Git+Jenkins+Unittest+bs4爬虫+Page Object Python架构师级接口测试高级课

这这文件里的内容适合Java初学者，Object为基类，是所有类的父类，这里边对其进行了相关的介绍以及Object这个类的声明与调用。这也是小编在刚开学学习JavaSE时记录的一些笔记，里面的内容非常适合JavaSE入门者学习，都是浅显易懂的话语，没有太多的官方话，绝对是你初学JavaSE的宝典，针对人群：刚入门的JavaSE小白的同学们，我相信通过你们的努力学习，以后一定都会成为IT行业的大佬儿，在这里先恭喜大家啦。如果觉得不错的同学，可以赶紧关注小编或者私信小编，给大家发后面的JavaSE笔记内容，欢迎大家随时打扰小编吖~~

一个查看activex对象的工具，可以方便开发者。

esformatter-remove-object-spaces 删除空白对象文字中的无用空格

QtQ_OBJECT.7z

运用C++从事面向对象编程开发，深刻讲解C++语言面向对象编程机制

vc++与Object arx 创建实体

Axialis Object Pack Pack 1 - Glossy Buttons Pack 2 - Realistic Buttons Pack 3 - Quick Toolbars Pack 4 - Web 2.0 Icons Pack 5 - Web Illustrations Pack 6 - Lite Toolbars Pack 7 - Basic Cursors Pack 8 - Iphone Applications Pack 9 - iPhone Tab Bar Icons Pack 10 - Professional Toolbars

小目标检测

卡尔曼自定义应用matlab代码使用卡尔曼滤波器进行对象跟踪 使用卡尔曼滤波器算法跟踪和分析二维空间（视频）上的移动对象。 1. 简介 对象跟踪是一个复杂的领域，在过去的几十年中取得了显着的发展。 它是在大量实际应用中实现的计算机视觉的一个分支，例如监视、机器人导航、人机交互等。它的主要目标是自动化任何给定的操作，并通过取代工作人员来减少人力用计算机处理和分析数字图像或视频以收集（或使用“收集”）所需的信息。 该项目的目的是通过使用 MATLAB 实现卡尔曼滤波器算法逻辑，逐帧定位、跟踪和分析视频上显示的对象。 分析过程是指通过算法中某些参数（例如噪声）的变化来减少评估结果的误差，以实现算法对实际值的更好跟踪。 1.1 卡尔曼滤波器 卡尔曼滤波是一种经典的状态估计技术，广泛应用于各种应用领域，如信号处理和车辆自主控制。 [1] 该算法使用系统先前时间间隔的测量变量来预测未确定变量的估计值。 与具有复杂结构和计算的其他过滤算法相比，该算法简单且计算成本低。 在视频或 2D 空间中跟踪对象位置需要确定位置坐标（在我们的案例中，x 和 y 为二维）。 因此，状态可以表示为 其中 x 和 y