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最新推荐文章于 2025-08-10 09:45:59 发布
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#12123213

asdasdsa

自适应开发（Adaptive Software Development, ASD）详解
wlq_567的博客
03-26 1201
下次遇到“老板自己都说不清要什么”的项目，你就知道该用ASD了！
自适应软件开发ASD
weixin_71951928的博客
05-24 540
使命特征等待重做变化调整关键需求风险。
ASD
weixin_33691817的博客
07-25 138
ASDASDAS 转载于:https://www.cnblogs.com/Mr-Joe/p/5703391.html
vue asd
weixin_44866917的博客
02-14 269
<span v-bind:title="message"> 鼠标悬停几秒钟查看此处动态绑定的提示信息！ </span> data() { return { message: 'You loaded this page on ' + new Date().toLocaleString() } } v-model指令，它能轻松实现表单输入和应用状态之间的双向绑定。 <div id="two-way-b...
ASD（handheld2）使用教程
weixin_52182263的博客
06-20 577
ASD地物光谱仪使用流程
31、软件开发中的敏捷方法：XP与ASD解析
raspberrypi5的博客
08-10 51
本文详细解析了软件开发中的两种敏捷方法：极限编程（XP）和自适应软件开发（ASD）。文章从XP的核心实践、价值观和原则出发，探讨了其在小型团队中的应用优势；同时介绍了ASD的生命周期、核心理念及其应对复杂性和变化的能力。此外，文章还比较了XP和ASD的异同，并探讨了两者的结合使用方式。通过这些分析，文章旨在为软件开发从业者提供有价值的参考，帮助他们在实际项目中更好地应用敏捷方法，提高开发效率和产品质量。
DELTA_IA-ASD_ASDA-A2简明教程
scd
09-07 5596
该文章仅供参考，编写人不对任何实验设备、人员及测量结果负责！！！
利用Python处理ASD光谱数据并计算光谱指数——实验全流程讲解
qq_49491645的博客
05-26 960
本文介绍了使用Python处理ASD高光谱数据的完整流程。通过配置坏波段范围、读取批量ASD文件、计算平均光谱曲线并掩膜坏波段等步骤，实现了光谱数据的预处理。文中详细讲解了用numpy和matplotlib进行数据掩膜和可视化的方法，并演示了如何计算植被指数(LICI)。最终将结果保存为CSV文件，为后续光谱分析奠定了基础。该实验适合具备Python基础的学习者实践，涵盖了从数据读取到分析的全流程，是掌握高光谱数据处理的重要入门案例。
ASD光谱仪的操作流程
12-28
ASD光谱仪是一种常用的高分辨率遥感仪器，其操作流程包括硬件连接、软件设置、光谱采集以及数据处理。以下是对这些步骤的详细说明： 一、光谱仪及硬件设施的连接 ASD光谱仪的操作首先要确保电池、主机和PC机的正确...
ASD驱动器简易调试过程DD马达.REV.5.0.pdf
06-24
ASD 驱动器简易调试过程 DD 马达 REV.5.0 本文档旨在指导用户快速掌握 ASD 驱动器的安装、配置和调试过程。下面将逐步介绍 ASD 驱动器的安装、软件操作、驱动器菜单介绍、与驱动器通讯、配置电机、电机安装等内容。...
精选资源
ASD驱动器简易调试过程 Voice 音圈电机.REV.2.pdf
06-24
ASD 驱动器简易调试过程 Voice 音圈电机.REV.2 ASD 驱动器是一种高性能的驱动器，主要用于控制音圈电机的运动。该驱动器具有多种接口，包括 RS-232 串口、USB 接口等，能够与PC 机或控制器相连接。以下是 ASD 驱动...
含中间直流的三相电力电子变压器PET仿真模型（Simulink仿真实现）
12-16
含中间直流的三相电力电子变压器PET仿真模型（Simulink仿真实现）内容概要：本文档介绍了含中间直流环节的三相电力电子变压器（PET）的Simulink仿真模型，重点在于构建和模拟PET系统的核心结构与工作原理。该仿真模型涵盖了PET的前级整流、中间直流环节以及后级逆变部分，能够实现电能的高效转换与隔离，适用于研究PET在智能电网、新能源接入等场景下的动态特性与控制策略。通过Simulink平台，用户可对系统进行稳态与暂态性能分析，验证控制算法的有效性。; 适合人群：电气工程、电力电子及相关专业的高校师生、科研人员以及从事电力系统仿真的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学演示电力电子变压器的工作原理；②支撑科研项目中对PET控制策略（如电压、电流双闭环控制）的设计与验证；③为新型电力系统中电能变换装置的开发提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合电力电子技术基础知识学习本仿真模型，重点关注各模块的参数设置与控制逻辑实现，建议动手搭建模型并进行仿真实验，以加深对PET系统运行机制的理解。
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】（Matlab代码实现）
最新发布
12-16
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开，重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型，结合碳交易成本与能源调度成本，提出优化调度策略，以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现，验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性，为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群：具备一定电力系统、能源系统背景，熟悉Matlab编程，从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响；②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用；③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法；④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程，重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式，可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
大学怎样用AI工具3分钟生成技术成熟度报告？.docx
12-16
大学怎样用AI工具3分钟生成技术成熟度报告？
【云原生运维】基于Kubernetes的CI/CD全流程自动化：Spring Boot应用在容器化环境下的持续集成与部署实践
12-16
内容概要：本文详细展示了在Kubernetes环境下实现CI/CD全流程的完整示例，涵盖从代码提交、自动化构建、测试、安全扫描到多环境部署的各个环节。技术栈包括GitLab CI、Docker、Helm、Kustomize、Trivy等工具，并以Spring Boot应用为例，提供了Dockerfile、Kubernetes资源配置、Helm Chart结构以及蓝绿部署、金丝雀发布等高级部署策略的具体实现。同时，文章还介绍了GitOps（ArgoCD）、HPA自动扩缩容、Prometheus监控告警等增强能力，并强调了安全性、可靠性、可观测性和成本优化的最佳实践。; 适合人群：具备一定Kubernetes、容器化和DevOps基础知识，从事后端开发、运维或平台工程的技术人员，尤其是希望落地标准化CI/CD流程的团队成员； 使用场景及目标：①构建基于Kubernetes的企业级持续交付流水线；②实现安全可控的多环境自动化部署；③集成监控告警与弹性伸缩机制提升系统稳定性；④推动GitOps理念在团队中的实践落地； 阅读建议：建议结合实际Kubernetes集群环境，逐步复现文档中的各个步骤，重点关注CI/CD配置逻辑、部署策略差异及最佳实践部分，并将其适配到自身项目体系中进行持续优化。
【分布式系统】基于Redis的Session集中存储方案：实现Web服务器高可用与横向扩展
12-16
内容概要：本文介绍了基于Redis实现分布式Session的解决方案，重点阐述了将Session集中存储于Redis集群的技术思路与优势。文中指出，传统的tomcat-redis-session-manager仅适用于Tomcat容器层的HttpSession同步，存在应用层适配局限；相比之下，推荐使用Spring Session与Redis结合的方式，实现更灵活的应用层Session管理。通过将sessionId作为key、session数据作为value存储在Redis中，可在多台应用服务器间共享Session，确保高可用性和横向扩展能力。同时，文章对比了多种保证Session一致性的架构方案，包括Session同步法、客户端存储法、反向代理Hash一致性以及后端统一存储法，并强调后端统一存储为最优选择。; 适合人群：具备Java Web开发基础，熟悉分布式架构、Redis及Session机制的1-3年经验后端研发人员； 使用场景及目标：①解决传统Web服务器集群中Session不一致问题；②实现服务无状态化设计，提升系统可扩展性与容灾能力；③在微服务或负载均衡环境下构建统一的Session管理中心； 阅读建议：学习时应结合Spring Session实际集成案例，理解其与Redis的协作机制，并深入掌握不同Session共享方案的适用边界与设计权衡。
浏览器 12.5.0 安装包
12-16
浏览器 安装包 版本号 12.5.0。
MTK ASD 检测
08-19
<think>嗯，用户想了解MTK ASD功能的检测与问题分析。首先需要明确ASD（Auto Scene Detection）的定义，这是相机自动识别拍摄场景并优化参数的功能。用户是MTK平台的开发者或测试人员，需要解决实际问题。 回顾引用内容，MTK平台在vendor/mediatek/proprietary/hardware/mtkcam路径下封装了Pipeline控制器，调试需依赖TuningTool和工程固件。ASD属于相机特性之一，可能涉及白平衡、HDR等参数联动。 用户可能遇到的具体问题包括：ASD场景识别错误（如将夜景误判为室内）、参数优化失效或切换卡顿。需要分三部分解答：功能验证方法、常见问题分析和调试工具使用。 功能检测方面，要覆盖静态场景（如文档/夜景）和动态场景（如突然开灯）。测试需考虑不同光照、色温、移动速度等变量。问题分析的核心是log解析，重点查看scenetype切换记录和权重参数，比如HAL层日志中是否有"ASD: force scenetype"等关键字。 调试建议部分强调TuningTool的权重调整，特别是低光照下的误判需要调整HSV阈值。对于卡顿问题，要检查场景切换延时阈值是否过小。 考虑到用户可能需要深入代码，补充说明ASD算法在mtkcam3中的位置，但需注意不同芯片平台（如MT6789）路径差异。最后生成的三个问题都聚焦实际开发痛点，特别是算法参数调整和功耗优化，这确实是ASD部署的难点。</think>以下针对**MTK ASD（Auto Scene Detection）功能**的检测与问题分析进行系统级说明，结合平台实现原理与调试方法： --- ### **一、ASD功能核心机制** MTK ASD通过实时分析图像特征（色彩分布、纹理、亮度等）自动识别拍摄场景（如人像/夜景/文档/逆光），并动态调整相机参数（曝光/白平衡/锐化/HDR）。其实现分为两层： 1. **算法层** 在`vendor/mediatek/proprietary/hardware/mtkcam3/feature/asd`中实现场景分类模型，输出权重值（如`SCENE_WEIGHT_BACKLIGHT`） $$ \text{SceneType} = \arg\max_{i}(W_i \cdot F_i) \quad (i \in \{\text{Backlight}, \text{Night}, \cdots\}) $$ 其中$F_i$为特征向量，$W_i$为TuningTool校准的权重矩阵。 2. **控制层** 在`CamIO3`控制器（路径：`vendor/mediatek/proprietary/hardware/mtkcam/pipeline/model`）中决策参数切换逻辑，例如： ```c++ // 伪代码示例：检测到逆光场景时触发HDR if (currentScene == SCENE_BACKLIGHT) { enableHDR(LEVEL_HIGH); setTonemapCurve(tonemap_preset_high_contrast); // 应用高对比度曲线 } ``` --- ### **二、关键检测项与问题分析方法** #### **1. 功能验证测试** | **测试场景** | **预期行为** | **问题现象** | |-------------------|----------------------------------|-----------------------------| | 文档模式（白纸） | 自动增强锐度/降低饱和度 | 文字边缘模糊/色偏 | | 夜景（<10 lux） | 延长曝光时间/启动多帧降噪 | 噪点过多/亮度不足 | | 人像（面部区域） | 识别后启用美颜参数 | 皮肤细节丢失/磨皮过度 | | 逆光（强背景光） | 触发HDR合成/提亮前景 | 前景过暗/光晕溢出 | #### **2. 典型问题根因定位** - **场景误判** **分析步骤**： 1. 导出`adb logcat | grep "CamASD"`日志，检查输出的`Detected Scene`字段 2. 对比实际场景与算法输出（如将绿色植物误判为草地模式） 3. 调整TuningTool中的**HSV阈值**（`/vendor/etc/camera/ascene_default.xml`）[^1] - **参数切换延迟** **调试方法**： 1. 在工程固件中开启ASD时序日志：`echo 1 > /proc/mtkcam/asd_debug` 2. 检查场景切换耗时（需<200ms） 3. 优化模型推理速度：降低特征维度或量化模型 - **HDR与ASD冲突** **根因**：ASD触发的HDR等级与手动设置冲突 **解决方案**：在`hal_ftbls_platform.h`中配置优先级策略： ```c #define ASD_OVERRIDE_HDR_MODE 1 // 强制ASD优先级高于手动HDR ``` --- ### **三、调试工具链使用** 1. **TuningTool校准流程** - 连接设备进入**Meta Mode** - 加载工程固件提供的`ASD_Base_ISO800.ini`模板 - 调整各场景的**权重系数**与**特征阈值**（重点优化低光照误判） - 烧录生成的`ascene_calib.bin`至`/vendor/etc/camera/` 2. **Log解析关键字段** ```log [CamASD] Scene: NIGHT (Confidence: 0.82) # 置信度过低可能导致切换抖动 [CamIO] Apply HDR_Lv2 by ASD request # 参数生效确认 [ISP] AE compensation +1.5EV # 实际曝光调整 ``` --- ### **四、深度优化建议** 1. **动态场景适应** 在`mtkcam_asd_control.cpp`中增加**场景切换滤波算法**，避免快速切换导致的参数振荡： $$ \text{StableScene}_t = \sum_{i=t-3}^{t} \alpha_i \cdot \text{RawScene}_i \quad (\alpha_i \text{为衰减系数}) $$ 2. **功耗与性能平衡** - 限制高负载场景（如夜景模式）的ASD检测频率（从30fps降至15fps） - 采用**分区域检测**（ROI-Based）减少计算量 > **注**：ASD的稳定性高度依赖**工程固件版本**，若遇硬件兼容性问题（如特定Sensor噪点干扰判断），需联合FAE获取定制补丁[^1]。 ---
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