验光师开发商：尤里·彼得罗夫 Optometrika 库使用 Snell 和 Fresnel 的折射和反射定律实现了对光学图像形成的分析和迭代光线追踪近似。 目前，该库实现了折射和反射一般表面、具有散光的非球面（圆锥）表面、菲涅耳表面、圆锥和圆柱（也是椭圆）、平面、圆形和环形Kong径、矩形平面屏幕、球状屏幕和现实模型人眼具有可调节的晶状体和球形视网膜。 有关一般（用户定义形状）透镜、非球面透镜、菲涅耳透镜、棱镜、反射镜和人眼中光线追踪的示例，请参见 example*.m 文件。 该库跟踪折射光线，包括折射表面的强度损失。 反射光线目前被追踪用于镜子以及单个全内反射或双折射（如果发生）。 请注意，Bench 类对象不是真正的物理工作台，它只是一个有序的光学元件阵列，您有责任以正确的顺序排列光学对象。 特别是，如果您需要多次跟踪穿过同一对象的光线，则必须按照光线遇到该对象的顺序将该对象多

在IT领域，C语言是一种非常基础且强大的编程语言，它被广泛用于系统开发、嵌入式编程、游戏引擎等多个方面。本项目“C语言实现图片转化为ASCII图”旨在利用C语言的强大功能，将图像数据转换成ASCII字符表示的图像，这是一种有趣的艺术形式，也展示了编程与视觉艺术的结合。 我们需要理解ASCII码。ASCII（American Standard Code for Information Interchange，美国信息交换标准代码）是一种基于拉丁字母的一套电脑编码系统，主要用来表示128个字符，包括大写和小写字母、数字以及一些特殊符号。在我们的项目中，我们将用这些字符来近似地表现图像的颜色和灰度。 实现这个功能的过程通常分为以下几个步骤： 1. **读取图像文件**：图像文件（如.jpg、.png等）包含像素数据，我们需要使用C语言中的文件操作函数来读取这些文件。例如，可以使用fread()函数读取二进制文件，获取图像的宽度、高度、颜色深度等信息。 2. **解析图像数据**：读取的图像数据通常是以RGB（红绿蓝）三原色表示的，我们需要将其转换为灰度值。灰度值可以通过以下公式计算：`灰度 = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B`。这里R、G、B分别代表红色、绿色和蓝色的分量。 3. **映射灰度到ASCII字符**：将得到的灰度值映射到预定义的ASCII字符集上。通常，亮色调对应复杂的字符，暗色调对应简单的字符。可以创建一个灰度-字符的映射表，根据灰度值选择对应的字符。 4. **输出ASCII图像**：遍历图像的每个像素，根据映射表选择对应的ASCII字符，并在控制台上输出。由于控制台通常限制每行的字符数，还需要处理行换行和字符间距问题，以保持图像的比例。 5. **优化显示效果**：为了增强视觉效果，可以考虑使用不同大小的字符集、动态调整字符密度或采用颜色编码的ASCII字符（例如使用ANSI转义序列来改变字符颜色）。 这个项目对C语言的文件操作、位运算、内存管理和算法设计都有较高的要求，是学习和提升C语言编程技巧的一个好实践。同时，它也让我们思考如何在有限的资源下，通过编程创造艺术，将抽象的代码转化为直观的图像表现。通过这个项目，开发者不仅能深入理解C语言，还能体会到编程的乐趣和创造性。

《基于FPGA的AC-AC谐振变换器实现》 文章探讨了一种创新的非接触电能传输系统中的核心技术——AC-AC谐振变换器，它能够实现从低频到高频的直接转换。这种变换器的恒幅控制策略是其核心，通过分析其运行模式，设计了一个基于Field Programmable Gate Array（FPGA）的控制系统，进而通过实验验证了这一方案的可行性。 非接触电能传输系统主要依赖高频交变磁场来传递能量，而FPGA因其可编程性和高效率，成为实现AC-AC谐振变换器控制的理想选择。在能量注入式AC-AC谐振变换器的拓扑结构中，四个MOSFET开关管与反并联二极管及RLC串联谐振网络共同作用，形成能量注入和回馈的双向流动。在不同的输入电压极性下，电路会经历能量注入、自由谐振和能量回馈三种工作模态，以实现电能的高效传输。 为了确保系统在零电流开关（Zero Current Switching，ZCS）模式下运行，并维持输出谐振电流的恒定幅值，文章设计了一个基于FPGA的双闭环控制系统。内环检测谐振电流的过零点，实现ZCS软开关，外环则通过误差比较器调整输出电流，以保持其在设定范围内。这种控制策略确保了系统在不同工作模态下的稳定运行。 具体到硬件实现，文章采用了Altera公司的EP2C5T144C8 FPGA芯片，设计了控制电路板，其中包括三路输入信号处理：50 Hz交流电源过零信号、谐振电流过零信号和误差信号。高速比较器LM319用于检测电流峰值，高速光耦隔离器件6N137则提高了隔离驱动电路的抗干扰能力和响应速度。FPGA根据设定的开关控制逻辑，实时调整MOSFET的状态，从而控制谐振电流峰值。 控制算法流程设计是系统的另一关键部分。通过对谐振电流峰值、电流方向和50 Hz低频信号方向的连续检测，系统能够在不同工作模态间切换，以保持输出电流的恒幅特性。实验结果表明，无论在空载还是10 W负载条件下，基于FPGA的谐振变换器都能有效维持谐振电流峰值的稳定性。 本文深入研究了基于FPGA的AC-AC谐振变换器的实现，通过精确的控制策略和硬件设计，实现了非接触电能传输系统中高效稳定的电流传输。这种方法对于优化能源转换效率，提升非接触电能传输系统的性能具有重要意义。

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MindSpore 框架下基于ResNet50迁移学习的方法实现花卉数据集图像分类（5类）

户籍管理系统的设计与实现 摘 要 当今社会人们生活质量越来越高，人们对生活品质的追求不断提升，对于孩子求学，变更住所等情况时有发生，因此对于户籍变动管理就显得十分重要，管理用户的户籍信息可以有效防止信息错乱，信息管理过程中出现问题可能会带来很多不必要的麻烦；因此，需要进行信息化对户籍信息进行管控。 本系统主要设计出发点就是围绕着户籍管理方面来进行设计，开发一套符合现代社会需求户籍管理的系统平台，给用户更多的便利和实惠；系统主要包括了登陆模块，注册模块，用户模块，户籍模块，迁入出模块，身份管理模块，缴费模块等等，系统设计采用的是WEB开发模式，结合简单的架构，运用java的开发语法，在强大的数据库支持下完成的，系统开发符合软件工程标准，数据准确，系统稳定。 关键词 户籍管理；数据库；TOMCAT 开发平台简介 1.4.1 Java语言的特点  JAVA语言是当今特别常用的面向对象的编程语言，他的前身为OAK语言，于1995年改名为“JAVA”，并向公众正式推出。JAVA的语言风格与C++相似，与和C++相比把容易发生错误的地方进行了优化，减少错误的发生几率。例如引用和引进了

因为工作中要使用 Android Camera2 API 来实现相机功能，但因为Camera2比较复杂，网上资料也比较乱，有一定入门门槛，所以花了几天时间系统研究了下，这个项目就是我研究的成果。 其中包括一个自己写的Camera2的Demo，支持预览、拍照和视频录制，以及若干个网上找的，具有参考价值的Camera2 Demo。 具体看我的博客 : https://blog.csdn.net/EthanCo/article/details/131371887 https://blog.csdn.net/EthanCo/article/details/131414981 https://blog.csdn.net/EthanCo/article/details/131418829

在电子设计领域，FPGA（Field-Programmable Gate Array）是一种可编程逻辑器件，它允许用户根据需求自定义硬件电路。本篇文章将深入探讨基于FPGA的HDMI（High-Definition Multimedia Interface）显示系统的设计与实现，为读者提供一个全面的理解。 一、FPGA在HDMI显示系统中的应用 FPGA的优势在于其灵活性和高性能，使得它成为构建复杂数字系统的理想平台。在HDMI显示系统中，FPGA可以承担多种功能，包括信号接收、解码、时钟恢复、数据分配以及视频处理等。通过利用FPGA的并行处理能力，可以实现高效、实时的视频信号处理，确保高质量的图像输出。 二、HDMI技术简介 HDMI是一种数字接口标准，用于传输未压缩的音频和视频信号，具有高带宽、低延迟、无损失传输等优点。HDMI接口支持多种分辨率，包括高清、超高清甚至4K、8K等，同时还支持多种音频格式，提供一站式解决方案。 三、HDMI显示系统设计 1. 接收端设计：FPGA通过接收HDMI输入信号，首先进行TMDS（Transition Minimized Differential Signaling）解码，将差分信号转换为数字数据。然后，FPGA内部的PLL（Phase-Locked Loop）模块用于恢复时钟，确保数据正确同步。 2. 视频处理：FPGA可以对解码后的视频数据进行各种处理，如色彩空间转换、缩放、去隔行等。这些处理可根据应用需求定制，例如，将RGB信号转换为YCbCr以节省带宽，或者将不同分辨率的信号调整到统一输出。 3. 输出端设计：处理后的视频数据通过FPGA内部的编码器重新打包成TMDS信号，再通过HDMI输出接口发送出去。同时，FPGA还需要处理音频信号，确保与视频同步输出。 四、实现过程与挑战 1. IP核开发：在FPGA设计中，通常需要使用预定义的IP核，如HDMI接收器和发送器。开发或选择合适的IP核是关键步骤，它们需要兼容HDMI规范，并能稳定工作。 2. 时序分析与优化：FPGA设计中时序是关键。需要通过仿真和时序分析确保所有信号都能在正确的时钟周期内完成传输，以满足HDMI协议的严格要求。 3. 调试与测试：实现过程中，必须对系统进行全面的功能和性能测试，包括信号完整性、兼容性以及稳定性。这可能涉及到专用的HDMI测试设备和复杂的调试流程。 五、总结 基于FPGA的HDMI显示系统设计是一项技术密集型任务，涉及硬件描述语言编程、数字信号处理、时序分析等多个方面。通过熟练掌握FPGA技术和HDMI协议，工程师能够构建出高度定制、高性能的显示系统，广泛应用于多媒体设备、嵌入式系统、教育科研等领域。通过不断的实践和学习，开发者可以应对这一领域的各种挑战，实现创新的设计。

Embedding 模型 BGE-M3 openai -api样式 实现

点选识别是计算机视觉领域中的一个关键任务，它通常涉及到图像中的特定目标检测与分类。在本项目中，我们利用了孪生神经网络（Siamese Network）这一强大的机器学习模型来实现点选识别。孪生神经网络因其结构对称而得名，它主要由两个共享权重的神经网络分支构成，常用于比较输入样本对之间的相似性。 孪生神经网络的核心思想是通过对比学习，使网络能够理解两个相似样本的特征表示应该接近，而不同样本的特征表示应该相距较远。在点选识别的应用中，我们可以训练网络以区分哪些图像区域包含目标点，哪些不包含。这在例如交互式界面设计、点击预测、图像标注等领域具有广泛的应用。 孪生网络的训练通常包括以下步骤： 1. **数据预处理**：我们需要准备一个包含点选信息的图像数据集。这些图像可以是用户在特定位置点击后的屏幕截图，每个图像都带有对应的点选标签。 2. **构建网络结构**：孪生网络的两个分支通常采用相同的卷积神经网络（CNN）结构，如VGG或ResNet，用于提取图像特征。这两个分支的权重共享，确保它们对所有输入执行相同的特征提取过程。 3. **相似度度量**：接下来，两个分支的输出特征向量会被送入一个距离度量函数，如欧氏距离或余弦相似度，以计算样本对之间的相似性。 4. **损失函数**：为了训练网络，我们选择一对相似和不相似的样本对，并定义一个损失函数，如 Contrastive Loss 或 Margin Loss，来衡量预测的相似度是否符合实际标签。 5. **优化与训练**：使用反向传播算法更新网络权重，使得相似样本对的损失值最小，而不相似样本对的损失值最大。 6. **评估与应用**：经过训练后，孪生网络可用于实时的点选识别，通过计算新图像与已知点选模板的特征距离，判断该点是否为用户可能的点击位置。 在实际应用中，孪生网络可以与其他技术结合，如注意力机制或者置信度阈值设定，以提高识别的准确性和鲁棒性。同时，为了适应不同的应用场景，可能还需要对网络结构进行微调，例如增加深度、引入残差连接等，以提升模型的表达能力。 在"点选-main"这个项目中，可能包含了训练代码、预处理脚本、模型配置文件以及测试数据等资源。通过对这些文件的深入研究，我们可以详细了解孪生网络在点选识别任务上的具体实现细节，包括数据处理方式、网络架构的选择、参数设置以及训练策略等。这为我们提供了学习和改进现有点选识别模型的宝贵资料。