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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
05-24 541
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...
【浏览器扩展开发】基于TensorFlow.js的智能网页数据标注工具设计：毕业设计中的NLP与前端融合应用
12-17
内容概要：文章以“智能网页数据标注工具”为例，深入探讨了谷歌浏览器扩展在毕业设计中的实战应用。通过开发具备实体识别、情感分类等功能的浏览器扩展，学生能够融合前端开发、自然语言处理（NLP）、本地存储与模型推理等技术，实现高效的网页数据标注系统。文中详细解析了扩展的技术架构，涵盖Manifest V3配置、内容脚本与Service Worker协作、TensorFlow.js模型在浏览器端的轻量化部署与推理流程，并提供了核心代码实现，包括文本选择、标注工具栏动态生成、高亮显示及模型预测功能。同时展望了多模态标注、主动学习与边缘计算协同等未来发展方向。; 适合人群：具备前端开发基础、熟悉JavaScript和浏览器机制，有一定AI模型应用经验的计算机相关专业本科生或研究生，尤其适合将浏览器扩展与人工智能结合进行毕业设计的学生。; 使用场景及目标：①掌握浏览器扩展开发全流程，理解内容脚本、Service Worker与弹出页的通信机制；②实现在浏览器端运行轻量级AI模型（如NER、情感分析）的技术方案；③构建可用于真实场景的数据标注工具，提升标注效率并探索主动学习、协同标注等智能化功能。; 阅读建议：建议结合代码实例搭建开发环境，逐步实现标注功能并集成本地模型推理。重点关注模型轻量化、内存管理与DOM操作的稳定性，在实践中理解浏览器扩展的安全机制与性能优化策略。
基于Gin+GORM+Casbin+Vue.js的权限管理系统设计与实现(源码+论文)
12-17
基于Gin+GORM+Casbin+Vue.js的权限管理系统是一个采用前后端分离架构的企业级权限管理解决方案，专为软件工程和计算机科学专业的毕业设计项目开发。该系统基于Go语言构建后端服务，结合Vue.js前端框架，实现了完整的权限控制和管理功能，适用于各类需要精细化权限管理的应用场景。 系统后端采用Gin作为Web框架，提供高性能的HTTP服务；使用GORM作为ORM框架，简化数据库操作；集成Casbin实现灵活的权限控制模型。前端基于vue-element-admin模板开发，提供现代化的用户界面和交互体验。系统采用分层架构和模块化设计，确保代码的可维护性和可扩展性。 主要功能包括用户管理、角色管理、权限管理、菜单管理、操作日志等核心模块。用户管理模块支持用户信息的增删改查和状态管理；角色管理模块允许定义不同角色并分配相应权限；权限管理模块基于Casbin实现细粒度的访问控制；菜单管理模块动态生成前端导航菜单；操作日志模块记录系统关键操作，便于审计和追踪。 技术栈方面，后端使用Go语言开发，结合Gin、GORM、Casbin等成熟框架；前端使用Vue.js、Element UI等现代前端技术；数据库支持MySQL、PostgreSQL等主流关系型数据库；采用RESTful API设计规范，确保前后端通信的标准化。系统还应用了单例模式、工厂模式、依赖注入等设计模式，提升代码质量和可测试性。 该权限管理系统适用于企业管理系统、内部办公平台、多租户SaaS应用等需要复杂权限控制的场景。作为毕业设计项目，它提供了完整的源码和论文文档，帮助学生深入理解前后端分离架构、权限控制原理、现代Web开发技术等关键知识点。系统设计规范，代码结构清晰，注释完整，非常适合作为计算机相关专业的毕业设计参考或实际项目开发的基础框架。 资源包含完整的系统源码、数据库设计文档、部署说明和毕
【上海房数据】爬虫 + 可视化分析 落地即用爆款！.zip
12-17
【上海房数据】爬虫 + 可视化分析 落地即用爆款！.zip
（Mathcad+Simulink仿真）基于扩展描述函数法的LLC谐振变换器小信号分析设计
12-17
（Mathcad+Simulink仿真）基于扩展描述函数法的LLC谐振变换器小信号分析设计内容概要：本文介绍了基于扩展描述函数法的LLC谐振变换器小信号分析设计方法，结合Mathcad与Simulink仿真工具，对LLC谐振变换器进行建模与动态特性分析。通过扩展描述函数法提取系统在不同工作条件下的小信号模型，进而实现精确的频域分析与控制器设计，提升变换器在宽输入电压和负载变化范围内的稳定性与动态响应性能。文中详细阐述了建模思路、数学推导过程及仿真验证步骤，展示了理论分析与工程实践的有效结合。; 适合人群：具备电力电子、自动控制基础知识，熟悉Matlab/Simulink和Mathcad工具，从事开关电源、DC-DC变换器或新能源系统研发的工程师及研究生。; 使用场景及目标：①掌握LLC谐振变换器的小信号建模方法；②理解扩展描述函数法在非线性系统线性化中的应用；③实现高精度控制器设计并完成仿真验证；④支撑科研复现、课程设计或实际工程项目开发； 阅读建议：建议读者结合文档中的Mathcad计算文件与Simulink模型同步操作，重点理解扩展描述函数法的核心思想与实现步骤，注意参数敏感性分析与仿真结果对比，以深化对LLC小信号特性的理解。
微信客服系统实战，容联云发送短信实战 （代码实战）
最新发布
12-17
微信客服系统实战，容联云发送短信实战。
SAP LSMW录屏批量导入SOP
12-17
内容概要：本文详细介绍了如何使用SAP系统的LSMW（Legacy System Migration Workbench）工具进行数据迁移与批量初始化操作，重点演示了通过录屏方式（Batch Input Recording）实现用户密码批量导入的全过程。文档从创建项目、子项目到对象的树状结构配置入手，逐步讲解定义对象属性、源结构、源字段、字段映射与转换规则、文件指定与分配、数据读取与转换、创建批输入会话及执行后台任务等15个步骤，并结合实际案例展示了操作流程及常见错误处理方法，如用户不存在导致的失败及其后续修正。整个过程强调数据格式规范、字段匹配准确性以及日志分析的重要性。; 适合人群：熟悉SAP基本操作，具备一定系统配置经验的ABAP开发人员或SAP Basis运维人员，尤其是需要进行数据迁移或批量数据处理的技术支持人员； 使用场景及目标：①用于企业系统升级、数据迁移或初始化阶段的大规模用户管理数据导入；②掌握LSMW工具在批量维护用户密码等业务场景中的应用流程与关键技术点，提升自动化处理能力； 阅读建议：此资源以实操为导向，建议读者结合SAP测试系统同步演练每一步操作，重点关注录屏设置、字段映射、文件格式分隔符选择及日志排查技巧，确保理解每个步骤的作用与潜在风险。
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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