微软将把poco.cn从默认兼容模式列表中移除

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微软公司Windows Internet Explorer团队发出礼貌通知，计划于2010年7月末从Internet Explorer 8的兼容视图列表中移除poco.cn域名，意味着该域名将不再为选择启用此功能的用户提供自动兼容视图。

This is a courtesy notice from the Windows® Internet Explorer® team at Microsoft Corporation.  Around the end of July 2010, we will remove your website domain, poco.cn, from the Compatibility View List for Internet Explorer 8. This means that your domain will no longer be automatically displayed in Compatibility View for users who opt into this feature.

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MVC、MVP、MVVM、Angular.js、Knockout.js、Backbone.js、React.js、Ember.js、Avalon.js、Vue.js 概念摘录...
weixin_34023982的博客
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注：文章内容都是摘录性文字，自己阅读的一些笔记，方便日后查看。 MVC MVC（Model-View-Controller），M 是指业务模型，V 是指用户界面，C 则是控制器，使用 MVC 的目的是将 M 和 V 的实现代码分离，从而使同一个程序可以使用不同的表现形式。 交互方式（所有通信都是单向的）： View 传送指令到 Controller Controller 完成业务逻辑后，要求 ...
51、使用自跟踪实体模板的WCF服务实践
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【自主多无人机系统通信模式选择的概率模型】基于动态环境中的实时数据做出决策，从而提高多无人机协同作业中的协作效果与任务成功率（Matlab代码实现）
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内容概要：本文提出了一种针对自主多无人机系统的通信模式选择概率模型，该模型能够基于动态环境中实时采集的数据进行智能决策，有效提升多无人机在协同作业中的协作效率与任务执行成功率。研究结合了不确定性因素的影响，采用Matlab实现算法仿真，构建了适应复杂环境变化的通信机制，重点解决了多无人机系统在动态环境下通信稳定性与可靠性的问题，具有较强的实用性和工程应用价值。; 适合人群：具备一定控制理论、通信系统或无人机相关背景，熟悉Matlab/Simulink仿真的科研人员及研究生；适用于从事多智能体系统、无线通信优化或协同控制方向的研究者。; 使用场景及目标：①应用于多无人机协同任务中的通信【自主多无人机系统通信模式选择的概率模型】基于动态环境中的实时数据做出决策，从而提高多无人机协同作业中的协作效果与任务成功率（Matlab代码实现）资源动态分配与模式切换；②为应对动态环境干扰下的通信中断问题提供决策支持；③提升复杂场景下无人机集群的任务完成率与系统鲁棒性； 阅读建议：建议结合Matlab代码深入理解模型实现细节，重点关注概率决策机制与实时数据处理流程，可进一步扩展至其他多智能体系统通信优化场景进行二次开发与验证。
UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-03
内容概要：本文主要围绕UWB-IMU与UWB定位技术的对比研究展开，基于Matlab代码实现，结合状态估计算法（如UKF、AUKF等）对两种定位方式的性能进行分析与比较。研究重点在于通过数据融合提升定位精度与稳定性，尤其适用于复杂环境下的高精度定位需求。文中提供了完整的仿真代码和实现方法，便于读者复现与扩展应用。此外，文档还列举了大量相关科研方向和技术服务内容，涵盖机器学习、信号处理、路径规划、电力系统等多个领域，展示了广泛的技术支持能力。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事定位技术、状态估计、传感器融合或相关科研UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高精度室内定位系统的设计与优化；②开展UWB与IMU融合定位算法的研究与验证；③学习和掌握卡尔曼滤波（如UKF、EKF）在实际定位问题中的应用；④为科研项目提供算法仿真支持和技术参考。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析，重点关注数据融合策略与状态估计实现过程，同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路。注意区分纯UWB与UWB-IMU融合方案的性能差异，深入理解IMU在补偿UWB信号缺失方面的关键作用。
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六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)
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内容概要：本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开，涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制，并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程，所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术，提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用，如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法，以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解，展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群：具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础，从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生；熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标：①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模；②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题；③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率；④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法； 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程，关注算法实现细节与仿真结果分析，同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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poco.utils.airtest.report
02-19
### 关于 `poco.utils.airtest.report` 插件的使用 #### 导入插件 为了在命令行环境中利用此插件来增强 Airtest 报告的功能，需通过指定 `--plugins` 参数并提供完整的路径名来进行导入[^3]。 ```bash pytest --html=./reports/report.html --plugins=poco.utils.airtest.report ``` 上述命令不仅会运行测试用例并生成 HTML 格式的报告文件至指定位置，还会应用 POCO 提供的自定义报告样式和结构。 #### 自定义报告配置 当采用更为灵活全面的方式来创建带有额外特性的测试报告时，可以实例化 `LogToHtml` 类，并传递必要的参数给构造函数。这允许用户对输出的内容有更多的控制权，例如设置静态资源的位置、导出目录以及所使用的语言环境等[^4]。 ```python from airtest.cli.parser import cli_setup from airtest.core.api import using, connect_device from poco.drivers.android.uiautomation import AndroidUiautomationPoco from airtest.report.logtohtml import LogToHtml if not cli_setup(): cli_setup(auto_setup(__file__)) using("your_script.air") device = connect_device('Android:///') # 连接到设备 poco_instance = AndroidUiautomationPoco(device) report_generator = LogToHtml( script_root="./", log_root="./logs/", static_root="", export_dir="./custom_reports/", script_name="example_test", logfile="detailed_log.txt", lang="zh-CN" ) report_generator.make() ``` 这段 Python 脚本展示了如何连接到目标设备并通过 POCO API 执行操作的同时，也说明了怎样初始化一个具有特定属性的日志转 HTML 工具对象以构建个性化格式的最终报告。 #### 使用 IDE 编辑器简化流程 对于希望减少手动编码工作量的人来说，AirtestIDE 可能是一个更好的选择。这款由官方开发维护的应用程序集成了多种辅助工具和服务，其中包括支持直接调用 `poco.utils.airtest.report` 功能的能力，从而让用户能够在图形界面下轻松完成复杂任务而无需深入理解底层细节[^5]。
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