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多页面截屏工具，适用于多页面、且通过点击下一页按钮换页的网络文档的连续截图保存。相当于模拟人手点击下一页按钮打开页面，然后进行截屏保存成图形，然后再点击打开下一页。可以通过提高电脑分辨率提高截屏效果。在虚拟机中把分辨率调整到最大截图效果可以。

信息系统稳定保障体系概述 两个总体原则:平衡取舍、积极防御 三个关键要素:人员、管理、技术 保障系统长期稳定运行的四项核心能力 关键时期稳定性保障的五项重要工作 稳定性保障工作评估的六个重点方向等等

基于多模态生理数据的连续情绪识别技术在多个领域有重要用途, 但碍于被试数据的缺乏和情绪的主观性, 情绪识别模型的训练仍需更多的生理模态数据, 且依赖于同源被试数据. 本文基于人脸图像和脑电提出了多种连续情绪识别方法. 在人脸图像模态, 为解决人脸图像数据集少而造成的过拟合问题, 本文提出了利用迁移学习技术训练的多任务卷积神经网络模型. 在脑电信号模态, 本文提出了两种情绪识别模型: 第一个是基于支持向量机的被试依赖型模型, 当测试数据与训练数据同源时有较高准确率; 第二个是为降低脑电信号的个体差异性和非平稳特性对情绪识别的影响而提出的跨被试型模型, 该模型基于长短时记忆网络, 在测试数据和训练数据不同源的情况下也具有稳定的情绪识别性能. 为提高对同源数据的情绪识别准确率, 本文提出两种融合多模态决策层情绪信息的方法: 枚举权重方法和自适应增强方法. 实验表明: 当测试数据与训练数据同源时, 在最佳情况下, 双模态情绪识别模型在情绪唤醒度维度和效价维度的平均准确率分别达74.23%和80.30%; 而当测试数据与训练数据不同源时, 长短时记忆网络跨被试型模型在情绪唤醒度维度和效价维度的准确率分别为58.65%和51.70%.

稳健的连续聚类 介绍 这是一个MATLAB实现的在下面的纸张（所呈现的RCC和RCC-DR算法）： Sohil Atul Shah和Vladlen Koltun。 稳健的连续聚类。 美国国家科学院院刊（PNAS），2017。 如果您在研究中使用此代码，请引用我们的论文。 @article{shah2017robust, title={Robust continuous clustering}, author={Shah, Sohil Atul and Koltun, Vladlen}, journal={Proceedings of the National Academy of Sciences}, volume={114}, number={37}, pages={9814--9819}, year={2017}, publisher={Nati

单位步长是一种基本信号，在信号处理和通信领域的许多应用中都有使用。 许多通信应用需要阶跃响应。

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该程序查找连续函数的实根（或零点）。 这对于找到多项式或超越方程的根很有用。 当在指定域中发现太多根时，该域可能会缩小，以便以零碎的方式找到根。 不应该有无关的根，但如果它们出现，它们可以从函数的图中识别出来。 范例1： f(x) = sin(x*cos(x))，在域 x = [-20 20] 中。 域指定为 -20:20。 因为找到了 93 个词根，所以以零碎的方式使用这些域：-20:-15; -15:-10; -10:0; 0:10; 10:15; 和 15:20。 范例2： f(x) = sin(x)/x（sinc 函数），在域 -20:20 中。 显示指定域中的所有根。 示例 3： f(x) = besselj(1,x)（第一类 Bessel 函数，1 阶），在域 -40:40 中。 显示指定域中的所有根。 示例 4： f(x) = x^5 – x^4 – 3*x^3 +

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