我们都知道在测试移动app时最耗时的是在各种测试设备进行测试，因为不论是安卓还是iOS都已经碎片化了。而云测试看似是解决这一问题的有效途径。因此选择哪种云测试平台来协助测试人员进行各种测试就成为首要问题。我们先来看看云测试平台通常都提供哪些功能和服务。主流的云测试平台都支持对原生native，混合hybrid和Webapp的测试，这些测试包括：1.兼容测试通过在多种测试设备上安装／卸载和运行被测app，遍历app的每个界面，主要检查app是否会报错或者崩溃。有些云测试平台还会对每个页面进行截图并进行对比。2.脚本测试通过运行云测试平台工具进行录制的或者使用自动化测试框架编写的自动化脚本，实现模

【360开测】，【腾讯优测】，【百度云测】，【Testin】云测平台对比

最优波束形成与常规波束形成的对比；绘制ULA阵最优波束形成和常规波束形成的SINR损失曲线

个人从来没有研究过图像学，也没看过什么论文或者相关文档，写这个完全是靠google和百度，自己写了个实验了下，测试用例也少，估计有大BUG的存在，所以看的人权当学习交流，切勿生产使用。

在SINUMERIK810D/840D/840Di的界面上开发用户画面的方法有： 1. 加工程序调用的画面 2. 使用扩展接口编写画面 3. 使用Easy-Tools编写画面 4. 使用Configuring Package配置画面 5. 使用Programming Package创建画面 不同开发方式的选用要根据具体的使用情况确定。

基于CALIPSO卫星激光雷达数据, 以卫星过境路线上33.5°N~34.5°N之间的区域为研究对象, 对在清洁天气、霾、沙尘和烟花爆竹燃放污染天气下的气溶胶垂直分布特征进行了对比分析。研究结果表明: 清洁天气时高空以大陆清洁型气溶胶为主；霾天时以大陆污染型气溶胶为主, 其消光与后向散射能力强, 粒子球形度较高且粒径较小；沙尘时气溶胶垂直分布广, 近地面到高空范围内沙尘型气溶胶占主导, 非球形度高且粒径较大；烟花爆竹燃放时主要产生集中在中低空的细粒子污染, 以大陆污染型和污染沙尘型气溶胶为主。不同污染类型下气溶胶垂直分布特征各不相同, 将CALIPSO卫星激光雷达数据与气象要素、Hysplit模型结合可用于对污染类型进行判别。

在最初学习PYTHON的时候，只知道有DOM和SAX两种解析方法，但是其效率都不够理想，由于需要处理的文件数量太大，这两种方式耗时太高无法接受。 在网络搜索后发现，目前应用比较广泛，且效率相对较高的ElementTree也是一个比较多人推荐的算法，于是拿这个算法来实测对比，ElementTree也包括两种实现，一个是普通ElementTree（ET），一个是ElementTree.iterparse（ET_iter）。 本文将对DOM、SAX、ET、ET_iter四种方式进行横向对比，通过处理相同文件比较各个算法的用时来评估其效率。 程序中将四种解析方法均写为函数，在主程序中分别调用，来评估其

一款给上市公司使用的word查重工具，仅支持windows环境下使用。 适用人群： 1.投标人员，用于投标查重使用，对比主标和副标的重复情况，标出重复地方。 2.学生，用于对比抄袭的文档和自己文档重复的地方。 注意：仅适合后缀为.doc的word文档，不支持.docx，若要转为.doc文档，另存为word2007-2013版本即可。 软件使用解释： 1.点击“选择”上传源文件和目标文件，模板文件若无可以放空； 2.“字数”填写需要查询连续重复的字数，默认为10；（标注出10个字以上的重复） 3.点击“开始比较”进行比较，若文章较长，需要耐心等待！ 4.若出现错误、BUG等提示，大部分情况为电脑环境不支持，换一台电脑试试！ 价格说明： 9块9真不贵，一次买断，用到天荒地老，全公司都能使用，维护不易，偶尔更新版本。

一般相位解缠算法通常在相位解缠前首先需要借助滤波算法进行噪声消除，随后才能相位解缠，以保证解缠的质量和顺利实施。卡尔曼滤波将相位解缠问题转化为状态估计问题，实现相位解缠与噪声消除一并处理，简化了数据处理过程。利用真实干涉SAR数据进行实验，采用卡尔曼滤波相位解缠算法进行处理，并与其他几种较常用相位解缠算法的结果从目视和定量两方面进行比较和分析。验证了卡尔曼滤波相位解缠方法在滤波和解缠效果方面的有效性和可行性，可以获得较为可靠的解缠结果。

1、理解模糊 C-均值聚类算法的局限性，理解模拟退火算法与遗传算法的优缺点，理解模拟 退火算法与遗传算法相结合所产生的优越性。 2、利用 Matlab 实现聚类问题的求解。分析算法中各种参数变化对结果的影响。分析在有效 性、快速性等性能指标方面，与模糊 C 均值聚类算法、基于遗传的模糊 C-均值聚类算法相 比，模拟退火算法与遗传算法相结合后用于模糊 C-均值聚类的算法所带来的优越性。 3、理解混合粒子群算法（基于自然选择的粒子群算法、基于杂交的粒子群算法、基于模拟 退火的粒子群算法、基于免疫的粒子群算法）的特点。