泛微OA流程附加操作调用第三方接口action案例

GAMMA软件的InSAR处理流程 GAMMA软件是由Swiss corporation（Aktiengesellschaft - AG）创立的，创始人是Dr. Charles Werner和Dr. Urs Wegmuller。GAMMA软件支持Unix、Linux和Windows操作系统，提供了多种软件包，包括MSP、ISP、DIFF&GEO、LAT、IPTA和DISP等。GAMMA软件主要处理SAR（Synthetic Aperture Radar）数据，来自于ENVISAT、ERS1/2、Radarsat等卫星。 InSAR处理流程是GAMMA软件的一种重要应用，主要用于干涉测量和差分干涉测量。整个处理流程可以分为九个步骤： 1. 多视处理及显示：使用multi_look命令对SAR数据进行多视处理，并生成多视图像。 2. SLC影像偏移量估计：使用create_offset命令创建偏移量文件，并对偏移量进行初始估计。然后，使用init_offset命令对偏移量进行精确估计。 3. 干涉纹图的生成：使用interf_SLC命令生成干涉纹图。 4. 基线估算：使用base_init命令计算初始基线。 5. 平地效应的去除：使用ph_slope_base命令去除平地效应。 6. 自适应滤波：使用adf命令对干涉纹图进行自适应滤波。 7. 相位解缠：使用UNWRAP_PAR命令或mcf命令对相位进行解缠。 8. 基线的精密估算：使用gcp_ras命令从地图中提取控制点数据，并使用base_ls命令对基线进行精密估算。 9. 将解缠相位转换为高程并生成一个地距文件：使用hgt_map命令将解缠相位转换为高程，并生成一个地距文件。 GAMMA软件的InSAR处理流程可以用于地表形变监测、地质灾害监测和环境监测等领域。

《Darknet YOLO自定义数据标注与训练的全面指南》 在深度学习领域，目标检测是一项关键任务，而YOLO（You Only Look Once）框架因其高效和准确而在实际应用中备受青睐。本文将深入探讨如何使用Darknet框架对自定义数据集进行标注和训练YOLO模型。我们来了解Darknet YOLO的工作原理。 YOLO是一种实时的目标检测系统，它通过单次网络前传就能预测图像中的边界框和类别。Darknet是YOLO的开源实现，它提供了一个简洁高效的深度学习框架，适合于小规模计算资源的环境。自定义数据集的训练对于适应特定应用场景至关重要，下面我们将按照步骤详细解析整个流程。 1. 数据预处理： - 清理train文件夹：在训练开始前，我们需要确保数据集整洁无误。`0——清理train文件下的img、xml、txt文件文件.cmd`用于删除或整理不必要的文件，确保训练过程不受干扰。 - 去除文件名中的空格和括号：`批量去名称空格和括号.cmd`用于处理文件名中可能存在的特殊字符，防止在后续处理中出现错误。 2. 数据标注： - 使用LabelImg工具：`1——LabelImg.cmd`启动LabelImg，这是一个方便的图形界面工具，可以用于手动标注图像中的目标。用户需要为每个目标画出边界框并指定类别。 3. 转换标注格式： - 格式转换：`2——Label_generate_traintxt.cmd`和`3——Label_conver_voc_2_yolo.cmd`将PASCAL VOC格式的标注文件转换为YOLO所需的格式。YOLO需要每张图像对应的txt文件，其中包含边界框坐标和类别信息。 4. 定义锚框（Anchor Boxes）： - `kmeans-anchor-boxes.py`用于自动生成合适的锚框。锚框是YOLO模型预测目标的基础，它们是预先定义的边界框模板，覆盖了不同大小和比例的目标。通过K-means聚类算法，我们可以找到最佳的锚框组合，以提高检测性能。 5. 文件管理： - `copy_file.py`和`remove_space_bracket_in_folder.py`这两个脚本可能用于复制或重命名文件，确保数据集的结构符合Darknet的训练要求。 6. 训练过程： - 配置文件：在开始训练之前，需要修改Darknet配置文件（如`yolov3.cfg`），设定网络架构、学习率等参数，并指定训练和验证的数据路径。 - 训练命令：运行`darknet detector train`命令开始训练。训练过程中，可以使用`drawLossPlot.py`绘制损失函数图，监控模型的学习进度。 7. 模型评估与微调： - 在训练过程中，定期评估模型在验证集上的性能，根据结果调整学习率或优化器设置。 - 训练完成后，保存模型权重，用于后续推理或微调。 8. 应用与优化： - 使用保存的权重文件进行推理，检测新的图像或视频流。 - 如果模型性能不佳，可以考虑数据增强、迁移学习或更复杂的网络结构来进一步优化。 总结来说，Darknet YOLO的自定义数据标注与训练涉及多个步骤，包括数据预处理、标注、格式转换、锚框选择、训练以及模型评估。理解并掌握这些步骤，对于成功构建和优化YOLO模型至关重要。通过实践和迭代，我们可以构建出适应特定应用场景的高效目标检测系统。

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Uibot (RPA设计软件）培训前期准备指南————课前材料

该文件为本人博文中创建的【LeaveProcess】项目中的BPMN流程定义文件，由于篇幅较大，不适合出现在正文中，作为附件上传并提供下载链接。

信贷业务从业务流转来看，分为贷前、贷中、贷后。不同的环节，继续拆分贷前又分为贷款申请、贷款审查、贷款审批、贷款开户、贷款发放。贷中细分为贷款计息、贷款利率调整、贷款还款、贷款展期、贷款形态转移。贷后细分为催收/委外、贷款核销、结清销户

随着大数据技术的发展,各大中型企业陆续建立起自己的大数据平台,依托大数据平台的海量数据存储处理能力和数据分析能力,研发各种大数据应用,但大数据平台与传统信息系统有着较大差异,需要对以往的运维体系进行调整,才能更好的适应大数据平台的运维需求.本文分析大数据平台运维体系工作,对比与传统信息系统的运维差异,关注大数据平台运维管理中的重点,为运维团队构建提出建议

每一章都是一个文件夹，里面有模板和教程: 第03章 立项管理 第04章 结项管理 第10章 技术预研 第11章 系统设计 第12章 实现与测试 第13章 系统测试 第16章 技术评审 第19章 外包与采购管理 第21章 服务与维护 测试分析报告.doc 数据库设计.doc 详细设计.doc …………

分布式网络检测 针对我们的本地测试平台和相应流程的几种攻击的代码 流量 1.正常情况下的流量以及wireshark收集的攻击情况下的流量。 2.从Google云端硬盘流量 档案结构 1.ARP_Spoofing-master包含用于发起ARP欺骗攻击的代码。 2.DDos-Attack-master包含用于发起DDos攻击的代码。 3.ICMP_Smurf_Attack-master包含用于启动ICMP Smurf攻击的代码。 4.ping_of_death-master包含用于发起ping死亡攻击的代码。 5.Python-SYN-Flood-Attack-Tool-master包含用于发起同步洪水攻击的代码。 6.replay-attack-master包含启动重放攻击的代码。 7.TCP-UDP-Flood-master包含用于发起TCP-UDP-Flooding攻击的代码。 8.U