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创建左树右表基础资料1 本文档主要介绍了创建左树右表基础资料的过程，涵盖了环境介绍、创建左树右表基础资料、创建业务组别、创建业务单元、业务单元的改造等多个方面。下面是对每个步骤的详细说明： 一、环境介绍 服务器：EAS7.5 服务器BOS 工具：BOS7.5 开发工具 二、创建左树右表基础资料 创建左树右表基础资料目录、创建左树右表基础资料、环境介绍等。 三、创建业务组别 为了便于管理创建业务单元时生成的元数据和代码文件，在创建业务单元时，都必须先创建一个业务组别存放对应的业务单元。 创建业务组别的步骤包括： 1. 选择路径打开 BOS 工具，在如图位置中找到【金蝶 BOS 业务建模工具】菜单，然后找到对应的【用户自定义】菜单。 2. 打开业务组别新增界面点击右键，找到【新建】，然后鼠标平移到【业务组别】（相当于文件夹）点击即可弹出【业务组别】新增界面。 3. 配置业务组别新增界面在打开的【业务组别】新增界面，填写【名称】和【别名】，对于【子系统简码】和可以不用填写，当填写【名称】时，会自动在【别名】中填入【名称】的值，【别名】的值可根据需要自己修改。 4. 填写完成后，点击【确定】即可完成【业务组别】的创建。 四、创建业务单元 创建业务单元的步骤包括： 1. 选择路径在上面步骤完成后，在创建的【基础资料】文件夹上点击右键，找到【新增】--》【业务单元】按钮，点击即可打开新增【业务单元】界面。 2. 配置业务单元新增界面在打开的【业务单元】新增界面中，填写【名称】和【别名】，点击【下一步】按钮注：此处的【别名】与客户端中打开的叙事簿界面的名称和编辑界面的名称有关，请根据需要自行修改。 五、业务单元的改造 由于使用模板创建出的左树右表基础资料与我们项目中实际使用的相差较大，所以需要进行相应的休改与调整。本次主要介绍项目中常用的一种类型。 业务单元的改造步骤包括： 1. 查看新增的业务单元在使用上述步骤，点击确定完成【业务单元】的创建后，会自动打开创建的【业务单元】的界面。 2. 调整编辑界面的大小由于实际使用中的编辑界面（图中灰色部分显示的，即为整个编辑界面的大小）也只有图中显示的这些控件，所以不需要使用这么大的界面，可以在打开的界面上点击左键，可以看到灰色部分被选中（灰色界面最外层有黑色线条框出现），然后将鼠标放到对应的黑色方形点处，按住鼠标左键拖动，即可调整该界面大小。 3. 调整界面控件的显示由于界面被缩小后，图中显示的编码、名称等控件有部分没有被显示出来（所有不在灰色界面部分的，即为不显示部分），可以在选中界面后使用左键框选所有控件，即可看见每个控件都被黑色框框选上了，然后选中其中一个被框选的控件即可拖动所有控件，调整其位置。 4. 显示组别字段由于此基础资料为左树右表基础资料，所以在基础资料的编辑界面上需要显示一个组别字段，需要通过如下图的操作，即可完成组别字段的添加。 5. 修改描述字段的文本控件描述控件在这些控件中是输入文本最多的控件，而标准模板给出的文本控件，只能完全显示 10 个中文字符左右，所以需要修改对应的控件，保证其能显示更多的文字。

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这是一款服务安装程序，配置后，可以加载指定程序，效果类似于服务执行。这是一个EXE服务安装程序，安装成功后在安装目录下找到 ApplicationInfos.config 配置文件，用记事本编辑这个xml文件，将自己要加载的程序配置上去，然后重启 AppLoader服务，你的程序就会被加载运行，这样只要通电重启无需登录帐号，常用的程序就可以通过这种方式加载为后台程序。下面是添加一个短信发送程序的示例 D:\Tools\SMServer D:\Tools\SMServer\Client.exe -RUN SMServer StartService

在图像处理领域，追踪瞳孔是一项复杂而重要的任务，它涉及到计算机视觉、机器学习和模式识别等技术。本文将深入探讨如何使用MATLAB这一强大的计算环境来实现对视频中瞳孔位置的检测与跟踪。 MATLAB是MathWorks公司推出的一种高级编程语言，它以其丰富的数学函数库和直观的交互式环境而被广泛应用于科学计算和工程领域。在图像处理方面，MATLAB提供了Image Processing Toolbox和Computer Vision Toolbox等工具箱，使得进行图像分析和处理变得相对简单。 标题中提到的“跟踪瞳Kong”可能是指瞳孔跟踪的一种具体实现，其中“Kong”可能是项目或算法的特定名称。这个程序通过读取.avi格式的视频文件，逐帧处理每一帧图像，目的是找出并追踪瞳孔的位置。.avi是一种常见的视频文件格式，它存储的是未经压缩的原始视频数据，因此适用于进行精确的图像分析。 在实现瞳孔跟踪时，通常会涉及以下几个步骤： 1. **预处理**：对图像进行灰度化和去噪处理，如使用高斯滤波器，以便于后续的特征提取。 2. **特征检测**：利用霍夫变换、边缘检测（如Canny算法）或者基于模板匹配的方法，寻找瞳孔的特征。瞳孔通常表现为黑色圆点，具有一定的亮度对比。 3. **定位瞳孔**：一旦特征被检测出来，可以使用圆形拟合或其他形状识别算法确定瞳孔的精确位置。例如，最小二乘法可以用来拟合最接近检测到的特征的圆。 4. **跟踪**：在连续的帧间，利用光流法、卡尔曼滤波或者粒子滤波等方法进行瞳孔的跟踪。这些方法能够预测和校正目标物体在图像序列中的运动。 5. **优化与反馈**：根据上一帧的追踪结果，优化下一帧的搜索区域，避免在复杂的背景下迷失目标。 压缩包`Tracking_pupil.zip`可能包含了实现上述过程的MATLAB代码、样例视频文件以及可能的辅助数据。解压后，用户可以查看源代码，理解算法的实现细节，并根据自己的需求进行修改和扩展。 总结来说，这个项目涉及了MATLAB编程、图像处理和计算机视觉的基本原理，特别是瞳孔检测和跟踪技术，这些都是在人工智能和生物识别等领域中不可或缺的部分。通过理解和应用这样的程序，我们可以更深入地了解视觉感知的机制，并开发出更先进的智能系统。

k8s部署Flannel网络（解决k8s安装flannel无法拉取镜像 ImagePullBackOff 问题）

【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

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恍恍惚惚开发小程序也有一段时间了，最近要做一个关于打卡的小程序，最终还是翻遍全网，依然找不到一款比较随眼缘的日历打卡的相关组件，所以，老样子，自己开发一个呗。（代码比较简单，只是提供一个思路，样式可以自己去样式表修改，如果有需要，文章留言，如果多的话，我会加上换肤，样式自定义等扩展功能，有需求，就留言吧，谢谢大家了，如果有错误，请您一定告诉我） #### 先来看看什么样子 一.主要功能 日期选择 “看第一预览图” 日期切换 月份切换 回到今天 “看第一预览图” 记录选中 二.使用 最下面放上下载地址 代码结构 将下载下来的文件 wx-calendar.rar 解压放到 components 文件夹下 引入代码 打开pages/xxx/xxx.json xxx 为你需要引入的文件名 ，已xxx = index 为例 // pages/index/index.js { "usingCo

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