关于运动背景下的运动补偿程序，效果好于帧差法和普通背景建模法

汽车测试工具PLIN的配置方法，包括帧ID的发送配置方法以及硬件的配置使用方法

该代码利用"四步法(FourStepSearch)"实现了视频处理中二维运动估计(MotionEstimation)块匹配。
附件中包含有一个Matlab文件(.m文件)和多帧视频的亮度信息文件(.Y文件)。
下载后请解压到Matlab的同一个目录下，直接运行即可。

1、有一个图形化界面，左面有一个显示窗口，可以显示视频或者图片，并且有两个按钮，分别为导入视频、导入图片；
右侧为交通标志检测结果显示模块，可以对左侧视频或图片中出现的交通标志进行实时显示，对于视频的显示，一帧显示检测结果后，下一帧检测结果可以覆盖上一帧检测结果。
2、要能够对视频进行实时处理，首先检测环境中存在的交通标志，然后对于交通标志进行识别；
3、对于交通标志的检测与识别两部分，都要结合机器学习，能够实现优化，可以让我使用正样本及负样本对于程序进行训练，对于新增的样本，我也要可以导入到程序中进行训练，不局限于一部分样本；
4、一帧图像中，有多个交通标志时，也要做到全部显示出来，不局限于只显示一个交通标志；

针对传统单通道被动太赫兹波成像系统的效率低、结构复杂的缺点，设计了一种基于曲柄摇杆机构的光机扫描太赫兹波成像系统。
使用曲柄摇杆机构对行扫描镜实现快速驱动，同时配合场反射镜的运动完成对成像目标的二维扫描。
通过使用390mm口径的卡塞格林天线以及94GHz太赫兹波辐射计完成对目标的快速成像。
实验表明，系统单帧成像时间为20s，成像视场角为30°×36°，角分辨率可达0.6°。
在室内条件下，可以很好地对人体进行成像，并能有效地探测隐藏在衣物下的危险物品。
该系统具有成本低、效率高、结构简单等特点，对实现被动太赫兹成像系统的小型化、快速化有较高的参考价值。

目前很多的行人数据集都是seq视频格式，但是很多时候训练神经网络需要.jpg图片格式，这个小脚本可以将视频按帧采样成图像，我在Caltech行人数据集亲测可用，网上用"\xFF\xD8\xFF\xE0\x00\x10\x4A\x46\x49\x46"来采样的经过实践显示不好使。

不知道为什么最低要2分，原打算免费的...stm32f1黑点+黑线识别，速度在3帧左右，持续优化中......

**FCSAN存储网络简介**光纤通道（FC，FibreChannel）存储区域网络（SAN，StorageAreaNetwork）是一种专为高效传输大量数据而设计的网络架构，特别适用于企业级数据中心和大型服务器环境。
它将存储设备从传统的局域网（LAN）中分离出来，形成一个独立的高速网络，用于数据存储和备份。
FCSAN提供了高带宽、低延迟、高可靠性的特性，确保关键业务数据的安全性和可用性。
**FCSAN存储网络入门**构建FCSAN的基础是光纤通道硬件，包括光纤通道交换机、HBA（HostBusAdapter，主机总线适配器）和存储设备，如磁盘阵列或存储虚拟化设备。
HBA是服务器连接到FCSAN的接口，负责在服务器和存储系统之间传输数据。
交换机则如同路由器一样，管理数据在不同端口间的流动，确保数据包的正确路由。
FCSAN的配置通常包括以下步骤：1.**规划网络拓扑**：根据数据中心规模和需求，选择合适的交换机数量、类型和布局。
2.**设置HBA和交换机**：安装HBA驱动，配置交换机端口，建立Zoning（区域）来控制数据流量和访问权限。
3.**连接存储设备**：通过光纤通道线缆将HBA连接到交换机，再将交换机连接到存储设备。
4.**初始化和配置存储**：设置RAID级别，创建LUN（逻辑单元号），分配给服务器进行挂载。
**FCSAN配置**配置FCSAN时，需要考虑以下关键要素：-**zoning策略**：通过zoning来隔离和管理不同服务器对存储设备的访问，防止数据冲突和安全问题。
-**WWNN和WWPN**：每个HBA都有全球唯一的名字（WorldWideNodeName）和端口名字（WorldWidePortName），用于识别和管理网络中的设备。
-**多路径**：配置多条到存储的路径以实现负载均衡和故障切换，提高系统的可用性。
-**服务质量（QoS）**：根据业务优先级设置带宽分配，确保关键应用的性能。
**日常巡检**对于FCSAN的日常运维，主要关注以下方面：1.**监控性能**：检查交换机和存储设备的I/O速率、带宽利用率，确保系统运行正常。
2.**错误检测**：查看日志，发现并解决错误，如丢包、帧错等。
3.**链路状态**：确认所有连接是否稳定，及时处理链路故障。
4.**Zoning和权限检查**：确保Zoning策略符合安全需求，防止未经授权的访问。
5.**备份与恢复**：定期执行数据备份，测试恢复流程，以防数据丢失。
**总结**FCSAN存储网络是企业级数据中心的核心组成部分，它提供了高性能、高可靠性的数据存储解决方案。
了解其基本原理、配置方法以及日常运维要点，对于确保数据中心的稳定运行至关重要。
在实际操作中，还需要不断学习和适应新技术，如FCoE（FCoverEthernet）、NVMeoverFabrics，以满足不断增长的存储需求和性能挑战。

由于工作需要重复地把序列图放到各个帧上，于是便做了这个自动化脚本，希望帮到有需要的人。
描述：该脚本会自动把库中的序列图或者mc分散到序列帧上，并且新建图层。
适用版本：flashcs6用法：1.把脚本放到C:\Users\lenoo\AppData\Local\Adobe\FlashCS6\zh_CN\Configuration\Commands下面；
2.重启flash；
3.打开一个fla文件；
4.导入序列图；
5.在库中选中刚才导入的序列图；
6.选择菜单-命令-Sortframesinlayers；
7.可以看到时间轴中新建了一个图层，并且排好了图片。

在实现Android的动态ProgressBar的时候需要采用动态图的每一个帧图片，这里实现的是一个陪跑的小人，压缩文件包含一个gif动态图，和9张不同动作的奔跑小人的帧图，供新手学习使用

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。