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内容概要：本文详细介绍了一个使用 C++ 结合 OpenCV 部署 YOLOv11-Pose 姿态估计 ONNX 模型的实例项目。该项目不仅能实现实时的人体姿势估计功能还让用户可根据自身需求调整各种检测指标如置信度门限。同时，文中详细介绍了项目背景、特点、改进方案、必要的注意事项及其具体的实现步骤包括了所需数据的格式和预处理流程并且提供了完整且注释详尽的样例源代码帮助新手开发者快速搭建起自己的实时姿态估计系统。 适用人群：具备一定 OpenCV 操作经验的研究员和软件开发者。 使用场景及目标：在诸如健身指导、舞蹈训练、人机交互等具体情境中自动捕捉与跟踪人体的动作与姿态。 额外说明：由于本方案使用ONNX模型格式，使得将同一模型移植到多种不同软硬件平台变得更加便利。

语言:English 美丽的数学，无论您想要什么。 Green Pi是一个浏览器扩展程序，可在GitHub等其他无法渲染数学的页面上渲染LaTeX风格的数学。 作为作者，您只需要在页面的某个位置（例如，您的README.md）包括URL https://github.com/nschloe/green-pi?activate&inlineMath=$。 有关所有选项，请参见https://github.com/nschloe/green-pi。 然后，以下文本将用数学渲染。 假设$ U $是复平面$ \ mathbb {C} $的一个开放子集，并假设封闭磁盘$ D $定义为$$ D = \ bigl \\ {z：| z-z_ {0} | \\ leq r \ bigr \\} $$完全包含在$ U $中。 令$ f：U \ to \ mathbb {C} $为全纯函数，令$ \ gamma $为逆时针定向的圆，形成$ D $的边界。 然后，对于$ D $内部的每个$ a $，$ $$ f（a）= \ frac {1} {2 \ pi i} \ oint _ {\ gamma} \ fr

AS3-Utilities 是一个针对ActionScript 3.0（AS3）开发的工具集，主要功能是处理SWF（Shockwave Flash）文件的加密和解密。SWF是一种常见的文件格式，用于在Web上创建交互式动画和多媒体内容。这个工具包提供了开发者所需的便利工具，以增强SWF文件的安全性和保护内容不被未经授权的访问。 让我们深入了解一下AS3中的SWF文件加密。SWF文件通常包含ActionScript代码、图形、音频、视频和其他资源。为了保护这些内容不被反编译或盗用，AS3-Utilities提供了加密功能。加密过程可能包括对ActionScript代码进行混淆，以及对SWF内的数据进行加密，使得原始内容难以被解析。这有助于防止恶意用户分析和逆向工程SWF文件，从而保护开发者的知识产权。 自定义加载程序是AS3-Utilities的另一项关键特性。这个加载程序允许开发者在加载SWF文件时增加额外的安全层。例如，它可能在运行时解密已加密的SWF，然后在内存中加载解密后的文件，而不是直接从磁盘加载明文版本。这样可以防止在加载过程中数据被中间人攻击或窃取。自定义加载程序还可以用于执行其他自定义逻辑，如验证数字签名或实施访问控制策略。 此外，AS3-Utilities可能还包含了用于分析和操作SWF文件的其他工具。这可能包括解析SWF结构，提取或修改其中的资源，或者为SWF添加额外的功能。这些工具对于SWF的调试、优化和更新都极其有用。 在AS3-Utilities-master这个压缩包中，你将找到源代码和其他相关文件，比如示例、文档或者测试案例。通过这些资源，开发者可以了解如何集成这些工具到自己的AS3项目中，以及如何根据需要定制和扩展它们。学习和使用这些工具需要一定的ActionScript编程基础，以及对SWF文件格式的理解。 AS3-Utilities是一个强大的开发工具集合，为ActionScript开发者提供了一套完整的解决方案，以增强SWF文件的安全性，保护内容不被非法访问，并且提供便捷的文件处理功能。通过使用这个工具包，开发者可以更好地控制他们的SWF内容，同时确保用户体验不受影响。如果你正在进行AS3相关的项目，了解并利用AS3-Utilities能够显著提升你的项目安全性和专业性。

"基于DSP28335的单相全桥逆变器程序：闭环电流控制，SPWM调制，逻辑清晰，详细注释，适合新手学习",基于DSP28335逆变器程序，单相全桥逆变器程序，采用双极性调制 程序逻辑清晰，注释详细，详细到几乎每一句都有注释，对于小白异常友好，有些地方甚至基本原理都补充写明了，百分之99的程序注释不会有我写的这么详细 完整工程文件 采用闭环电流控制，SPWM调制 已上电验证可用，注释详细，逻辑清晰，排版整洁，适合新手学习 另有移相程序看主页，搜索移相程序，或私信我，我发给你链接 开发环境为CCS，适用的DSP型号为TI公司的TMS320F28335，针对其他型号的DSP程序也可以借鉴。 很多编程思路都可以借鉴到其他类型的电力电子变器的闭环控制程序中 包含：程序说明、ADC采样模块、ePWM模块、PID控制、中断等 注释详细，适合新手学习 ,基于DSP28335的;单相全桥逆变器程序;双极性调制;闭环电流控制;SPWM调制;程序逻辑清晰;注释详细;完整工程文件;CCS开发环境;TMS320F28335适用;PID控制;中断;电力电子变换器控制;移相程序。,TMS320F28335单相全桥

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2018电赛手势识别程序 在2018年的电子设计大赛（电赛）中，参赛者面临的一个挑战是D题——基于FDC2214芯片的手势识别系统。这个项目的核心目标是利用微控制器和特定的传感器技术来识别人类执行的"剪刀、石头、布"三种手势。以下将详细解析这个项目的知识点。 【FDC2214芯片】 FDC2214是一款高精度、低功耗的电容数字转换器（Capacitance-to-Digital Converter, CDC），常用于触摸感应和接近检测应用。它具有四个独立的传感通道，可以监测电容变化，这在手势识别系统中至关重要，因为手势的变化可以通过电容的改变来感知。 【手势识别原理】 手势识别通常依赖于传感器阵列捕捉到的人手与传感器之间的电容变化。当人手靠近传感器时，人体的电容会影响传感器的电容值，通过FDC2214的测量，可以确定手部相对于传感器的位置和形状。根据不同的手形，比如手指张开程度、手指间的距离等，可以区分出“剪刀”、“石头”和“布”这三个手势。 【编程实现】 实现手势识别的全部代码通常包括初始化配置、数据采集、信号处理和手势分类四个主要部分。初始化阶段会设置FDC2214的工作模式和参数；数据采集阶段，微控制器会周期性读取FDC2214的测量值；信号处理则涉及滤波、放大等算法，以去除噪声并提取关键特征；这些特征会被输入到一个分类器（如决策树、支持向量机或神经网络）中，从而识别出手势。 【系统架构】 整个系统可能包含以下组件：微控制器（如Arduino或STM32）、FDC2214芯片、传感器阵列、电源模块以及可能的显示或指示设备。微控制器负责控制整个系统的运行，处理来自FDC2214的数据，并输出识别结果。为了优化性能，代码可能需要进行实时优化，确保在限制的硬件资源下快速准确地执行。 【文件结构】 "手势识别（剪子，石头，布）"这一文件名暗示了压缩包中的代码可能包含了针对这三种手势的识别逻辑。可能包括C/C++源码文件、头文件、配置文件等，其中源码文件可能有主程序文件、传感器驱动代码、信号处理函数以及手势分类算法的实现。 总结来说，2018电赛D题是一个结合了硬件设计和软件开发的综合性项目，涉及到电容式传感器、信号处理、模式识别等多个领域的知识。通过理解和实现这个项目，参与者可以提升自己的嵌入式系统设计能力、传感器应用技能以及数据处理和机器学习的理解。

基于AirSim框架的无人艇控制程序的Python实现。首先概述了无人艇技术的研究背景和发展趋势，接着阐述了在编写无人艇控制程序前所需的准备工作，包括安装AirSim相关依赖、配置Python环境以及硬件接口。然后逐步展示了完整的Python代码实现，涵盖从导入必要库到初始化AirSim客户端、设置无人艇初始状态和目标位置、编写控制逻辑直至主程序入口的全过程。最后强调了测试与调试环节的重要性，并对未来发展方向进行了简要展望。 适合人群：对无人艇技术和AirSim框架感兴趣的开发者和技术爱好者，尤其是有一定Python编程基础的人群。 使用场景及目标：适用于希望利用AirSim框架快速搭建无人艇控制系统的学习者和研究人员。主要目标是掌握无人艇的基础控制方法，如路径规划、避障等基本操作技能。 阅读建议：建议读者先熟悉AirSim框架及其API，再跟随文中步骤动手实践，在实践中加深对无人艇控制原理的理解。