http://blog.csdn.net/much0726/archive/2008/12/17/3541278.aspx 实现代码

建立山区地表移动观测站进行实地定期监测,获取现场数据资料是研究山区地表在开采影响下移动变形规律最直接、最可靠的方法。在介绍GPS-RTK技术基本原理的基础上,结合GPS-RTK技术的优势以及山区地表受开采影响的监测要求,讨论了GPS-RTK技术在山区地表开采沉陷监测中的可行性。以某山区煤矿的地表移动监测站为例,通过GPS-RTK技术测量结果和静态GPS测量结果的对比研究,进一步证明了GPS-RTK技术用于山区地表开采沉陷监测是完全可行的。

basic_drawing.py 基础绘制脚本示例 measure_image_temperature.py 测试图片温度 measure_video_temperature.py 测试视频温度 gray8_vs_gray16.py gray6与gray16互相转换及增加颜色条 measure_camera_video_temperature.py 测试实时摄像头视频流温度 plot_bar.py measure_image_click_temperature.py 鼠标时间测试任意一点温度 images/ 测试照片 lighter_gray16_image.tiff pygame_icon.tiff 测试照片 pil.py

使用SOCKET搭建linux和window实现实时摄像头传输（linux传输win端使用C++mfc显示）--Win端开发

我用python编制,能实时显示当前鼠标在屏幕中的坐标

c#winform在窗口标题栏实时显示当前时间

ER-NeRF是基于NeRF用于生成数字人的方法，可以达到实时生成的效果。具体来说，为了提高动态头部重建的准确性，ER-NeRF引入了一种 紧凑且表达丰富的基于NeRF的三平面哈希表示法，通过三个平面哈希编码器剪枝空的空间区域。对于语音音频，ER-NeRF提出了一个区域关 注模块，通过注意机制生成区域感知的条件特征。与现有方法不同，它们使用基于MLP的编码器隐式学习跨模态关系不同，注意机制建立了音 频特征和空间区域之间的明确连接，以捕获本地动作的先验知识。此外，ER-NeRF引入了一种直接且快速的自适应姿势编码，通过将头部姿势 的复杂变换映射到空间坐标，来优化头部和躯干的分离问题。大量实验证明，与先前方法相比，ER-NeRF的方法可以呈现更高保真度和音频嘴 唇同步的数字人，细节更加逼真。

基于STM32F103的实时时钟，掉电时钟数据不复位，支持跨天保存时钟数据，并使用OLED（IIC接口）显示，支持使用按键更改时间。 附带整个工程的原理图，可使用Proteus仿真，带开机动画、按键设置、一键复位、倒计时等功能。

轮询西门子200smart与3台变频器9个模拟量输入，程序包括Modbus RTU轮训控制，实时读取电流，频率 控制启停，模拟量采集温度和电流 外加变频器说明书一份，只有plc程序跟变频器说明书。

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