在matlab的simulink中搭建了单相并网的光伏逆变器，同时加载了最大功率跟踪模型MPPT，适用于做新能源并网的同学

**dhtmlx-Gantt标准版7.1.7：深入理解与应用**dhtmlxGantt是一款功能强大的前端甘特图库，主要用于项目管理、任务调度和进度跟踪。
在标准版7.1.7中，它提供了一套完整的解决方案，帮助开发者直观地展示项目计划，以及实时更新和调整任务进度。
本篇将详细探讨dhtmlxGantt的核心特点、功能和使用方法。
**1.甘特图与横道图**甘特图是一种流行的时间管理图表，它以条形图的形式显示项目任务、持续时间和进度。
横道图是甘特图的一种，通常用于表示多个任务之间的关系和时间安排。
dhtmlxGantt能够轻松创建和定制这两种图表，支持任务依赖关系、里程碑和资源分配，帮助用户清晰地了解项目状态。
**2.dhtmlxGantt关键特性**-**自定义配置**：dhtmlxGantt允许开发者根据需求自定义界面布局、颜色方案、时间轴格式等。
-**任务管理**：添加、删除、修改任务，设置任务开始和结束日期，以及关联任务间的依赖关系。
-**时间线视图**：以日、周、月为单位查看任务进度，便于计划调度。
-**实时更新**：通过JavaScriptAPI或Ajax接口，实现实时任务更新和数据同步。
-**资源分配**：为任务分配资源，监控资源利用率。
-**拖放操作**：用户可以拖动任务条来调整任务开始和结束时间。
-**事件监听**：提供丰富的事件机制，如任务更改、时间轴滚动等，方便扩展功能。
-**多语言支持**：内置多种语言，满足全球化项目需求。
**3.使用dhtmlxGantt的步骤**1.**安装与引入**：从官方仓库下载或通过npm获取dhtmlxGantt，将所需的js和css文件引入到项目中。
2.**初始化Gantt**：在HTML中创建一个div作为Gantt容器，并使用JavaScript进行初始化配置。
3.**加载数据**：可以通过JSON格式的数据源或服务器接口加载任务信息。
4.**设置配置**：定义时间轴格式、任务样式、任务依赖等属性。
5.**交互与更新**：利用API监听并处理用户交互，实时更新任务状态。
**4.samples目录详解**`samples`目录包含了一系列示例代码，展示了dhtmlxGantt的不同应用场景和功能，例如基本的甘特图展示、任务依赖设置、资源分配等。
通过学习这些示例，开发者可以快速上手并灵活应用到实际项目中。
**5.其他文件**-`Gantt-Useful-Info.html`：可能包含了关于dhtmlxGantt的使用技巧和常见问题解答。
-`package.json`：项目依赖信息，对于npm用户至关重要。
-`whatsnew.txt`：版本更新记录，列出新版本的改进和新增功能。
-`license.txt`：软件许可协议，规定了软件的使用和分发条件。
-`readme.txt`：通常包含项目简介、安装指南和快速入门等内容。
总结来说，dhtmlxGantt标准版7.1.7为前端开发者提供了一个强大且灵活的工具，用于构建专业级的项目管理和进度跟踪系统。
通过深入理解和实践，我们可以充分利用其特性，提升项目管理效率。

1.概述2.状态估计与线性滤波方法3.非线性滤波方法4.两侧数据预处理技术5.多目标跟踪中的航迹起始6.极大似然类多目标数据互联方法7.贝叶斯类多目标数据互联方法8.机动目标跟踪9.多目标跟踪终结理论和航迹管理10.无源雷达数据处理技术11.相控阵和脉冲多普勒雷达数据处理技术12.雷达组网数据处理技术13.雷达数据处理仿真技术14.雷达数据处理的实际应用15.回顾、建议与展望

背景差分提取和波门跟踪的MATLAB实现，能够实现目标提取和跟踪。

针对多目标跟踪的评价指标代码，matlab版本，评价指标包括：RcllPrcnFAR|GTMTPTML|FPFNIDsFM|MOTAMOTPMOTAL

跟踪导航方面的权威巨著，绝对值得收藏！强烈推荐！EstimationwithApplicationstoTrackingandNavigation【原书作者】：YaakovBar-Shalom,X.-RongLi,ThiagalingamKirubarajan【ISBN】：ISBN-10:047141655X/ISBN-13:978-0471416555【页数】：584【出版社】：Wiley-Interscience，即JohnWiley&SonsInc.【出版日期】：June8,2001【文件格式】：PDF【定价】:$116.95

摘要：简单论述P89C51RD2的ISP和IAP功能，给出实现读取其BootROM源代码的硬件电路和程序；
初步探讨ISP功能中的波特率的自动跟踪技术、命令字的接收格式和执行方式，给出部分源代码。
  关键词：P89C51RD2BootROMISP(IAP)功能1概述P89C51RD2是PHILIPS公司内核基于8位80C51单片机的派生产品，在完全保留80C51指令系统和硬件结构的大框架下，进行了多方面的加强、扩展和创新，最大限度地利用了原有结构的方方面面。
P89C51RD2将原有的对外数据和程序存储器的16位寻址机制加以利用，把片上的RAM扩展到1KB、片上的FLASHEPROM扩展到64KB

matlab开发-移动对象跟踪基到背景减法。
检测物体运动的图像处理应用程序。

v4l2loopback-创建V4L2回送设备的内核模块该模块允许您创建“虚拟视频设备”。
普通（v4l2）应用程序将读取这些设备，就像它们是普通视频设备一样，但是不会从例如捕获卡中读取视频，而是由另一个应用程序生成。
例如，这允许您在Skype视频上应用一些漂亮的视频效果...它还允许一些更严肃的事情（例如，我一直在使用它通过将GStreamer挂接到回送设备上来向应用程序添加流功能。
）。
消息要获取每个新版本的主要功能，请参阅NEWS文件。
您还可以查看ChangeLog（它会自动生成，并且可能用途有限...问题对于当前问题，请检出请使用问题跟踪程序报告任何问题。
在我们的问题跟踪器中创建新票证之前，请确保您已阅读此文档并遵循其中的所有说明。
另外，在报告任何问题之前，请搜索问题跟踪器：将信息添加到现有故障单中要比使用基本相同的信息创建新故障单要好得多。
寻求帮助问题跟

本书针的读者是高校学生，科研工作者，图像处理爱好者。
对于这些人群，他们往往是带着具体的问题，在苦苦寻找解决方案。
为了一个小问题就让他们去学习C++这么深奥的语言几乎是不可能的。
而Python的悄然兴起给他们带来的希望，如果说C++是tex的话，那Python的易用性相当于word。
他们可以很快的看懂本书的所有代码，并可以学着使用它们来解决自己的问题，同时也能拓展自己的视野。
别人经常说Python不够快，但是对于上面的这些读者，我相信这不是问题，现在我们日常使用的PC机已经无比强大了，而且绝大多数情况下不会用到实时处理，更不会在嵌入式设备上使用。
因此这不是问题。
本书目录：目录I走进OpenCV101关于OpenCV-Python教程102在Windows上安装OpenCV-Python113在Fedora上安装OpenCV-Python12IIOpenCV中的Gui特性134图片134.1读入图像4.2显示图像4.3保存图像4.4总结一下5视频5.1用摄像头捕获视频5.2从文件中播放视频5.3保存视频6OpenCV中的绘图函数6.1画线6.2画矩形6.3画圆6.4画椭圆6.5画多边形6.6在图片上添加文字7把鼠标当画笔7.1简单演示7.2高级一点的示例8用滑动条做调色板8.1代码示例III核心操作9图像的基础操作9.1获取并修改像素值9.2获取图像属性9.3图像ROI9.4拆分及合并图像通道9.5为图像扩边（填充）10图像上的算术运算10.1图像加法10.2图像混合10.3按位运算11程序性能检测及优化11.1使用OpenCV检测程序效率11.2OpenCV中的默认优化11.3在IPython中检测程序效率11.4更多IPython的魔法命令11.5效率优化技术12OpenCV中的数学工具IVOpenCV中的图像处理13颜色空间转换5413.1转换颜色空间13.2物体跟踪13.3怎样找到要跟踪对象的HSV值？14几何变换14.1扩展缩放14.2平移14.3旋转14.4仿射变换14.5透视变换15图像阈值15.1简单阈值15.2自适应阈值15.3Otsu’s二值化15.4Otsu’s二值化是如何工作的？16图像平滑16.1平均16.2高斯模糊16.3中值模糊16.4双边滤波17形态学转换17.1腐蚀17.2膨胀17.3开运算17.4闭运算17.5形态学梯度17.6礼帽17.7黑帽17.8形态学操作之间的关系18图像梯度18.1Sobel算子和Scharr算子8718.2Laplacian算子19Canny边缘检测19.1原理19.1.1噪声去除19.1.2计算图像梯度19.1.3非极大值抑制19.1.4滞后阈值19.2OpenCV中的Canny边界检测20图像金字塔9420.1原理21OpenCV中的轮廓22直方图23图像变换24模板匹配25Hough直线变换26Hough圆环变换27分水岭算法图像分割28使用GrabCut算法进行交互式前景提取29理解图像特征30Harris角点检测31Shi-Tomasi角点检测&适合于跟踪的图像特征32介绍SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform)33介绍SURF(Speeded-UpRobustFeatures)34角点检测的FAST算法35BRIEF(BinaryRobustIndependentElementaryFeatures)36.1OpenCV中的ORB算法37特征匹配38使用特征匹配和单应性查找对象39Meanshift和Camshift40.3OpenCV中的Lucas-Kanade光流41背景减除23841.1基础42摄像机标定43姿势估计44对极几何（EpipolarGeometry）45立体图像中的深度地图25945.1基础46K近邻（k-NearestNeighbour）47支持向量机48K值聚类49图像去噪50图像修补51使用Haar分类器进行面部检测

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。