Learning-based methods are believed to work well for unconstrained gaze estimation, i.e. gaze estimation from a monocular RGB camera without assumptions regarding user, environment, or camera. However, current gaze datasets were collected under laboratory conditions and methods were not evaluated across multiple datasets. Our work makes three contributions towards addressing these limitations. First, we present the MPIIGaze dataset, which contains 213,659 full face images and corresponding ground-truth gaze positions collected from 15 users during everyday laptop use over several months. An experience sampling approach ensured continuous gaze and head poses and realistic variation in eye appearance and illumination. To facilitate cross-dataset evaluations, 37,667 images were manually annotated with eye corners, mouth corners, and pupil centres. Second, we present an extensive evaluation of state-of-the-art gaze estimation methods on three current datasets, including MPIIGaze. We study key challenges including target gaze range, illumination conditions, and facial appearance variation. We show that image resolution and the use of both eyes affect gaze estimation performance, while head pose and pupil centre information are less informative. Finally, we propose GazeNet, the first deep appearance-based gaze estimation method. GazeNet improves on the state of the art by 22% (from a mean error of 13.9 degrees to 10.8 degrees) for the most challenging cross-dataset evaluation

内容概要：本文介绍了LabVIEW软件工程师为应对无赖客户而开发的时间锁模块和三层数据加密验证方法。主要内容包括：通过创建加密配置文件并写入系统时间戳来防止修改系统时间进行破解；利用客户公司名生成MD5哈希并与剩余天数结合生成动态激活码作为序列号；采用国密SM4、随机噪声字节以及字节位异或移位构建三层加密验证体系，确保只有逐层验证通过才能加载下一层解密算法。此外还提到了预留调试接口的重要性。 适合人群：LabVIEW软件工程师及相关领域的技术人员。 使用场景及目标：适用于需要保护知识产权和技术秘密的工程项目，特别是工业控制系统等领域。目的是防止客户拖欠款项或非法复制软件，保障开发者的权益。 其他说明：文中提到的方法不仅能够有效防止破解，还能促使客户按时付款，同时强调了在实际应用中预留调试接口的重要性。

labview调用MATLAB实现小波去噪

在材料科学与工程领域中，复合材料层合板因其优异的力学性能被广泛应用在航空航天、汽车制造、船舶工程等行业。这些材料在使用过程中，由于受到各种复杂力学和环境因素的影响，容易出现损伤。损伤的类型和程度直接影响材料的性能和使用寿命，因此，对复合材料层合板的损伤进行准确的检测和分类具有重要的实际意义。 随着深度学习技术的发展，其在图像识别和分类领域展现出了强大的能力。深度学习尤其是卷积神经网络（CNN）在处理图像数据方面取得了突破性的成果。将深度学习技术应用于复合材料层合板损伤图像的分类研究，可以通过自动学习和提取图像特征来提高分类的准确性和效率。 在进行深度学习模型的设计时，首先需要构建一个包含大量层合板损伤图像的数据集。这些图像应涵盖不同的损伤类型和程度，如划痕、孔洞、脱层、分层、裂缝等。接着，对这些图像进行预处理，包括去噪、增强对比度、归一化等操作，以提高训练效率和分类准确性。然后，设计合适的深度学习网络结构，包括选择合适的卷积层、池化层、激活函数和连接方式，以及确定网络的层数和每层的参数。 在训练过程中，需要对网络模型进行反复迭代，不断调整网络参数，以最小化损失函数，最终使模型的输出与真实标签尽可能一致。此外，还可能使用一些高级技术，如数据增强、迁移学习、正则化和超参数优化等，以防止过拟合，提升模型的泛化能力。模型训练完成后，可以通过测试集对其进行评估，以确定模型的分类性能。 本研究的目标是通过深度学习技术，实现对复合材料层合板损伤图像的快速、准确分类。研究的创新点包括但不限于：开发高效的数据预处理方法、设计适合层合板损伤特征提取的深度神经网络结构、提出新的模型训练和评估策略等。该研究的结果对于维护复合材料层合板结构安全，延长其使用寿命具有重要的工程应用价值。 随着深度学习技术的不断进步，未来的研究还可能涉及到利用更先进的深度学习模型，如深度残差网络（ResNet）、生成对抗网络（GAN）等，以及结合多模态数据（如声发射信号、超声波图像等）进行综合损伤检测。此外，基于云平台的大数据分析和机器学习服务，也为深度学习模型的在线实时学习和实时损伤预测提供了可能。 本研究通过深入分析复合材料层合板损伤图像的特点，运用深度学习技术进行图像特征学习和分类，旨在提高层合板损伤检测的自动化和智能化水平，推动材料检测技术的发展，为相关工业领域提供技术支持和决策依据。

在电子硬件设计领域，PADS是一款广泛使用的印制电路板（PCB）设计软件，它提供了强大的布局和布线功能，适用于复杂的多层电路板设计。在这个“PADS 6层全志H3电视机顶盒PCB设计源文件”中，我们可以深入探讨几个关键的知识点： 1. **全志H3芯片**：全志H3是一款四核ARM Cortex-A7处理器，常用于低成本的智能电视盒、数字媒体播放器等设备。它的主要特点包括高性能、低功耗和丰富的多媒体处理能力，支持多种视频和音频格式，可以提供流畅的高清视频播放体验。 2. **6层PCB设计**：6层PCB设计意味着该电路板有6个独立的导电层，这为复杂的信号路由和电源管理提供了更大的灵活性。6层板比4层板更能处理高密度布线，同时还能改善电磁兼容性（EMC）和电磁干扰（EMI），保证系统稳定运行。 3. **PADS软件**：PADS是 Mentor Graphics 公司开发的专业PCB设计工具，包含PADS Layout（布局）和PADS Router（布线）两个主要模块。设计师可以利用它进行精确的元件布局，以及自动或手动的布线操作，确保电路设计的高效性和准确性。 4. **电视机顶盒PCB设计**：电视盒的PCB设计需要考虑多个因素，如电源管理、信号完整性、热设计以及与外部接口（如HDMI、USB、网络接口等）的连接。全志H3处理器需要与其他组件如内存、存储、无线模块等协同工作，因此PCB布局必须合理，以优化信号传输和减少潜在冲突。 5. **源文件**：提供的源文件可能包括原理图（Schematic）和PCB布局文件，是设计过程的核心。原理图展示了电路的逻辑连接，而PCB文件则记录了实际物理布局和布线。这些文件对于理解设计思路、调试和后期修改都至关重要。 6. **视频素材**：6层H3_TVBOX视频素材可能是为了解析或演示基于全志H3的电视盒如何处理视频数据。这些素材可能包括测试视频、信号路径分析或其他相关资料，帮助开发者评估设计性能。 在实际项目中，设计师会根据这些源文件，结合硬件规范和设计规则，对PCB进行仿真、制造和测试，以确保最终产品满足功能需求并符合电气和机械标准。对于学习和研究来说，这个6层全志H3电视机顶盒的PCB设计源文件是一份宝贵的资源，能够帮助工程师深入理解复杂的嵌入式系统设计。

【Frida】【Android】02_JAVA层HOOK 示例程序

西门子比赛初赛电梯仿真代码：详细注释与解析，探索六部十层挑战方案,西门子比赛六部十层电梯仿真代码，注释齐全，22年初赛48分 ,西门子比赛; 十层电梯仿真代码; 注释齐全; 22年初赛分数; 48分,"西门子比赛：六部十层电梯仿真代码详解，注释完整，22年初赛高分纪录" 在当今的科技社会中，电梯作为高层建筑中的重要运输设施，扮演着不可或缺的角色。为了提升电梯的运行效率和响应速度，满足建筑内部复杂的运输需求，西门子公司举办的电梯仿真比赛，为参与者提供了一个展示自己编程才能和技术解决方案的平台。在这次比赛中，挑战者们需要针对六部十层电梯的运行机制进行仿真模拟，并提出创新的控制策略。 详细注释的电梯仿真代码是这一挑战的关键，它不仅反映了开发者对电梯运行逻辑的理解深度，而且展示了他们运用算法优化电梯调度的能力。从文件名称中可以推断，参赛者在进行仿真设计时，不仅关注了代码本身的编写和实现，还进行了深入的技术分析和自省，形成了一系列文档来记录和分享他们的设计思路、编程经验以及技术挑战。 在这些文档中，挑战者们对电梯的调度算法进行了详尽的分析，探讨了如何在保证安全运行的前提下，提高电梯的响应速度和运行效率。他们可能采用了多种算法和技术，例如基于事件的模拟技术、多线程处理、以及智能调度算法，这些都是提高电梯仿真效率的关键因素。其中，智能调度算法可能包括预测算法和优先级算法，以预测电梯的运行状态和优化用户的等待时间。 从文件列表中的“标题西门子比赛六部十层电梯仿真代码的设计.doc”可以看出，设计文档可能详细地阐述了整个电梯系统的设计思路、架构设计、模块划分，以及每个模块的职责和功能实现。这样的设计可以确保代码的可读性和可维护性，同时也方便团队成员之间的协作和代码审查。 此外，“挑战六部十层电梯仿真我的西门子比赛之旅.txt”和“在程序员社区的博客上我将为你撰写一篇关于西门子比赛.txt”文件可能记录了参赛者在准备比赛过程中的心路历程和宝贵经验，这些经验对于后来者来说是极具启发性的资源。它们可能涵盖了从算法选择到代码实现的全过程，包括面临的困难、解决问题的策略，以及优化仿真效果的技巧。 在“西门子六部十层电梯仿真技术分析文章一引言随.txt”、“西门子电梯仿真技术分析随着科技的飞速发展电梯行业的.txt”以及“西门子电梯仿真技术分析博客文章一引.txt”这些文件中，参赛者可能对电梯仿真技术进行了全面的分析，不仅限于技术层面，还包括了行业背景、技术发展的趋势，以及如何将最新技术应用于电梯仿真中。这些分析不仅有助于评委和其他参赛者了解项目的深度和广度，也对电梯行业的发展方向提供了新的见解。 这些文档和代码注释不仅展示了参赛者在西门子比赛中的高水平表现，还提供了对于电梯仿真技术深入的理解和应用，无论是对于参赛者本人、评委、还是对电梯技术感兴趣的人来说，都是宝贵的参考资料和学习材料。

【Hierarchical RL】动态分层强化学习（DHRL）算法代码 动态分层强化学习，Dynamic Hierarchical Reinforcement Learning (DHRL) 是一种自适应分层强化学习算法，其目标是根据任务和环境的复杂性动态地构建、修改和利用分层策略。DHRL 不仅仅是预定义层次结构的简单执行，而是允许代理在学习过程中根据需要动态生成和调整分层策略，从而实现更好的任务分解和高效学习。 DHRL 扩展了传统的分层强化学习（HRL），通过动态调整层次和策略，使其适应环境中的变化和不确定性。这种方法能够处理复杂任务，特别是那些需要灵活调整策略或面临多种不同子任务的情景。

图层右键快捷菜单及实现

不同vlan简单配置