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Tsetstand自定义界面：高效并行测试，UUT灵活操作，强大的Execution View控件与灵活的界面管理依赖TestStand运行时支持,Tsetstand自定义界面：高效并行测试，UUT灵活操作，强大的Execution View控件与灵活的界面管理依赖TestStand运行环境,Tsetstand自定义界面，只需要把测试序列放在根目录下，最大支持6个UUT并行测试（可编辑指定）。除了测试参数需要自己做并生成exe，界面其它功能都可以通过简单修改文本实现快速运行。1.UUT图片可以指定路径2.测试序列放到指定目录文件自动加载3.每个Scoket都有独立的暂停，继续，终止等控制按钮3.每个Scoket都有独立的报表显示4.执行视图采用TS的Execution View 控件，相比较第一版的LV表格控件，它能实时显示被嵌套调用的序列执行状态。5.界面自由增加删除用户信息本软件依赖于teststand2019 x86 runtime,核心关键词：1. Tsetstand自定义界面2. 测试序列3. UUT并行测试4. 指定路径5. 独立控制按钮6

Python+OpenCV实现二维码实时识别系统：支持中文乱码解决、网页跳转功能，附完整说明报告,Python+OpenCV实现二维码实时识别系统：支持中文乱码解决、网页跳转功能，附完整说明报告,数字图像处理二维码识别python+opencv实现二维码实时识别特点：（1）可以实现普通二维码，条形码；（2）解决了opencv输出中文乱码的问题（3）增加网页自动跳转功能（4）实现二维码实时检测和识别代码保证原创、无错误、能正常运行(如果电脑环境配置没问题）送二维码识别完整说明报告，包括识别原理，识别流程，实验过程中一些细节的问题。,核心关键词：数字图像处理; 二维码识别; Python; OpenCV; 实时识别; 普通二维码; 条形码; 中文乱码问题; 网页自动跳转功能; 识别原理; 识别流程; 实验细节。,基于Python+OpenCV的二维码实时检测与识别系统：中文乱码解决与网页跳转功能升级

改进的蚁狮优化算法详解：连续性边界收缩与动态权重策略的性能提升及测试函数分析,改进蚁狮优化算法的两种策略：连续性边界收缩与动态权重系数调整，性能显著提升【Matlab实现】,一种改进的蚁狮优化算法 改进的ALO算法【matlab代码】- 在原始ALO算法的基础上添加了两种改进策略- 改进1：将原先的间断性边界收缩因子变为连续性边界收缩因子，从而增强算法的遍历性- 改进2：将原先均衡的权重系数变为动态权重系数，平衡算法的全局搜索和局部开发能力- 仿真图中包含改进后的IALO算法与原始ALO算法的比较，可以看出性能提升明显- 包含23种测试函数,改进的蚁狮优化算法; 改进的ALO算法; 连续性边界收缩因子; 动态权重系数; 测试函数; 性能提升; 比较仿真图。,改进ALO算法：连续边界与动态权重优化策略的MATLAB实现

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