（真相单源）一起存储在单个Git

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。

资源包含KCF,DSST,ECOHC,SAMF,Staple,LMCF,LCT,SRDCF,SRDCFdecon,BACF十个目标跟踪算法在OTB100的TRE,SRE矩阵结果，其中包括了OTB50和OTB2013。
可以节省很多跑代码的工夫。

基于opencv的团块跟踪方法（blobtracking）完成对运动物体的监测和跟踪，可用于车辆计数，车牌识别，运动物体的跟踪等！请勿用于任何商业利益！！！

1、目的：在实际工作中，有时需将某个程序执行的所有SQL查出来，而程序在Oracle中与会话均可对应，故可通过本文脚本对会话的所有SQL进行跟踪，转换后即可还原程序对Oracle的操作。
2、适用场景：在源码无法拿到，但又想对程序操作数据库的过程进行分析，用此方法可完美处理。

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。