简介 整个项目最终实现的是一个自定义表单系统，用户可以用鼠标拖拽生成自己的表单，并填充和发布表单 目录 PS：整个项目是包含前端vue-form和合并vue-node项目的 前端项目 ├─vue-form │ ├─build ------------------------------------------ webpack配置 │ ├─config ------------------------------------------ 项目配置 │ ├─src ------------------------------------------ 代码目录 │ │ ├─api ------------------------------------------ 接口文件 │ │ ├─common -----------------------------------

客户需要开机后自动启动wifi-adb服务，所以就在程序里加了一下，开机后会自动打开wifi-adb连接服务，前提是的设备wifi是ok的，就可以通过wifi 来连接adb了。

基于自组织特征映射网络的亚洲足球水平聚类,这是完整程序，可运行。

基于FIR的RLS自适应滤波器的设计，李国峰，马世亮，本文在MATLAB平台上实现了基于FIR的RLS自适应滤波器，并对模拟结果进行了分析讨论，证明了所编程序的正确性，其结果为将来硬件实现RLS

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mfc本身的static控件背景为灰色，影响整体效果。这个是自绘的Static控件，可改背景颜色字体等

自适应限流型固态断路器的直流电源设计

低质量人脸数据集中的识别具有挑战性，因为面部属性被遮挡和退化。基于边缘的损失函数的进步导致了嵌入空间中人脸的可辨别性增强。此外，先前的研究已经研究了自适应损失对错误分类（硬）示例赋予更多重要性的影响。在这项工作中，我们在损失函数中引入了自适应性的另一个方面，即图像质量。我们认为强调错误分类样本的策略应该根据它们的图像质量进行调整。具体来说，简单或困难样本的相对重要性应基于样本的图像质量。我们提出了一种新的损失函数，它根据图像质量强调不同难度的样本。我们的方法通过使用特征规范来近似图像质量，以自适应边缘函数的形式实现了这一点。大量实验表明，我们的方法 AdaFace 在四个数据集（IJB-B、IJB-C、IJB-S 和 TinyFace）上的人脸识别性能优于最先进的 (SoTA)。

背景图像差分法是运动目标实时检测中常用的方法,但缺乏背景图像随监视场景光照变化而及时更新的合理方法,限制了该方法的适应性。对此,文章首先提出了一种自适应背景更新方法;然后利用最大类间方差法实现运动目标的自适应阈值分割,并利用基于形态学方法的连通区检测算法检测运动目标;最后以Kalman滤波为运动模型实现对运动目标的连续跟踪。实验结果表明:所提方法可随着光照条件的变化,实时、准确地检测出运动目标并实现稳定跟踪。

基于自适应背景模型的运动目标检测，陈雷，邹琪，运动目标检测作为许多计算机视觉应用中最关键的首要处理环节，在诸如视频监控、目标跟踪、视频搜索等领域中都有着广泛的应用。正