利用GDI+的双缓冲技术来提高绘图效率,如果遇到绘图时候会闪烁的可以看下这篇文章。

增强植被指数（EVI）是一种“优化”指数，旨在通过取消冠层背景信号的耦合和减少大气影响来增强高生物量地区的植被信号，从而提高其敏感性，并改善植被监测。 EVI根据以下等式计算：EVI = G *（NIR-RED）/（NIR + C1 * RED-C2 * Blue * L） 其中NIR /红色/蓝色是经过大气校正或部分大气校正（瑞利和臭氧吸收）的表面反射率，L是冠层背景调整，用于解决通过冠层的非线性，差分NIR和红色辐射传输，C1，C2是气溶胶阻力项的系数，它使用蓝色带校正红色带中的气溶胶影响。 MODIS-EVI算法采用的系数为：L = 1，C1 = 6，C2 = 7.5，G（增益因子）= 2.5。 归一化植被指数（NDVI）对叶绿素敏感，而EVI对冠层结构变化（包括叶面积指数（LAI），冠层类型，植物相貌和冠层结构）更敏感。 这两种植被指数在全球植被研究中相辅相成，并且在检测植被

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我们线上的业务 jar 包基本上普遍比较庞大，动不动一个 jar 包上百 M，启动时间在分钟级，拖慢了我们在故障时快速扩容的响应。于是做了一些分析，看看 Java 程序启动慢到底慢在哪里，如何去优化，

提高超生波测距的精度，主要是通过温度补偿来减小其误差！！！！

前面文章讲述了Android手机与BLE终端之间的通信，而最常见的BLE终端应该是苹果公司倡导的iBeacon基站。iBeacon技术基于BLE，它的特点是通过广播对外发送消息，手机不需要连上iBeacon基站也能获取它的信息，目前主要用来做室内定位和营销信息推送，在BLE发出的广播里带上带上特定的信息从而被识别为iBeacon。在iOS里面使用iBeacon要经过passbook注册iBeacon的UUID和对应的文字简介，而在Android上则无类似passbook这种系统级的后台蓝牙搜索服务，这类服务需要开发者自己搞定。这次就讲讲Android手机搜索基站和显示iBeacon基站参数。

具有用于 gpu 的 cusp 稀疏类的裸骨接口， 支持单精度，实数/复数。 用法： A=gcsparse(B,[格式: 0=coo, 1=csr]); 或者A=gcsparse(col,row,val,[nrows,[ncols,[格式]]]); 输入 B 是一个 matlab 数组、稀疏数组或 gcarray。 重载运算符： ctranspose: B=A.'; 转置：B=A'; 乘法：x=A*y； (spmv) 格式转换： B=real(A);A=complex(B);B=gcsparse(A,format); rowptr=ptr2row(A); 行 =grow2ptr(A); 例子： 真实/复杂速度测试：testgsparse.m accumarray: testRadavg.m 模板：testgnufft.m（氡变换示例） 笔记： 格式转换 row2ptr 和 ptr

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