一个pbl源文件，在运行中可根据自己喜好选择颜色，轻松获得rgb的各个参数。

主要介绍了详解利用exif.js解决ios手机上传竖拍照片旋转90度问题，有需要的朋友可以了解一下。

VB摄像头视频获取程序 　　04年时候的一个VB摄像头编程实例，用于捕获摄像头视频，并保存或将其存为图片、重新设置大孝压缩视频等，另外它还可以捕获音频。 　　程序用到了EZVIDC60.OCX 1.02和ezVidCap.ocx，虽然说用到了控件不算很好，但至少省事了，空闲时候还是值得一看的。

方法一：需要调用win32api，winform、wpf通用 [DllImport(user32.dll)] public static extern bool GetCursorPos(out POINT lpPoint); [StructLayout(LayoutKind.Sequential)] public struct POINT { public int X; public int Y; public POINT(int x, int y) { this.X = x; this.Y = y; } } 方法二：通过调用Win32 API设置

一、功能介绍 通过OneNet物联网服务器实现设备数据远程上传、下发，实现数据交互(不清楚OneNet物联网服务器功能的可以百度一下进入官网看简介)。之前的OneNet服务器不支持标准MQTT协议登录的，现在官网更新之后支持标准的MQTT协议，此设计使用STM32+ESP8266使用标准MQTT协议登录Onenet服务器，实现数据交互。实现步骤OneNet官方提供了很详细的文档，可以参考一下。 二、开发环境 （1）单片机采用：STM32F103C8T6或者F1其他系列单片机 （2）上网方式：采用ESP8266，也可以使用其他设备代替，只要支持TCP协议即可。 （3）开发软件：keil5 （4）硬件连接功能：ESP8266接在STM32的串口上。通过AT指令与ESP8266进行通信。 详情：http://t.csdn.cn/Fo8tO 参考文章

matlab肌电信号处理代码EMG手腕姿势分类 EMG分类系统的M文件（计算机Matlab代码）集合，用于根据[1]中所述的来自Myo Armband的随机默认前臂EMG信号来识别九种腕手运动。 该系统使用八个时域特征的线性组合，然后进行线性判别分析（LDA）投影和多层感知器（MLP）分类。 使用Myo Armband中随附的8个主动传感器，对年龄在27±4岁的10位受试者（七名男性，三名女性）的EMG录音进行了开发和测试。 该系统在八个通道的EMG段上运行。 需要Matlab编程环境。 可以在上找到更新。 要引用此系统，请使用参考文献[1,2]。 概述： 一种基于随机获取的前臂EMG信号的九种腕手动作的低复杂度方法。 该方法是通过评估来自八个通道的256段EMG窗口中的八个时域特征而开发的。 来自八个通道的估计特征通过LDA分析进行合并和缩减，并使用数据驱动的MLP方法进行分类。 此处的代码实现了此运动分类系统，该系统已通过EMG记录进行了训练，并记录了来自10个健康受试者的100次训练中的9个运动数据。 快速开始： 使用system_parameters函数在Matlab中设置系统

摘要:C#源码,系统相关,显示设备　　C#获取计算机的显示设备信息，获取到显示设备名称、显示设备的PNPDeviceID、显示设备的驱动程序文件、显示设备的驱动版本号、显示设备的显示处理器、显示设备的最大刷新率、显示设备的最大刷新率、显示设备当前显示模式等参数。

年预测 从获取地理位置的预报，和提供气象服务。 所有数据都是从此公开可用的不同API端点收集的。 在开始使用该模块之前，请先阅读！ 安装 $ npm i yr-forecast 用法 获取位置预测 这将返回一个位置的完整预测，即一个为期9天的带有多个参数的预测。 参数为温度，风速，风向，压力，降水，多云，雾，低云，中云，高云和湿度。 例子 const yr = require ( 'yr-forecast' ) const lat = 59.2667259 const lon = 10.4045301 const forecast = await yr . getForecast ( lat , lon ) 退货 [ { " from " : " 2020-05-17T18:00:00.000Z " , " instant " : { " air_pre

pandas获取groupby分组里最大值所在的行方法 如下面这个DataFrame,按照Mt分组，取出Count最大的那行 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Sp':['a','b','c','d','e','f'], 'Mt':['s1', 's1', 's2','s2','s2','s3'], 'Value':[1,2,3,4,5,6], 'Count':[3,2,5,10,10,6]}) df Count Mt Sp Value 0 3 s1 a 1 1 2 s1 b 2 2 5 s2 c 3 3 10 s2

演示了如何利用Python库获取网上关于汽车的评估的方法。乃至了urllib库、BeautifulSoup库等。