【输入形式】控制台输入阶数n。 【输出形式】输出旋转90度后的矩阵，其中每个数字占4位字符的宽度，向右对齐。 【样例输入】 4 【样例输出】 13 9 5 1 14 10 6 2 15 11 7 3 16 12 8 4 【样例说明】输入整数n ＝ 4，输出旋转后的矩阵。

SmoothPwmChannel 一个Arduino项目从一个引脚读取RC PWM信号，然后将平滑的PWM信号放入另一个引脚。 当我说平滑信号时，我的意思是： 如果将rc变送器上的滑块从顶部位置直接切换到底部位置，则信号会从1000us突然变为2000us PWM。 而且，如果您在接收器的通道上连接了一个伺服器，则伺服器会突然从最小位置突然转到最大位置。 但是，如果您在接收器和伺服器之间安装了带有SmoothPwmChannel的Arduino Nano。 信号将在更长的时间内平滑变化，例如：1000 .. 1200 .. 1500 .. 1800 .. 2000us。 为什么 我写了这个草图（主要是移植）以将其安装在接收器和NAZA M v2控制器之间，以平滑H3-3D相机万向节的俯仰运动。 我既无法通过云台或飞行控制器设置（因为DJI并未在其产品中添加此类功能）也无法通过Ra

需求：统计HDFS上的文件的wc，然后将统计结果输出到HDFS 特点：用到了maven；核心处理部分封装为接口；路径、文件名等变量配置在自定义配置文件中；通过反射创建对象；代码结构良好，可插拔等等

GUI 将绘制从麦克风记录的实时音频，然后将其显示在 GUI 上。 GUI 有三个按钮，一个用于开始在波形上绘图，另一个用于停止它，然后第三个用于关闭它。

AutoBlur_CNN_Features 基于以下代码： ： 脚本，用于提取具有不同ConvNet的CNN深度特征，然后将其用于具有线性核的SVM分类器的图像分类任务，涉及以下小型数据集：足球[1]，飞鸟[2]，17flowers [3]，ImageNet-6Weapons [4]和ImageNet-7节肢动物[4]。 使用VGG16提取的功能或MobileNet进入SVM分类器。 允许比较使用完整图像或使用AutoBlur方法过滤之间的差异 随代码一起提供了Soccer数据集，因此可以轻松对其进行测试： 足球：原始图像 SoccerAutoBlurBB：应用AutoBlur过滤技术并使用相应的边界框裁剪后的原始图像 参考： [1]范德·韦耶尔（J. van de Weijer），施密德（C. Schmid），着色局部特征提取，Proc.Natl.Acad.Sci.USA。

将 WGS 84 (CTS, ECEF) 坐标转换为 ECI (CIS, Epoch J2000.0) 坐标。 此函数已被矢量化以提高速度。 与 STK 星历输出相比，坐标系之间转换的相关误差约为 1.2*10^-11 公里。 要运行此函数，请在 MATLAB 提示符下键入以下命令： >> [r_ECI v_ECI a_ECI] = ECEFtoECI(JD,r_ECEF,v_ECEF,a_ECEF); 在哪里JD 是儒略日期向量 [1 x N] r_ECEF 是 ECEF 坐标 [3 x N] 中的位置向量v_ECEF 是 ECEF 坐标中的速度矢量 [3 x N] a_ECEF 是 ECEF 坐标中的加速度矢量 [3 x N] r_ECI 是 ECI 坐标中的位置向量 [3 x N] v_ECI 是 ECI 坐标中的速度矢量 [3 x N] a_ECI 是 ECI 坐标中的加

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使用3D运动传感器的姿势和跌倒检测系统 这项工作提出了一种监督学习方法，用于训练姿势检测分类器，并使用Microsoft Kinect v2传感器使用姿势分类结果作为输入来实施跌倒检测系统。 Kinect v2骨架跟踪为25个身体部位提供3D深度坐标。 我们使用这些深度坐标来提取七个特征，这些特征包括对象的高度和某些身体部位之间的六个角度。 然后将这些特征输入到完全连接的神经网络中，该神经网络输出对象的三种已考虑姿势之一：站立，坐着或躺下。 在由多个对象组成的测试数据上，所有三种姿势的平均分类率均达到99.30％以上，这些对象大部分时间甚至没有面对Kinect深度相机，并且位于不同的位置。 这些结果表明，采用提议的设置对人体姿势进行分类的可行性与对象在房间中的位置以及3D传感器的方向无关。 系统演示请观看Posture_fall_detection_demo.mp4视频，以了解姿势和跌倒

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