我公司为仪器生产企业，目前生产摄像机和行车记录仪两种产品，分别销售给用户。 摄像机包含摄像、图像质量设定、编码算法等属性。 将摄像机增加相应芯片（具有操作菜单、自动拍摄、车速传感器、源代码等功能)后，形成一个行车记录仪。 要求： 设计摄像机类，并请根据下列不同的功能要求，采用不同的继承方式，设计行车记录仪类,并添加测试代码，体验不同继承方式下的成员访问属性。（类设计时可根据需要自行添加数据成员和其他成员函数。） （1） 行车记录仪的芯片可以使用摄像机的摄像、图像质量设定功能。 行车记录仪用户可以操作行车记录仪的操作菜单和摄像机的摄像功能。 （2）行车记录仪的芯片可以使用摄像机的拍摄、图像质量设定功能。 行车记录仪用户仅仅可以操作行车记录仪的操作菜单。 （3） 行车记录仪的芯片可以使用摄像机的拍摄、图像质量设定功能。 行车记录仪用户仅仅可以操作行车记录仪的操作菜单 同时其他公司购买行车记录仪，因该公司也用于销售，不得泄露其全部内容

论文 Deep White-Balance Editing 的参考代码。 Mahmoud Afifi 和 Michael S. Brown，CVPR 2020。 ** 先决条件 ** 1. Matlab 2019b 或更高版本2. 深度学习工具箱3. 图像处理工具箱 ** 开始 ** 1. 运行 install_.m ** 演示 ** 1. 运行 demo_single_image.m 或 demo_images.m 分别处理单个图像或图像目录。 可用任务有 AWB、全部和编辑。 如果您运行 demo_single_image.m，它应该将结果保存在 ../result_images 中。 2.运行demo_GUI.m进行gui演示。 ** 培训代码 ** 1. 下载渲染 WB 数据集。 2. 将输入图像和真实图像复制到一个目录中。 每对输入/地面实况图像应采用以下格式：输入图像：

MCP2515参考代码,寄存器全定义，驱动代码，51单片机编写，调试ok

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利用和差波束进行测向处理，思路简明清晰易懂。

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