2014年精选android攻防博客文章上百篇

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1.2 国内外研究现状 本文通过对目标物体表面三维点云信息的获取，以及算法分析来进行位姿估计，并通 过实验进行验证。主要研究内容包括：目标物体的检测识别和机器人分拣实验两大部分。 本文将从这两个主要内容进行国内外研究现状的概述。 1.2.1 机器人分拣研究现状 机器人在箱体中抓取散乱堆放的物体在学术上被称为 RBP（Random Bing-picking）系 统[12][13]，如图 1-1 所示。典型的 RBP 系统主要分为三个部分：视觉检测识别、计算机控 制单元和机器人本体[14]。视觉检测部分主要是负责目标物体的信息采集与算法处理，得到 目标物体的位姿信息；计算机控制单元负责控制机器人运动，根据算法处理得到目标物体 的位姿信息，利用机器人末端执行器对目标物体进行分拣。目前，国内外各大企业都有自 己的各种解决方案。 图 1-1 Random Bing-picking 系统示意图 Fig. 1-1 Random Bing-picking system schematic （1）机器人分拣的国外研究现状 机器人的智能分拣技术在国外已日趋成熟，尤其是在日本、德国、瑞士和美国等国家， 他们将该技术广泛地应用于工业生产线上。日本 FANUC 公司推出基于 iRVision 的视觉系 统[15]，如图 1-2 所示，该系统能运用在 2 维和 3 维视觉环境上，它可以利用高清相机来确 定事先没有定位的零部件的确切位置，检测到目标物体原来位置与现在位置的关系，并且 在工业机器人出现问题时，可以快速的复位。在机器人收到相机发送的信号后，利用安装 在机械臂末端的特定的专用执行器对目标物体进行可靠的抓取与摆放。该系统有较好的 柔性及可靠性，组成简单且方便日后维护[16]。

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word源码java “无微不至”的借阅助手-源代码项目 开发简介 前端开发简介 V1.0 初赛提交时的项目技能点 Bower 做 JavaScript 的包依赖管理 JQuery 封装 DOM 操作并进行跨域请求 V2.0 初赛作品提交后将尝试使用以下技术点重构项目 NPM 做 Node.js 的包依赖管理(没用上) ESLint 做代码风格规范检测(未实现) Grunt 启动 Karma 统一项目管理(未实现) Istanbul 检查单元测试代码覆盖率(有问题) Jasmine 做单元测试(有问题) JSDoc 规范代码注释风格(未实现) Karma 自动化完成单元测试(有问题) Webpack 最终打包整个项目文件(未实现) Yeoman 最后封装成一个项目原型模板(未实现) 用户场景 首次登陆 场景.1: 用户被微信授权后跳转图书导航页。 场景.2: 管理员直接登录 借阅书籍 场景.1: 用户扫描至多两本书的二维码并生产借书码的来找管理员 场景.2: 管理员扫描用户借书二维码并进行借书确认 说明.1: 这就需要借书码内含有所借之书的信息、用户和借阅状态信息 还书提醒 场景.1:

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