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Depends.exe 是用来反编译VC程序的工具，可以查看PE模块的导入模块以及导入和导出的函数，以及动态剖析PE模块的依赖性和解析C++的函数名称

可分析dll和exe所依赖的dll，可以看到dll以及dll的函数，可以查看导入导出函数。

参考链接

  1. depends.exe 使用说明,by This is bill.

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反编译安卓apk的过程如下：

  • 使用apktool反编译apk。使用如下命令：
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apktool d -s <file.apk> -o <outdir>
  • 使用dex2jar工具，将dex文件转成jar文件。使用如下命令：
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d2j-dex2jar.bat <classes.dex>
  • 使用jd-gui查看jar包源代码。
  • 从res/layout目录查看视图界面布局

参考链接

  1. 使用apktool反编译apk文件,by ruancoder.
  2. Android逆向基础：Smali语法,by 李全栋.
  3. AXMLPrinter2.jar查看apk中的布局xml文件,by Bluze.
  4. APK文件结构和安装过程,by cptbtptpss.

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常用的Java反编译工具有：

JD-GUI是一个独立的图形实用程序，可显示“.class”文件的Java源代码。您可以使用JD-GUI浏览重构的源代码，以便即时访问方法和字段。

JD Eclipse是Eclipse平台的插件。它允许您在调试过程中显示所有Java源代码，即使您没有全部Java源代码。

JD Core是一个库，它从一个或多个“.class”文件重建Java源代码。JD Core可用于恢复丢失的源代码并探索Java运行时库的源代码。支持Java 5的新特性，如注释、泛型或类型“enum”。JD-GUI和JD Eclipse包括JD核心库。

JD Core、JD-GUI和JD Eclipse是根据GPLv3许可证发布的开源项目。

参考链接

  1. 超好用的java反编译工具(Java Decompiler),by 杜春霞.
  2. Java Decompiler,by Java Decompiler.

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在室内环境无法使用卫星定位时，使用室内定位技术作为卫星定位的辅助定位，解决卫星信号到达地面时较弱、不能穿透建筑物的问题。最终定位物体当前所处的位置。常见的室内无线定位技术还有：Wi-Fi、蓝牙、红外线、超宽带、RFID、ZigBee、动作捕捉 和超声波。

参考链接

  1. 一文看懂UWB室内定位技术,by 马毅煌.
  2. 室内定位,by 百度百科.
  3. 8种室内RTLS（实时定位）技术对比,by 万间云.

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最近需要在国际会议上口头报告，赶紧研究一下。

PPT制作技巧

总的原则是：学术报告的PPT应该老老实实，简化形式，内容至上。

  • 白底黑字。学术报告的PPT一般不使用背景和模板。
  • 中文字体用黑体，英文字体用Arial。
  • PPT第一页是报告题目（居中），报告人的姓名，单位及时间。
  • 提纲不能写成研究背景、实验部分、结果与讨论、结论和致谢（等于什么都没说）。提纲应该重点突出报告内容之间的逻辑关系。
  • PPT每一页都要有目录标题和小标题。
  • PPT除标题页外都要加页码，方便观众提问，也方便自己定位。
  • 颜色“无必要，不使用”。
  • 使用动画要慎重。
  • 大段文字是PPT的大忌。文字应该能省则省，给出关键的数据和结论即可。
  • 检查细节。
  • 一页PPT只讲一件事。展示的内容都要讲，不讲的不要放，避免分散观众注意力。
  • 守时是纪律，超时是大忌。
  • 尽快切入主题，研究背景不要超过3页。
  • 不要幽默。
  • 论文里的图片不要直接复制粘贴，因为论文中的图片多数是几张小图拼在一起的，建议拆开成几页PPT，每页只讲一件事（去掉abcd）。
  • PPT中线条、箭头、方框、注释“无必要，不使用”。
  • 致谢的内容包括导师、合作者和基金。
  • 致谢之后可以放几页补充材料（Appendix），以备提问环节使用。
  • PPT做完以后换台电脑播放一下。
  • PPT是为演讲服务的。

口头报告技巧

参考链接

  1. 国际学术会议英文口头报告(Oral presentation)常用语句,by 凯鲁嘎吉.
  2. 国际学术会议英文提问环节的回答范例,by 凯鲁嘎吉.
  3. 怎样做好学术 PPT？,by zhihu.
  4. “How to present a papers at an academic conferences”,by editing.

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背景提取

当观察场景的是一个固定的相机，背景几乎保持不变。在这种情况下，感兴趣的元素是在场景中运动的物体。我们将这些运动的物体称为前景，为了提取出这些前景物体，我们需要对背景建模，然后将当前帧的模型与背景模型进行比较，以检测前景物体。

运动前景对象的有效检测对于对象跟踪、目标分类、行为理解等后期处理至关重要。区分前景对象，关键的一个问题是：确定一个非常合适的背景。背景从象素的角度来理解，每一个象素就是有可能是前景点，也有可能是背景点，那么我们就要防止背景中误进入原属于前景点的对象，目前有几种常用的方法，但分别有利弊。

具体请参考OpenCV视频篇——背景/前景提取。

固定背景提取法

根据视频序列动态建立背景

均值法、中值法、滑动均值滤波、单高斯

帧间差分法

背景就是上一帧图像。每一帧与上一帧进行差分运算。

优点：速度较快，稳定性较好。

缺点：可能出现物体的“空洞现象”，空洞是由于某一大型运动物体，它的两帧之间存在象素十分接近的重合部分，所以导致这部分被差分剪去了。

混合高斯法

参考连接

  1. OpenCV-Python图像乘法运算cv2.multiply函数详解及像素值溢出归一化处理,by LaoYuanPython.
  2. OpenCV各版本差异与演化，从1.x到4.0,by 日拱一卒.
  3. 主成分分析（PCA）原理详解.
  4. 图像与滤波,by 阮一峰.
  5. OpenCV—python 视频分析背景提取与前景提取,by SongpingWang.
  6. OpenCV视频篇——背景/前景提取,by WaitFoF.
  7. 40. 如何消除摄影中的运动模糊?,by Wang Hawk.
  8. 基于opencv对高空拍摄视频消抖处理_js君-程序员ITS401,by its401.
  9. 马尔科夫随机场(MRF)在深度学习图像处理中的应用-图像分割、纹理迁移,by OLDPAN.
  10. 图像去噪（噪声）的主要算法,by 工程之家.
  11. opencv2中的背景/前景分离（类BackgroundSubtractor）,by 阳光下的Smiles.
  12. 混合高斯背景建模原理及实现,by taotao1233.
  13. 【OpenCV学习系列】之Background Subtraction,by AutoSleep.
  14. OpenCV —数据持久化: FileStorage类的数据存取操作与示例,by iracer.
  15. OpenCV中InputArray和OutputArray使用方法,by Curnane.
  16. 图像处理之灰色图转化为RGB图像,by llh_1178.
  17. 几何中心,by wikipedia.
  18. C++ vector 删除符合条件的元素,by 旭东.

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为提供静态资源web服务，安装好nginx后，进入nginx安装目录的conf目录下，修改nginx.conf文件，配置如下：

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server {
       listen 88;
       server_name localhost;
       # root     /home/ubuntu/static/;
       root D:/PortableApp/nginx-1.21.6/test;
}

参考链接

  1. nginx静态资源服务器简单配置,by wllllllllllllllll.