此资源仅供学习用途，当前selenium都是基于无头模式的firefox或者chrome等浏览器进行爬虫抓取，天眼查的反爬技术算是很不错的，仅仅用于个人学习用，并不可以进行大数据的爬取 技术： python selenium 爬虫 模拟登陆 xpath css选择器等

为了满足人们对超广角、大视野的取景需求，运用光学软件CODE V和Zemax设计了一个结构紧凑的用于运动数码摄像机的鱼眼镜头光学系统。该镜头由5片玻璃镜片和3片塑胶非球面镜片组成。设计结果表明，镜头F数为2.2，视场角为240°，系统总长度为23 mm，半像高为2.35 mm，在1/2奈奎斯特频率（178 lp/mm）处所有视场均大于0.15，可以实现高清全景监控。投影检测结果显示，该鱼眼镜头产品的性能满足要求。

WTK6900HM01 为本地语音触发引擎的辨识模块，具有低成本、高可靠性、通用性强的特点。在语音技术上实现了高可靠的唤醒识别率、更远距离的唤醒、更低误唤醒率、更丰富的语音控制指令条数、更强的抗噪音能力、更快的响应识别时间。 内核和存储 1、高性能32位内核，主频 240MHz，支持硬件浮点运算 2、内置 1MB SPI FLASH 3、AI 算法 4、离线语音识别，采用最新的神经网络算法，具有识别精准，误判率低等优势，5 米 远场可靠识别 5、语音降噪算法：过滤掉稳态噪声、对动态噪声也有很好的抑制作用，噪音下也可准 确识别 音频解码： 1、支持 MP3，WAV 音频解码

眼图代码 眼图可视化代码。 更多说明即将上线... 引用说明 如果您使用该代码，请引用以下出版物： JoséCaldas，Nils Gehlenborg，Ali Faisal，Alvis Brazma和Samuel Kaski。 生物学相关的微阵列实验的概率检索和可视化。 生物信息学，2009：25：i145-i153。（ISMB / ECCB 2009）。 执照 眼图代码已在下获得

视觉训练-Optics Trainer Eye Tracking Bundle眼动仪虚拟现实弱视视觉治疗与训练系统.docx

4.1 4路SFP眼图测试 测试之前我们把 SFP 的光模块分别插到四个光模块的接口上，再用光纤把光模块 OPT2 对连起来, 把光模块 OPT3 和 RX 是分开的，这样这个光模块 块的 RX。 在 Vivado 软件里下载.bit I/O Links。 在 Serial I/O Links界面会出现 对这个界面，我们这里简单介绍一下，比如第一个 发送数据，由 MGT_X0Y8 通道的 的眼图测试现象 开发板自身是不带 SFP的光模块和光纤的，所以测试之前需要自己准备 模块和光纤。因为光纤传输至少需要 2 个光模块，用户需要准备 2 个 SFP 光模块才是做光纤通信 的光模块和光纤再淘宝上都能购买到，在购买 SFP 让商家提供配套的光纤就可以了。 眼图测试现象 的光模块分别插到四个光模块的接口上，再用光纤把光模块 OPT3 和光模块 OPT4 对连起来。因为这里我们用的光模块及光纤是 是分开的，这样这个光模块 RX 需要跟另一个光模块的 TX 相连，TX 需要连接到另一个光模 .bit 文件到 FPGA，下载后选择 Auto-detect links 界面会出现 4路数据通信的情况，下图为 5 Gbps连接速度的界面。 个界面，我们这里简单介绍一下，比如第一个 Found 0 Link，它由 通道的 RX 接收，数据 Link 的速度为 10Gbps。Bits 28 / 33 的光模块和光纤的，所以测试之前需要自己准备 SFP的光 光模块才是做光纤通信 SFP光模块的同时，同时 的光模块分别插到四个光模块的接口上，再用光纤把光模块 OPT1 和 对连起来。因为这里我们用的光模块及光纤是 TX 需要连接到另一个光模 detect links 软件会自动检测 Serial 连接速度的界面。 ，它由 MGT_X0Y0 通道的 TX Bits 这列为发送的数据量

最近学习Java进行AE的二次开发，自己写了一个鹰眼的小程序（用的是Eclipse），拿来与大家分享！

糖尿病性视网膜病变 一种基于人眼图像的系统，使用图像处理和机器学习方法对糖尿病性视网膜病进行分类。 这是Kaggle竞争的解决方案。 可以在找到具有完整方法描述的论文。 图像处理 形态学图像处理方法用于提取特征性疾病的特征，例如渗出液和红色病变。 机器学习 XGBoost库用于将疾病分为五类。

监控有盲点，尤其是第三方软件 • 业务监控和基础软件监控分离 • 缺乏全局全业务链路监控 • 发现问题但无法定位问题 • 质量参差不齐，大多是功能性而非友好性及专业性 • 可配置性差 • 几乎无整合性 • 智能化缺失（无自学习，动态基线， 故障预测）

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