最近做一个编程,用C#调用类似ssh,ftp,runas,adb shell之类有中间输入,中间输出的.网上说使用Process.StartInfo,Process.StandardInput,Process.StandOutput之类的,但是每次都在StandardOutput.Read/ReadToEnd卡死,原因复杂,最主要原因是微乳没有做好.下面是个分析 http://blog.163.com/boyinfo@126/blog/static/171646064201111663246435/ 看到蛋都碎了,明白了怎么回事,但不能解决问题. 网上还有很多多线程,不用Error重定向之类的,都不好用.几十行代码,只为获取几行输出?太坑爹了. 我突然发现一个非常简捷的方法.想想网上翻了好久,都找不到,有点生气.那就搞个5分.

使用Process类重定向时出现阻塞的解决方案 用C#调用类似ssh,ftp,runas,adb shell之类有中间输入,中间输出的.网上说使用Process.StartInfo,Process.StandardInput,Process.StandOutput之类的,但是每次都在StandardOutput.Read/ReadToEnd卡死,原因复杂

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北京航空航天大学研究生信息传输新方法课程教材 张其善等著

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基于SVR的FBMC信道估计 滤波器组多载波（FBMC）作为5G的候选系统，具有比正交频分复用（OFDM）更好的频谱特性。 但是，这带来了固有的虚干扰的问题，导致信道估计的困难增加。 本文基于SVR插值，提出了一种新的FBMC时变信道估计方法。 新方法首先使用辅助导频消除虚干扰，然后通过SVR对时变信道矢量进行插值。 仿真结果表明，与传统算法相比，新方法的信道估计效果大大提高，效率损失很小，但估计精度较高。 这是我的论文“基于FBMC系统中基于SVR插值的时变信道估计”的matlab代码。 可以在以下URL上下载该论文： 并且，感谢Ronald Nissel和Markus Rupp。此代码的某些部分基于他们的论文，可以从其网站上下载。

考虑到成像传感器领域的不断发展，出现了许多其他新问题。 一个主要问题是如何更准确地找到聚焦区域以进行多聚焦图像融合。 多聚焦图像融合从源图像中提取聚焦信息，以构建全局聚焦图像，该全局聚焦图像包括比任何源图像更多的信息。 本文提出了一种基于拉普拉斯算子和区域优化的新型多焦点图像融合方法。 基于拉普拉斯算子的图像显着性评估可以轻松地区分聚焦区域和聚焦区域以外的区域。 通过拉普拉斯算子处理获得的决策图具有比其他方法更少的残差信息。 为了获得精确的决策图，已经进行了基于区域连通性和边缘检测的焦点区域和边缘优化。 最后，原始图像通过决策图融合。 实验结果表明，该算法在主观评价和客观评价方面均优于其他系列算法。

宋维琪老师书中的知识总结，相当于入门的背景介绍，快速了解微地震监测技术的背景知识。

针对交通场景图像中由于雾霾导致的图像目标主体不清晰,影响监控效果的问题,提出一种基于导向滤波与自适应色阶调整的改进暗通道图像去雾新方法.首先,基于暗通道原理对原始图像进行映射处理,从而得到大气光成分与透射率的估计值,并利用多维导向滤波方法对大气透射率估计值进行优化处理;然后,根据图像降质过程的逆过程,求解雾霾图像清晰化处理初始结果;最后,利用多通道自适应色阶调整方法进一步优化初始结果,解决初始结果整体亮度较暗、不利于监控系统后期处理的问题.实验结果表明,清晰化处理后的图像具有较高的亮度和对比度值,较好地保留并增强了图像的边缘和细节信息,算法去雾霾效果显著,针对交通场景图像处理的自适应性较高.

对于canny算子的双阈值，采用了一种自适应阈值的方法，有效准确的提取边缘。