该工具是C#套接字小程序,里面分客户端和服务端实现了多个客户端与服务端发送消息,服务端可以广播消息给每个客户端 开发者多百多度QQ:547170882 技术博客:http;//hi.baidu.com/多百多度 大家可以多多交流

作为一个资深的骑行爱好者，给自己的“宝马”增添各种炫酷的装备那是乐此不疲啊，安全转向灯这种利器更是少不了，于是有了自己做一个炫酷的极光转向灯的想法，可以看看我最终做的效果啊，反正我是很满意！ Ps:自行车转向灯是安装在自行车后部或者骑手背部，在转向时开启以提示后面车辆及行人注意的重要指示灯。 “极光"效果预览: 控制方式:骑手骑车转弯时身体会有朝向圆心的倾斜动作，转向灯通过采集左右倾斜角度控制灯带做相应显示 灯光效果: 1.灯带交错相对放置，中间放置柔光材料，让光带效果更加均匀 2.模拟水流效果配合光带形状设计，当倾角超过某个阈值后自然形成指向箭头 3.转向灯处于静态时有多种动画效果随机切换，起安全醒目作用 其他功能:当转向灯长时间处于非水平位置时，软件会进行相应判断并对倾角进行补偿 硬件列表: Arduino bluno nano ADXL345加速度传感器 WS2812灯带 洞洞板 一字线激光头*2 10K电阻*2 导线、插针插排若干 教程、程序烧写，代码分享在附件里 各种适用于自行车、滑板、独轮车、赛格威，更多应用亲发挥你的想象力~

如何清空matlab的代码透明检测方法库 什么是晴空检测方法？ 晴空检测（CSD）方法是一种分析辐照度数据的时间序列并确定以下两项内容之一的方法：（1）测量时的天空是否没有云[CSDc]，或者（2 ）在测量[CSD]时是否有清晰的太阳视线。 我们的建议 在审查了库中所有可用的方法并发表了发现之后（Gueymard等，2019 [3]，请参见README.md的底部），我们可以很好地了解哪种模型效果最好。 我们发现，尽管某些模型在某些气候条件下表现出色，但[3]中没有模型可以在所有地方可靠地运行。 因此，我们设计了自己的模型，并从这里涉及的所有方面产生了影响： Bright-Sun CSDc和CSDs模型（虽然主要是CSDc）。 这项工作已经发表（Bright等人，2020 [4]），并对本文中详述的其他方法进行了深入研究。 自然，我们发现此方法是最可靠的，并且对晴空辐照度模型的选择非常不敏感（我也已在其另一个存储库中提供了很多代码）。 介绍 欢迎使用CSD方法库。 这是文献中发现的许多CSD方法论的集合，随后将其编码到Matlab中。 请注意，许多模型都需要某种形式的解释或转换。 每个

Unity C#使用pHash算法实现图片相似度计算（判断俩张图片是否相似）。

称呼： KLD = getKullbackLeibler(P,Q) 从概率分布 P 计算概率分布 Q 的 Kullback-Leibler 散度。 P 表示数据、观测值或理论分布的“真实”分布。 而 Q 通常代表 P 的理论、模型、描述或近似值。 因此，P 和 Q 都是在相同范围内计算的分布（例如使用“getDensity.m”获得） （即相同的垃圾箱——如果没有，显然比较它们是没有意义的）。 Kullback-Leibler散度是非对称度量（请参见下文）之间的差异两个概率分布 P 和 Q。 具体来说，Q 与 P 的 Kullback-Leibler 散度， 是当 Q 用于近似 P 时丢失的信息的度量。 Kullback-Leibler 散度测量编码样本所需的额外位的预期数量（因此直观上它是非负的） 使用针对 Q 优化的代码时来自 P，而不是使用针对 P 优化的真实代码。 尽管它通常被直观

uniapp 兼容H5和小程序，实现360度旋转，3d特效源码

详情介绍：https://blog.csdn.net/s1t16/article/details/128513889 拟采用基于 SIFT 特征检测算法的进行图像拼接。虽然课题背景是左右相机的图像拼接，但在实际测试中涉及的是一组离线的静态图片，所有的算法设计路线均是依据静态图像拼接。对于具有固定结构的左右相机图像的拼接，只需要在首帧计算一次变换矩阵即可，大大缩短图像拼接时间，整个过程与静态图像拼接类似。

表面粗糙度、镀涂和热处理的符号、代号及其标注 一、表面粗糙度的基本概念 二、表面粗糙度的符号和代号 三、表面粗糙度、镀（涂）覆及热处理在图样上的标注方法

在做数据治理之前，建议先根据成熟度模型来做一个自我评估，这样有助于找到数据治理的具体的方向，避免眉毛胡子一把抓，没有重点，做了半天，不出成绩。 数据治理应该从业务出发，最终回到业务。

压电式加速度传感器摘要：近年来压电式加速度传感器得到了较大的发展，本文重点阐述了压电式加速度传感器的原理及其构成元件，分析了其频率特性和灵敏度，探究了其误差形成因素，概述了其在工程控制领域中的实际应用