简介：
【标题】"基于WebGL的海上大波浪动画特效"是一种使用WebGL技术在网页上实现的视觉效果，它能够创建出逼真的海洋波浪动态画面。
WebGL是一种JavaScript API，用于在任何兼容的浏览器中进行三维图形渲染，无需插件。
这个特效代码集成了jQuery库，可能用于简化DOM操作和事件处理，同时也利用了CSS特效来增强页面的表现力。
【描述】提到的效果是"非常实用的特效代码，可以完美运行，可以二次修改！"这意味着开发者可以轻松地将这个代码整合到自己的网页项目中，并且由于其良好的可定制性，可以根据需求调整波浪的形态、颜色、速度等参数。
这种特效不仅增加了网站的互动性和观赏性，还能为用户带来沉浸式体验，特别适合应用于海洋主题的网站、游戏或是动态背景。
【标签】"jQuery特效"表明这个代码中包含了使用jQuery库的部分，jQuery是一个广泛使用的JavaScript库，它简化了JavaScript的DOM操作、事件处理和动画效果。
"CSS特效"则意味着在HTML元素上应用了CSS样式来实现特定的视觉效果，可能包括渐变、过渡、变换等。
"网页特效"是对整个项目的概括，指这个代码主要用于提升网页的视觉吸引力。
【压缩包子文件的文件名称列表】中的"jiaoben8369"可能是示例代码或者资源文件的名称。
通常，这样的文件可能包含HTML文件（用于展示网页结构）、CSS文件（定义样式和特效）、JavaScript文件（包含WebGL和jQuery的实现逻辑），以及可能的图像或纹理文件（用于渲染波浪的表面效果）。
在深入研究这个特效时，开发者会接触到WebGL的基本概念，如顶点着色器和片段着色器，它们分别负责处理图形的位置和颜色。
还会涉及到数学知识，如向量运算和矩阵变换，用于计算波浪的起伏和运动。
此外，对jQuery的理解和熟练运用也是必要的，例如如何选择和操作DOM元素，以及如何绑定和触发事件。
CSS方面，可能涉及到动画和过渡属性，如`animation`和`transition`，以实现平滑的波浪动画效果。
"基于WebGL的海上大波浪动画特效"是一个结合了WebGL、jQuery和CSS技术的综合实例，对于想要提升网页交互性和视觉表现力的开发者来说，这是一个很好的学习和实践素材。
通过分析和修改这些代码，开发者不仅可以提升自己的技能，也能创造出独特的网页特效。

动态背景下，基于sift算法，实现多目标跟踪

基于Vibe算法的运动物体检测（VisualStudio完整工程及仿真视频）Matlab前景目标提取（四个场景）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。

深度学习FasterR-CNN的多帧背景还原解决动态背景的问题。
针对动态背景下的目标提取问题。
本文提出了基于深度学习FasterR-CNN的多帧背景还原的前景目标提取算法。
基于FasterR-CNN对前景目标的单帧提取能力，对每一帧分别进行检测，并提取每帧的背景，经过图像融合还原出完整的不含目标的背景图像，并通过滤波与膨胀腐蚀等精确的提取前景目标。

关于动态背景下运动目标检测与跟踪的文章，文中利用块匹配算法补偿背景，粒子滤波进行跟踪目标

processing小项目，实现了鼠标点击屏幕向下释放一个弹力球，同时有动态背景

动态的视频背景。
Android的可显示的，自动拉伸的，让页面的背景为视频的代码。
内附两个测试视频，有声的和无声的。
一些留意点和详细注释，都备注在了代码里

本项目共分为三个主界面，开始主界面实现全屏控制、满天星动态背景、背景动态开关控制等，运行主界面实现挡板控制，小球碰撞控制，分数控制系统等，结束界面实现分数信息显示等，以供交流自创之用。

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。

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。