由于该软件对中文编码系统支持不太好，我平时都放的um，答辩时被评委老师提出来说了“该μm就写μm”。定稿前修改论文的时候就在想这个事儿，结果方法被我试出来了。
方法如下：
1、先按照网上教程对SEM/TEM图片进行尺码测量，测量线别删除，然后点击calibrate 调出像素和单位匹配的对话框，里面的乱码没办法解决，但是可以解决最终的显示问题
2、按照需求先点一个你需要的但显示不出来的单位，如衸或者？（分别代表μm和埃）
3、然后点确定，现在不会显示单位
4、调出标尺（自行百度）
5、右键点击标尺出现选择字体和字号的框
6、选择一个字体比如Times New Roman
7、然后再选择之前的测量线打开calibrate
8、再点一下确认就有了
由于该软件对中文编码系统支持不太好，我平时都放的um，答辩时被评委老师提出来说了“该μm就写μm”。定稿前修改论文的时候就在想这个事儿，结果方法被我试出来了。方法如下：1、先按照网上教程对SEM/TEM图片进行尺码测量，测量线别删除，然后点击calibrate 调出像素和单位匹配的对话框，里面的乱码没办法解决，但是可以解决最终的显示问题2、按照需求先点一个你需要的但显示不出来的单位，如衸或者？（分别代表μm和埃）3、然后点确定，现在不会显示单位4、调出标尺（自行百度）5、右键点击标尺
Java
乱码
原因
Java的内核和class文件是基于unicode的，这使Java程序具有良好的跨平台性，但也带来了一些中文
乱码
问题的麻烦。原因主要有两方面，Java和JSP文件本身编译时产生的
乱码
问题和Java程序与其他媒介交互产生的
乱码
问题。
首先Java（包括JSP）源文件中很可能包含有中文，而Java和JSP源文件的保存方式是基于字节流的，如果J
开发中遇到一个用AFNetworking，发送post请求时候，后端收到的数据出现
乱码
问题(“测è”，”在一起”)。以下有种解决
方法
。具体请求代码：NSString *urlStr = [NSString stringWithFormat:@"%@/image/saveWorkList",kNEWIP];
NSString *token = [IHFMAccountData
2018 版(转载自浙江大学)
一、 准备工作
GNS3 软件支持虚拟机模式和物理机模式，我们建议使用虚拟机模式， 因此在正式安装 GNS3 软件前，请在你的电脑上准备好虚拟机软件。推荐使用 VMware 软件。Windows 环境下推荐安装 VMware Workstation 12 以上，
Mac 环境下推荐安装 VMware Fusion 8 以上。
GNS3是一款具有图形化界面可以运行在多平台（包括Windows, Linux, and MacOS等）的网络虚拟软件。Cisco网络设备管理员或是想要通过CCNA,CCNP,CCIE等Cisco认证考试的相关人士可以通过它来完成相关的实验模拟操作。同时它也可以用于虚拟体验Cisco网际操作系统IOS或者是检验将要在真实的路由器上部署实施的相关配置。
简单说来它是dynamips的一个图形前端，相...
GMS（Grid-based Motion Statistics）特征匹配算法是一种针对计算机视觉中图像配准问题的算法。其原理可以简单概括为以下三个步骤：
1. 特征提取：对待匹配的两幅图像进行特征提取，例如SIFT或SURF算法。将每个特征点的位置和特征描述子保存下来，作为后续匹配的依据。
2. 粗匹配：将两幅图像中的特征点通过一定的匹配算法进行初步匹配。GMS算法采用了一种基于格子的
方法
，将图像划分为若干个网格，通过比较每个网格中匹配点的数量，找到最匹配的一组点对。这种
方法
可以有效地排除一些不匹配的点对，从而提高匹配的精度。
3. 细匹配：在粗匹配的基础上，通过进一步的筛选和优化，得到最终的匹配结果。GMS算法采用了一种基于运动统计的
方法
，对匹配点的分布进行统计分析，从而排除一些错误匹配的点对。具体来说，GMS算法首先将匹配点分组，每组中的点具有相似的运动方向和速度。然后，通过分析每组点的运动统计信息，排除一些不合理的匹配点，最终得到准确的匹配结果。
综上所述，GMS特征匹配算法通过特征提取、粗匹配和细匹配三个步骤，以及基于格子和运动统计的
方法
，实现了高效、准确的图像配准。
Android https post 访问服务器出现javax.net.ssl.SSLPeerUnverifiedException: Hostname ***.****.**not verified
