GridFire用户界面 GridFire Clojure模型的用户界面。 具有Open Layers地图的单页Web应用程序，使用Express模板引擎和Node.js JavaScript运行时。 Localhost在端口3000上。 建立资料 将GeoTIFF转换为SQL文件 raster2pgsql -t auto -I -C FILE.tif landfire.FILE > FILE.sql 将SQL导入PostgreSQL数据库 psql -f FILE.sql -U gridfire -d gridfire 用户界面 GridFire用户界面的屏幕截图。 用户可以单击地图为单个刻录站点选择纬度和经度，或者单击并拖动以创建一个在模拟中随机刻录站点的框。 2018年5月11日带有参数形式的单一刻录选项的GridFire UI屏幕截图： 参数形式的GridFire UI

Mvsnet深度学习驱动的三维重建技术：全套代码与讲解，探索数据集训练的实践之路,深度解析Mvsnet：基于深度学习的三维重建全套代码与数据集训练详解,Mvsnet深度学习的三维重建 全套代码和讲解 学习如何训练自己的数据集 ,Mvsnet; 深度学习; 三维重建; 全套代码; 训练数据集。,《Mvsnet深度学习三维重建全解及自定义数据集训练教程》 Mvsnet是一种基于深度学习的三维重建技术，它通过使用神经网络模型来理解和重建现实世界的三维结构。该技术的核心在于能够将二维图像序列转化为精确的三维模型，这一过程在计算机视觉和机器人导航等多个领域都有着广泛的应用。 在深入研究Mvsnet的三维重建技术之前，我们首先要明确深度学习的概念。深度学习是一种通过建立、训练和使用神经网络来解决问题的技术，它模仿了人类大脑的处理信息方式，特别是能够从大量数据中自动提取特征。通过这种方式，深度学习模型可以在众多任务中实现超越传统算法的性能。 三维重建技术的目标是从二维图像中恢复出三维空间的结构，这在计算机图形学、视觉特效制作、建筑信息模型（BIM）、文化遗产记录以及虚拟现实（VR）等领域具有重要价值。三维重建通常涉及从不同的视角拍摄多张照片，然后利用这些照片中的共同特征来计算物体表面的三维坐标。 Mvsnet通过构建一个多视角立体网络（Multi-View Stereo Network），来实现从一系列相关图像中提取深度信息的任务。它将深度学习方法应用于多视角立体视觉问题，利用深度卷积神经网络来预测像素的深度值。通过训练网络处理大量带深度标签的图像对，Mvsnet能够学习如何从新的图像序列中生成准确的深度图。 在这个过程中，数据集的训练至关重要。数据集是神经网络训练的基础，它包含了成千上万的图像及其对应的三维信息。这些数据需要经过预处理、增强和标注，才能被用作训练材料。训练过程中，Mvsnet会不断调整其内部参数，以减少预测深度图与真实深度图之间的误差。随着训练的进行，模型会越来越精确地重建三维空间。 由于三维重建技术在不同应用中有着不同的需求，因此Mvsnet的训练还需要针对具体情况进行微调。自定义数据集的训练是实现这一目标的重要步骤。自定义数据集训练允许研究者或开发者根据特定的应用场景准备相应的图像和标签数据。例如，如果目的是在室内环境中重建三维模型，就需要收集室内的图像数据，并对它们进行标注，以便用于Mvsnet模型的训练。 本套文件提供了关于Mvsnet三维重建技术的全套代码和详细讲解，包括如何训练数据集。文件内容不仅涉及代码层面的实现，还包括对深度学习和三维重建概念的深入解释。通过对文件内容的学习，用户可以掌握如何使用Mvsnet技术对现实世界的场景进行三维重建，并根据自己的需求训练定制化的数据集。这些知识和技能对于那些希望在三维视觉领域有所作为的研究人员、工程师或开发者来说，是非常宝贵的。 此外，本套文件还配备了丰富的图表和实例，帮助读者更好地理解复杂的概念和技术细节。通过图文并茂的方式，即使是初学者也能逐步建立起对Mvsnet三维重建技术的认识，并最终能够独立地完成从数据准备到模型训练的整个流程。 Mvsnet三维重建技术的全套代码与讲解为深度学习领域带来了新的研究方向和应用可能。它不仅展示了深度学习在三维重建任务中的强大能力，也为相关领域的研究人员和开发者提供了实用的工具和方法。通过学习这些材料，可以大大缩短学习者掌握三维重建技术的时间，加快相关项目的开发进度。

搭建智能文档分析智能体是一个涉及多个技术层面的复杂过程，本实战指南将引导您通过Dify工作流完成这一过程。我们需要了解Dify工作流的基本概念。Dify是一个为开发者提供文档智能处理服务的平台，支持各种文档的智能解析、数据抽取和结构化，使其能够被机器理解和处理。该平台通常具有易用性、灵活性和可扩展性，能够为构建文档分析智能体提供强大支持。 构建智能文档分析智能体的出发点是为了解决传统文档处理中的人工干预过多、处理效率低和错误率高等问题。通过搭建智能体，企业能够自动化处理文档数据，从而提高数据处理的速度和准确性，减少成本。 在具体实践过程中，搭建智能文档分析智能体首先需要规划好工作流程。这包括明确智能体的工作目标、处理文档的类型和范围、确定需要抽取的数据字段等。在Dify工作流中，您需要定义文档处理的具体任务和步骤，包括文档上传、格式转换、数据抽取、内容识别、信息提取等环节。 在数据抽取阶段，Dify工作流利用机器学习和自然语言处理技术来实现文档内容的智能识别和提取。您需要根据实际需求选择或训练适合的模型，以确保从各种类型的文档中准确抽取所需信息。 智能体还应具备一定的学习能力，以便随着文档样本的积累，不断优化文档解析的准确度。这通常需要后端数据库或数据湖的支持，用以存储抽取结果和文档样本，供智能体进行学习和迭代。 安全性和隐私保护也是搭建智能文档分析智能体时不可忽视的方面。您需要确保所有文档处理流程符合相关法律法规，防止敏感数据泄露。 除了上述技术层面的考虑外，还需要关注用户体验。在Dify工作流中，可以设置合适的监控和日志记录机制，以便快速定位问题，并为用户提供反馈渠道，优化整体使用体验。 本实战指南的重点在于指导读者如何使用Dify工作流搭建起一个能够满足特定业务需求的智能文档分析智能体。这将包括对Dify平台的详细操作指导、最佳实践分享以及常见问题解决方案等。 在本文中，您将了解到搭建智能文档分析智能体的关键步骤和技巧，包括如何配置Dify工作流，如何优化文档处理逻辑，以及如何评估和改进智能体的性能。此外，我们还将探讨一些高级功能，例如自动化测试和持续集成，这些功能能够进一步提高智能文档分析系统的稳定性和可靠性。 本文还将提供一些关于如何在组织内部推广和应用智能文档分析智能体的策略和建议。这包括如何培训团队成员、如何整合现有业务流程以及如何构建一个支持智能体的组织文化等。 通过阅读本实战指南，您将能够获得搭建并部署一个高效智能文档分析智能体所需的知识和技能。同时，本指南也提供了一系列资源链接和参考资料，帮助您进一步深化理解和实践。

标题中的“基于合宙ESP32-C3墨水屏点三色2.9墨水屏例程E029A10、DEPG0290RWS800F6HP”指的是一个使用合宙ESP32-C3微控制器开发的电子墨水屏显示程序。ESP32-C3是Espressif Systems公司推出的一款低功耗、高性能的Wi-Fi和蓝牙双模物联网芯片。这款芯片集成了RISC-V 32位单核处理器，适用于各种IoT（物联网）应用。 2.9寸例程是这个项目的重点，意味着程序是为2.9英寸大小的电子墨水屏设计的。电子墨水屏，又称为电子纸显示屏，是一种非自发光、低功耗的显示技术，其显示效果类似于纸上印刷的文字，能在阳光下清晰可见，且长时间显示不耗电。 DEPG0290RWS800F6HP可能是电子墨水屏的具体型号，其中数字和字母组合通常代表屏幕的规格和技术参数。例如，“0290”可能代表屏幕的对角线尺寸（2.9英寸），而“RWS800”可能表示分辨率（例如800x480像素），"F6HP"可能是关于刷新率或其它特性的标识。 压缩包子文件的文件名“GDEY029Z94_A10_Arduino”表明这是针对GDEY029Z94型号的电子墨水屏的Arduino编程代码。Arduino是一个开源硬件和软件平台，常用于DIY电子项目和物联网应用。这里的“_A10”可能表示与前面提到的E029A10屏幕型号有关，而“_Arduino”则表示该例程是用Arduino编程语言编写的。 这个示例程序可能包含以下关键知识点： 1. ESP32-C3编程：了解ESP32-C3的硬件特性，如GPIO（通用输入输出）、Wi-Fi和蓝牙功能，以及如何使用Arduino IDE进行编程。 2. 电子墨水屏接口：学习如何连接和控制电子墨水屏，包括初始化屏幕、发送命令和数据、更新显示内容等。 3. 电子墨水屏显示技术：理解电子墨水屏的工作原理，如电泳粒子、电荷控制和页面更新机制。 4. Arduino库使用：掌握特定于电子墨水屏的Arduino库，例如如何使用库函数设置屏幕分辨率、颜色模式、翻转方向等。 5. 图形和文本绘制：学习在电子墨水屏上绘制图形和文本，包括坐标系统、颜色处理和字体渲染。 6. 低功耗优化：由于电子墨水屏的特性，程序可能涉及低功耗设计，例如适时的休眠模式和最小化屏幕刷新。 7. 示例代码分析：通过阅读和理解提供的代码，学习如何在实际项目中应用这些概念和技术。 为了进一步深入学习，可以分析代码结构，理解每个部分的作用，以及如何根据需求进行修改和扩展。同时，了解相关的硬件连接和调试方法也是十分重要的。

基于 RoboMaster EP 的机器人开发工具包，提供了用于控制机器人移动、获取激光雷达数据、处理摄像头图像等一系列脚本和功能模块（源码） 文件结构 rmep_base/scripts/：包含多个 Python 脚本，用于实现不同的机器人控制功能。 ydlidar_ros_driver-master/：集成 YDLIDAR 的 ROS 驱动，用于获取激光雷达数据。 detection_msgs/：包含自定义消息类型，用于 ROS 节点间通信。 依赖 ROS (Robot Operating System) RoboMaster Python SDK YDLIDAR SDK 安装 RoboMaster Python 库 确保已安装 Python 3.x。 使用 pip 安装 RoboMaster SDK： pip install robomaster 使用说明 发布话题（默认话题名字） /camera/image_raw：摄像头图像数据。 /scan：激光雷达扫描数据。 订阅话题（默认话题名字） /move_cmd：移动控制指令。 发布服务 /start_scan：启动激光雷达扫描。 /stop_scan：停止激光雷达扫描。 其他说明 ztcar.launch：启动机器人基础功能的 ROS 启动文件。 ydlidar.launch：启动 YDLIDAR 的 ROS 启动文件。 ztcar_move.py：包含机器人移动控制函数，如前进、后退、转向等。 ztcar_camera.py：处理摄像头图像并发布图像话题。 ztcar_result.py：处理检测结果话题的回调函数。

基于PID优化和矢量控制装置的四旋翼无人机附MatlabSimulink.docx

在现今，计算机技术在不断发展，Web 技术也随之不断的发展，产生了许多方法来解决动态页面的生成问题，目前用于声称动态网页的技术有CGI、ASP、PHP及JSP。JSP技术可以为做动态网页的创建提供一个更加方便快捷的方法。JSP 是Java Server Page 的缩写，是Sun 公司于1999年6月推出的新技术，该技术由Sun 公司主导，采取了了一些在电脑的软件与硬件、数据库、还有通信等领域的多个家厂家的建议与意见而一起制定出来的一种在Java与Web基础上的一种动态的网页技术。 JSP技术与之前传统的网页制作技术相比较，它有着明显的优点。JSP 不像CGI、ISAPIH 和NSAPI 那样难于编写和维护，不像PHP 那样只能适应中小流量的网站，也不像ASP 那样受到跨平台的限制，JSP 体现了当今最先进的网站开发思想。 在服务器端接收到客户端发送出来的请求时，开始运行的程序段，接下来将JSP文件中的代码还有代码在运行之后效果同时回馈给用户。通过Java文件的插入能够对数据库、网页的一系列多重的定向等运行，从而满足构建动态网页所需要的程序。JSP是Servle的一种动态表现，而且都可以通过服务器端来运行。由于能够将一个HTML文本返回给用户端，所以用户端具备浏览器就可以进行浏览。HTML程序与穿插在其内部的Java程序可以共同构建动态的JSP网页。在服务器被用户的客户端访问的时侯，能够同时处理相应的Java代码，然后将产生的HTML页面再返回给用户端的浏览器。JSP的设计关键是Servlet，通常大型的Web应用程序的设计成果也通过Java Servlet与JSP相结合来实现的。JSP既拥有了方便快捷的Java程序，又统统的面向用户，既实现了平台的无关性危险还比较小，可以具备互联网的全部优势。

项目简介 本系统通过STM32采集温湿度数据，经ESP32无线传输至云端，结合QT上位机实现可视化监控，适用于智能家居、工业环境等场景，具备高精度、低功耗、易扩展的特点。 功能特点 实时监测：温湿度数据采集频率可调，支持本地OLED显示与云端同步； 远程访问：基于MQTT协议实现数据远程传输，支持上位机远程监测； 超限报警：蜂鸣器自动触发报警，温度阈值可自定义设置； 数据融合：双传感器（DHT11+NTC）结合算法优化，可降低测量误差。 硬件需求 模块 型号/规格 主控芯片 STM32F103C8T6 无线通信模块 ESP32-WROOM-32 温湿度传感器 DHT11 温度传感器 NTC热敏电阻（10kΩ@25℃） 显示模块 0.96寸OLED（I2C接口） 报警模块 5V有源蜂鸣器 辅助元件 4.7kΩ上拉电阻、0.1μF电容等 软件依赖 开发环境：Keil MDK（STM32）、ESP-IDF v5.3（ESP32）、Qt Creator 6.0（上位机）； 通信协议：MQTT（用于设备-云端交互）、UART（STM32与ESP32通信，与传感器通信）； 库文件：STM32标准库、ESP-IDF库、QT MQTT库。 使用说明 固件烧录： STM32：通过Keil MDK编译固件，经USB转TTL模块烧录； ESP32：使用ESP-IDF编译工程，通过串口下载至模块； 上位机配置： 在Qt Creator中自编译上位机程序，或使用已经编译的发行版。 在配置面板中配置MQTT服务器地址、订阅主题、端口号，连接设备即可接收数据。 连接成功后，点击环境监测面板即可对数据进行监测、分析、处理。

内容概要：本文详细介绍了基于变步长扰动观察法的光伏发电及其并网逆变仿真模型的研究。文章从光伏发电技术的基本原理入手，逐步讲解了变步长扰动观察法的应用，以及如何利用MATLAB搭建仿真模型的具体步骤。通过信号处理工具箱和图形绘制工具箱的帮助，完成了光伏电池输出特性的模拟、并网逆变器电路模型的构建，并进行了仿真结果的分析，确保模型的准确性、可靠性和有效性。 适合人群：从事电力电子、新能源发电领域的研究人员和技术人员，尤其是对光伏发电系统有浓厚兴趣的专业人士。 使用场景及目标：适用于希望深入了解光伏发电系统动态行为的研究人员，旨在通过MATLAB仿真模型的搭建，提高对光伏发电及其并网逆变系统的认识和理解。 其他说明：文中提供了具体的实现步骤和示例代码，有助于读者在实践中进行模型的开发和优化。

因数据安全，需要将生成的报表xls，添加水印,所以自已在jxl中进行代码修改。 使用例子 public class testJxl { public static void main(String[] args) throws Exception { OutputStream out = new FileOutputStream("./aaaa.xls"); // 写入到FileInputStream WritableWorkbook wwb= Workbook.createWorkbook(out); WritableSheet ws1=wwb.createSheet("test1", 0) ; // 得到工作薄中的第一个工作表 File fileImg = new File("./kkkk.bmp"); byte imageData[] = new byte[(int)fileImg.length()]; FileInputStream fis = new FileInputStream(fileImg); fis.read(imageData); // must be 24 bit true-colour,bmp file // * @param imageByte // * @param widthPixel // * @param heightPixel ws1.setWaterMarkImage(imageData,459,142); wwb.write(); wwb.close(); fis.close(); out.close(); } } 附件： 1)jxl.jar 修改后的jxl.jar包 2)kkkk.bmp 水印图片 3)aaaa.xls 生成的xls文件，水印图片为kkkk.bmp