核心功能 支持批量处理指定文件夹内所有视频文件，无需逐个操作，大幅提升效率。 运行后可手动输入参数，自由设置 “每几帧提取 1 张图片”（如输入 “5” 即每 5 帧保存 1 张），满足不同精度需求。 基于 BAT 脚本开发，无需安装额外软件，双击即可启动，操作门槛低。 适用场景 视频内容分析（如逐帧观察画面细节、运动轨迹）。 素材提取（从视频中批量获取截图，用于 PPT、海报等）。 学习研究（影视剪辑、计算机视觉相关的基础帧提取需求）。 使用说明 将解压后的文件全部放入需要处理的视频文件夹中。 双击运行脚本，根据提示输入 “每几帧提取 1 张” 的数值（如输入 3 表示每 3 帧取 1 张）。 脚本自动处理所有视频，提取的帧图片会保存在指定路径（可在脚本内提前设置）。

Notepad++ ==>>> 语言 ==>>> 自定义语言格式 ==>>>导入

图 14.7 单元实常数定义对话 框 3．在选择单元类型列表框中，单击“Type 1 BEAM3”使其高亮度显示，选择第一类 单元 BEAM3。然后单击该对话框中的 按钮，将弹出 Real Constants for BEAM3 (为 BEAM3 单元定义实常数) 对话框如图 14.8 所示。 图 14.8 为 BEAM3 单元定义实常数对话框 4．在对话框中的Cross-section area (截面积)文本框中输入“1”，定义梁的截面为 1 个 单位值，这是因为在本实例的分析过程中梁的截面特性用不到。在Area moment of inertia (截 面 惯性矩)文本框种输入“800.6”，在Total beam height (梁的高度)文本框输入“18”，指 定 梁的截面惯性矩等于 800.6mm4，梁的高度为 18mm。 5．对话框中的其余参数保持缺省值。单击 按钮，关闭 Real Constants for BEAM3 (单元 BEAM3 的实常数定义)对话框。完成对单元 BEAM3 实常数的定义。在实常数定义对 话 框中将会出现定义的实常数。 6．重复步骤 2 的过程，在弹出的选择 Element Type for Real Constants (定义实常数 的 单元类型)对话框的列表框中单击“Type 2 MASS21”，使其高亮度显示。然后单击 按 钮，将弹出 Real Constant Set Number 2,for MASS21 (为 MASS21 单元定义实常数的) 对 话 框，如图 14.9 所示。 Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only.

在Spring框架中，SpEL（Spring Expression Language）提供了一种强大且灵活的方式来查询和操作对象图。Spring Bean定义支持使用SpEL来配置属性和依赖关系，允许开发者通过表达式语言来设置属性值或者调用方法。 ### SpEL表达式语言基础 SpEL是一种表达式语言，可以在运行时构建复杂表达式、存取对象属性、调用方法、访问数组、集合和索引器的内容，甚至可以调用静态方法或常量。 ### Spring配置文件中的SpEL使用 在Spring配置文件中使用SpEL非常简单。在XML配置文件中，通过`#{}`来指定SpEL表达式。例如，`#{expression}`中`expression`就是一个SpEL表达式。 ### 示例解析 我们通过一个具体的实例来讲解Spring配置文件中SpEL的具体使用。 #### 配置文件解析 配置文件通过命名空间`xmlns:p`和`xmlns:util`来引入了对应的属性和工具命名空间，以便支持SpEL表达式和加载属性文件。 ```xml ``` 接下来，使用`util:properties`标签加载外部属性文件，此处属性文件位于classpath下，文件名为`test_zh_CN.properties`。 ```xml ``` 在``标签中，使用`p:`前缀来引用属性，通过SpEL表达式设置属性值。 ```xml ``` 在上述配置中，`p:name`属性通过调用`java.lang.Math`的`random()`方法来随机设置`author`的`name`属性值。`p:axe`属性通过SpEL表达式`#{new org.crazyit.app.service.impl.SteelAxe()}`创建了一个新的`SteelAxe`对象。`p:books`属性通过`#{...}`表达式访问了`confTest` Bean中`a`和`b`属性的值，并将其作为`books`的值。 #### 配置文件中的资源文件 资源文件`test_zh_CN.properties`包含了键`a`和`b`，它们对应的值可能会被`p:books`引用。 #### 接口与Bean定义 接口`Axe`定义了`chop()`方法，`Person`接口定义了`useAxe()`、`getBooks()`以及`getName()`方法。`Author`类实现了`Person`接口，并提供了相应的getter和setter方法。 通过使用SpEL，Spring能够动态地在运行时解析这些表达式，这样就能够在配置文件中实现更复杂的依赖注入。比如，使用表达式动态调用方法来设置Bean属性，或者通过表达式直接实例化对象。 ### SpEL表达式操作技巧 - SpEL表达式可嵌套使用，能够组成复杂的表达式，访问对象属性或方法。 - SpEL支持三元运算符、算术运算符、关系运算符、逻辑运算符等，可以进行条件判断和逻辑运算。 - 使用SpEL可以访问Spring容器的功能，例如通过表达式引用其他Bean。 - SpEL支持正则表达式的匹配操作。 - SpEL提供强大的类型转换功能。 - 可以在SpEL中访问静态方法和静态属性。 - SpEL的运算操作符支持自定义的类型，只要这些类型提供了合适的运算符实现。 ### 实现技巧总结 使用SpEL可以极大地提高配置文件的灵活性和动态性，尤其是在复杂的业务逻辑和配置较多的情况下。理解并熟练使用SpEL，对于管理和维护Spring应用至关重要。 1. 了解SpEL支持的运算符和函数。 2. 学习如何在SpEL中调用Bean的方法，访问Bean的属性。 3. 理解SpEL表达式中的类型转换机制。 4. 在必要时使用` spelCompilerMode`提高SpEL表达式的执行效率。 5. 注意安全，确保SpEL表达式中不包含不安全的代码执行，防范注入攻击。 总结来说，Spring框架的SpEL是支持Spring Bean定义的一个强大工具，它允许开发者在XML配置文件或注解中使用表达式语言来操作数据和逻辑。通过上述示例，我们可以看到在实际的Spring应用中如何利用SpEL进行灵活配置。通过深入理解SpEL，可以更加高效和安全地开发和维护Spring应用。

### Apress - Pro .NET 2.0 Windows Forms and Custom Controls in C# #### 知识点一：C# 自定义控件 在《Pro .NET 2.0 Windows Forms and Custom Controls in C#》这本书中，作者Matthew MacDonald深入探讨了如何在C#中创建自定义的Windows Forms控件。自定义控件是.NET Framework的一个强大特性，允许开发者创建出功能更加丰富且可重用的用户界面组件。通过学习本书，读者可以了解到： - **控件的基本结构**：包括控件类的定义、继承关系以及如何实现标准控件的行为。 - **事件处理**：如何为自定义控件添加事件，并处理这些事件以响应用户的操作。 - **绘图技术**：使用GDI+（Graphics Device Interface Plus）进行复杂图形绘制的方法。 - **属性与样式**：如何为控件添加可配置的属性，以及如何使用样式来改变控件的外观。 #### 知识点二：GDI+ GDI+是Microsoft提供的一套用于Windows平台上的图形处理API。它为开发者提供了强大的二维图形渲染功能，是创建高质量图形界面的重要工具之一。本书中关于GDI+的内容主要包括： - **基础绘图技术**：如绘制线条、矩形、圆形等基本形状。 - **高级图形效果**：如渐变填充、透明度控制以及路径绘制等。 - **图像处理**：包括图像加载、保存以及各种图像变换技术。 - **动画制作**：使用GDI+创建简单的动画效果。 #### 知识点三：多线程 在Windows Forms应用开发中，多线程是一个重要的主题。合理地利用多线程不仅可以提高程序的性能，还能改善用户体验。本书中的多线程章节会涵盖以下内容： - **基础知识**：多线程的基本概念、线程生命周期以及线程同步机制。 - **UI线程与后台线程**：如何区分UI线程和其他后台线程，并理解它们之间的交互方式。 - **线程间通信**：如何使用委托、事件等方式在不同线程之间传递数据。 - **线程池技术**：介绍.NET Framework中的线程池机制及其使用方法。 - **并发问题与解决方案**：讨论常见的并发问题如死锁、竞态条件等，并提供相应的解决策略。 #### 知识点四：WinForms编程技巧 除了上述核心主题之外，《Pro .NET 2.0 Windows Forms and Custom Controls in C#》还提供了丰富的WinForms编程技巧，帮助开发者提升应用程序的质量： - **布局管理**：如何使用Auto Layout和Dock Panel等布局工具使界面能够适应不同的窗口尺寸。 - **数据绑定**：详细介绍如何将控件与数据源绑定，实现数据驱动的用户界面。 - **国际化支持**：如何使应用程序支持多种语言和地区设置，提高软件的全球化水平。 - **性能优化**：提供了一系列实用的技术和策略，帮助开发者编写出高效稳定的Windows Forms应用程序。 《Pro .NET 2.0 Windows Forms and Custom Controls in C#》是一本涵盖了自定义控件设计、GDI+绘图、多线程编程以及WinForms综合编程技巧的经典著作。无论是对于初学者还是有经验的开发者来说，本书都是一份宝贵的资源，可以帮助他们深入了解.NET框架的核心技术和最佳实践。

气动导弹姿态控制律设计与MATLAB仿真源代码分享：定义参数与曲线绘制,气动导弹姿态控制律设计及MATLAB仿真源代码分享：定义参数与曲线绘制指南,基于气动力的导弹姿态控制（含MATLAB仿真），提供基于气动力控制的导弹姿态控制律设计参考文献，同时提供MATLAB仿真源代码，源代码内包含定义导弹、大气、地球、初始位置、速度、弹道、姿态、舵偏角、控制律、飞行力学方程序等参数，并且可以完成俯仰角、舵偏角、滚转角、导弹运动轨迹等曲线的绘制,导弹姿态控制; MATLAB仿真; 导弹姿态控制律设计; 仿真源代码; 定义参数; 飞行力学方程; 运动轨迹绘制,《基于气动力控制的导弹姿态控制律设计与MATLAB仿真研究》

通过 OpenCV 加载视频文件 1.mp4，并使用 YOLOv8 模型进行姿态检测。它逐帧处理视频，检测人体关键点并绘制关键点及其连接。具体来说，代码首先加载 YOLOv8 模型并定义了关键点之间的连接关系。然后，它打开视频文件，并读取每一帧进行处理，检测出人体的关键点并绘制在帧上。最后，处理过的帧被写入到一个新的视频文件 out.mp4 中。通过 cv2.VideoWriter 对象将这些帧保存为输出视频，最终完成视频的姿态检测和保存。 在本篇技术文档中，我们将探讨如何利用Python语言结合OpenCV库与YOLOv8模型来实现视频文件中的人体姿态检测。具体步骤包括加载视频文件、加载YOLOv8模型、定义关键点之间的连接、逐帧读取与处理、检测人体关键点、绘制关键点及其连接，并最终将处理后的视频保存。 OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，提供了大量的图像处理和视频分析功能。在本例中，我们首先需要使用OpenCV库中的功能来加载视频文件。OpenCV的VideoCapture类可以用来捕获视频文件的每一帧，这是进行帧分析和处理的基础。 接着，YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一个先进的实时对象检测系统，它能够快速准确地定位视频帧中的对象。尽管文档中未明确指出，但通常情况下，YOLOv8模型会以预训练的权重文件形式存在，代码首先需要加载这个预训练模型。加载模型后，接下来需要定义关键点之间的连接关系，这涉及到姿态估计的核心部分。通常在姿态估计中，我们关心的是人体关键点，如头、肩膀、肘部、手腕、髋关节、膝盖和脚踝等。YOLOv8模型的输出往往是一系列的坐标点，代表人体关键点的位置。 然后，代码将进入逐帧处理环节。这一步骤需要循环读取视频中的每一帧，并对每一帧运用加载的YOLOv8模型进行关键点检测。在检测到关键点后，需要将这些点绘制在视频帧上，通常会用线条将这些关键点连接起来，以便更好地展现人体的姿态。这一步骤在实际代码中通过调用绘图函数来实现，例如使用OpenCV的circle函数来标记关键点位置，line函数来连接关键点。 完成上述步骤后，每一帧都已添加了标记关键点和连接线的信息。这时，我们需要将这些帧写入到一个新的视频文件中，以便保存最终的姿态检测结果。这通常通过cv2.VideoWriter对象来实现，它允许我们将处理过的帧序列编码并保存为视频格式，如out.mp4。在这一步骤中，需要设置合适的视频编码格式和帧率等参数，以确保输出视频的质量和流畅性。 通过上述步骤，我们可以完成一个视频文件的人体姿态检测，并将结果保存为一个新的视频文件。这一过程不仅涉及到视频处理和计算机视觉知识，也融合了深度学习模型的应用，展示了如何将先进技术应用于现实世界的问题解决中。

简要中文翻译： 加载YOLOv8模型进行姿态检测。 定义人体关键点之间的连接关系和颜色。 检测关键点并绘制在视频帧上。 根据关键点之间的关系绘制连接线。 使用摄像头捕获视频并实时进行姿态检测。 显示带有关键点和连接的实时视频流。 按 q 键退出程序。 在深入探讨如何加载YOLOv8模型进行姿态检测之前，首先需要了解YOLOv8模型的背景与姿态检测的含义。YOLO（You Only Look Once）系列是一种流行的目标检测框架，因其速度快和准确率高而被广泛应用于实时视频处理任务中。而姿态检测是计算机视觉的一个分支，它旨在通过算法识别和跟踪人体各个部位的位置，如四肢和躯干等。 在此基础上，我们开始详细介绍如何操作： 1. 加载YOLOv8模型：首先需要获取预训练的YOLOv8模型文件，然后使用适当的数据加载代码将其读入内存。在Python环境中，通常使用像是OpenCV或者PyTorch这样的深度学习库，以方便地导入模型并进行后续处理。 2. 定义人体关键点与颜色映射：人体姿态检测中，关键点通常指的是人体各个关节和身体部位的中心点，如肩膀、肘部、腰部、膝盖等。这些点需要被准确地识别，以便于后续的分析和图形绘制。同时，为了在视频帧中清晰展示关键点，需要为每个关键点定义颜色，并将其映射出来。 3. 关键点检测与绘制：使用加载的YOLOv8模型对视频帧进行处理，模型会输出每个关键点的位置。这些位置信息将被用来在视频帧中绘制标记关键点的图形（通常为圆点）。这个过程需要对视频帧进行逐帧处理，以实现实时的姿态检测。 4. 关键点间连接关系的绘制：在关键点检测并绘制完成后，接下来的工作是根据人体解剖结构，将这些点连接起来。一般会定义一套规则，确定哪些点应该通过线条连接，并使用这些规则绘制出完整的姿态图谱。这一步骤是姿态检测中非常重要的一个环节，它将分散的关键点信息转化为了连贯的人体姿态表示。 5. 实时视频姿态检测：为了实现实时监控和检测，需要使用摄像头作为视频源。通过摄像头捕获连续的视频帧，应用前面提到的关键点检测和绘制算法，实时输出带有关键点和连接线的视频流。这通常需要将整个检测过程封装在一个循环中，并且该循环以固定的频率运行，以保证与视频帧的同步。 6. 控制程序退出：为了方便使用者操作，程序需要响应用户的输入，例如在本例中，按下"q"键可以退出程序。 以上六个步骤共同构成了加载YOLOv8模型进行姿态检测的完整流程，涉及到了从模型加载、关键点定义、视频处理到用户交互等关键技术环节。在实际应用中，还可能会涉及一些额外的优化步骤，比如算法调优、模型训练等，以提高检测的准确率和速度。 整个过程是一个结合了计算机视觉、深度学习和实时视频处理技术的复杂任务，需要多种技术的综合运用才能完成。而通过Python编程语言及其生态中的各类库，可以较为便捷地实现上述功能。

6.4 自定义表达式 6.4.1 自定义表达式简介 创建自定义表达式功能是 TIBCO Spotfire 中强大且高级的工具。通过自定义表达式，您 可以为图表创建您自己的聚合方法。 通过在图表的列选择器上单击鼠标右键，并从弹出式菜单中选择―自定义表达式...‖选 项，可以访问自定义表达式功能。 帮助的此部分包含下列关于如何创建自定义表达式的信息：  概述说明了什么是自定义表达式  基本自定义表达式  有关自定义表达式中 OVER 关键字的信息  高级自定义表达式  如何插入自定义表达式  有关―自定义表达式‖对话框的详细信息

以下是对移动平均（Moving Average）、Savitzky-Golay滤波（SG滤波） 和 邻域平均滤波（Adjacent Averaging） 算法实现信号处理。移动平均 vs. 邻域平均：二者数学本质相同，均为窗口内均值计算。差异仅在于实现时的命名习惯（如“邻域平均”更强调局部邻域操作）。 SG滤波：基于最小二乘多项式拟合，通过保留高阶导数信息（如峰形曲率）实现高保真平滑。 选择移动平均/邻域平均： 实时性要求高（如传感器数据流处理）。 信号特征简单，无需保留高频细节（如温度趋势分析）。 对实时性要求高或噪声简单，可用移动平均。 选择SG滤波： 信号峰形关键（如FBG中心波长检测），优先选SG滤波。 光谱分析、色谱峰检测等需保留峰形特征的场景。 信号含复杂高频成分但需抑制随机噪声（如ECG信号去噪）。 边缘处理策略 镜像填充（'symmetric'）：减少边界突变，适合多数信号。 常数填充（'constant'）：适合信号首尾平稳的场景。 截断处理：输出数据变短，适合后续插值。