杂货桌面 (Windows) 桌面应用程序包装器 动机 grocy 是一个自托管的 PHP Web 应用程序，因此通常在 Web 服务器上运行。 如果您不太熟悉有关网络服务器的技术知识，但只想让 grocy 像普通 (Windows) 桌面应用程序一样运行，这就是您所需要的。 如何安装 经典安装程序只需下载并执行，之后您的桌面上就会有一个快捷方式，它开始 grocy。 微软商店 请注意，在经典安装程序和 Microsoft Store 版本之间切换时，用户数据不会自动传输，请使用传输您的数据。 如何更新 只需下载并执行。 grocy 和 Barcode Buddy（如果启用）也可以单独更新（请参阅顶部菜单栏中的grocy和Barcode Buddy菜单）。 如何备份/恢复 所有用户数据都可以导出并恢复为 ZIP 文件（请参阅顶部菜单栏中的grocy和Barcode Buddy （如果启

pid控制器代码matlab 自平衡机器人 作为ESD601最终项目的一部分设计的双轮倒立摆自平衡机器人。 问题陈述 平衡机器人是动态系统中控件的常见演示。 由于平衡点固有的不稳定性，必须采取适当的可控制性和可观察性的措施，以使系统稳定在所需的平衡点附近。 在本项目中，我们使用TIVA C系列启动板评估套件设计并构建了一个自平衡PID控制机器人。 平台：Tiva开发套件EK-TM4C123GXL 需求收集 应该是自我平衡的，并且在不受控制的情况下固有地不稳定。 应该有健壮的控制。 出于学术原因，应使用Tiva来构建系统，而无需任何第三方库。 应采用带有足够电池寿命的板载电源的模块化设计。 规格 应该有两个重心在车轮轴上方的车轮，以使系统不稳定。 应该有一个PID控制回路，该回路每10毫秒更新一次。 响应时间应少于3秒。 最大恢复角度应为15度。 一次充电的电池寿命应大于1小时。 方法 准备了项目章程和甘特图。 评估了风险-预计IMU会发生故障，因此计划将QEI和车轮编码器用作第一步。 活动分为3个核心小组 研究阶段-研究了各种方法，组件和模块。 详细研究了所有组件，模块及其数据表。 工

域监视器 自托管服务器用于监控指定域的 WHOIS 记录，帮助提醒您域的不需要/意​​外更改，并在需要更新时提醒您。 如果您使用域监控，请务必遵守 TLD WHOIS 服务器的服务条款。 大多数都禁止大量查询、营销用途和自动查询，这些查询超出了注册域名的合理需要。 为了帮助您遵守 WHOIS 服务器 TOS，域监视器几乎不会查询 whois 数据库。 域监视器以这种方式工作： 为域创建参考 whois 文件，包括查询的时间 如果满足以下条件之一，则更新 whois 引用： 参考文件变为 9 个月大 距域名到期日还有 3 个月 距域名到期日还有 2 个月 距域名到期日还有 1 个月 距域名到期日还有 2 周 您告诉域监视器您希望 WHOIS 数据已更改（例如，您更新、转移域、更改名称服务器） 如果名称服务器与 WHOIS 参考文件匹配，则使用 DNS 定期检查。 如果他们不这样做

ORB-SLAM2自己的注释 -其实基本已经完成了，AR那块儿，我还没看（因为懒QAQ） 基于泡泡机器人的注释版本，但是又有些不同，另外注释相关的内容外，替换如下： 将所有程序文件.cpp均值修改为原始的ORBSLAM2的.cc后缀名； 将./doc/Doxyfile中的内容进行了一些扩展以生成符合个人习惯的注释文档； （不过后来发现，这以小部分代码实际上在程序中并没有被使用到） 经过测试，当前自己所注释的版本能够正确通过编译，并且可以正常运行。 -不，之前push的时候有个版本外观似被我修改了一丢丢源代码，现在应该编译不过去了。。。有时间我再修复一下〜（2019.11） ORB-SLAM2的系统着实比较大，一万多行代码也难免有我理解错误的地方，还有一些我也没看懂的地方大家在阅读分析代码的过程中有任何问题也欢迎疯狂提要。 另外一开始看的时候内容注释写得很乱，大家……将就着看吧23333

cvar代码matlab 一种用于自调度问题的新型DRO模型 那这个项目/研究呢？ This study proposes a novel moment-based distributionally robust optimization (DRO) model with conditional value-at-risk (CVaR) for self-scheduling problem under elecyticity price uncertainty. This model comprehensively considers electricity price fluctuations, unit parameters and load re- quirement, and it can be adjusted by adjusting the size of the ambiguity set, so it provides a suitable and adjustable self-scheduling strategy for generation companie

介绍 使用失真校正，图像校正，颜色变换和梯度阈值构建了先进的车道发现算法。 确定车道曲率和车辆排量。 克服了诸如阴影和人行道改变等环境挑战 在这个项目中，我使用了计算机视觉技术来识别车道边界，并在给定道路视频帧的情况下计算曲率半径的估算值。 为此，请执行以下步骤： 给定同一台摄像机拍摄的一组棋盘图像，计算出摄像机校准矩阵和所使用的摄像机镜头的畸变系数 使用上述矩阵和系数来校正相机原始输出所给的失真 使用颜色变换和sobel算法创建阈值二值图像，该图像已从图像上不必要的信息中滤除 应用透视变换以查看图像的“鸟瞰图”，就像从天空中看一样 应用遮罩以获得感兴趣的区域，检测车道像素， 确定每个车道的最佳拟合曲线 将车道边界投影回到原始视图的未失真图像上 输出车道边界和其他相关信息的可视显示 如何使用 您需要设置依赖项才能在计算机上运行Jupyter Notebook并设置一些软件包，例如op

lustre使用及日常维护

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访问 CLI 通过浏览器安全地收集浏览历史记录。 入门 这是入门指南。 首先，克隆git，并切换到目录。 $ git clone [repo url] && cd visited 并安装节点包。 $ npm install 接下来，为浏览器生成一个客户端程序。 运行以下。 $ node visited.js --generate :check_mark: Port number? [default: 5555] … File generated: ./visited.user.js 现在您已经visited.user.js文件生成，复制并粘贴文件内容作为您最喜欢的用户脚本管理器上的新用户脚本，例如 另请注意，您可以将相同的内容粘贴到浏览器、Chrome 配置文件中，并在一处虚拟地集成浏览历史记录。 接下来，启动服务器。 使用-s或--server 。 另请注意，-- --quiet用于后台运

自我监督学习（SSL） 文件 论文2021 RGB-D显着目标检测的自监督表示学习（） 通过自我监督的多任务学习来学习特定于形式的表示形式以进行多模态情感分析（）（） 理解无对比对的自我监督学习动力学（）（） 多视角的自我监督学习。（）（ ICLR 2021 ） 与差异的对比：带有噪声标签的学习的自我监督式预训练。（）（ ICLR 2021 ）（） 自我监督的可变自动编码器。（）（ ICLR 2021 ） 自我监督视觉预训练的密集对比学习。（）（ CVPR 2021 ）（）（） 超越眼界的是：通过提取多模态知识进行自我监督的多目标检测和声音跟踪。（）（ CVPR 2021 ） AdCo：有效地从自我训练的负面对手中学习无监督表示的对抗性对比。（）（ CVPR 2021 ）（） 探索简单的暹罗表示学习。（） Barlow Twins：通过减少冗余进行自我监督的学习。（）