windows mobile上手机签名的实现，可保存为gif图片也可以Image类型调用。c#语言，vs2008实现

这是一个完整的销售点应用程序，可以在设备中本地处理销售订单，供内部商店或零售店使用。它使用SQLite数据库存储所有系统数据，因此不需要internet连接。它可以通过RESTFul API与服务器同步数据。使用此应用程序，您可以确保在开发同时支持Android和iOS设备的移动销售点系统的过程中节省时间。它是用Xamarin.Forms构建的，其中95%的完全共享代码和5%的平台特定代码用于导入数据、图像部分和其他部分。 产品页 https://www.codester.com/items/13758/minipos-mobile-point-of-sale-application-xamarin

企业案例研究：T-Mobile US通过机器学习技术增强客户服务.pdf

关于 简介 Vue Mobile是一个基于Vue的移动端UI框架，为多端开发而生，支持发布到iOS，Android，H5，以及各种小程序。 依赖框架 Uni App框架。 技术栈 Vue，Vuex，ES6，Sass，PostCSS等。 开发工具 HBuilderX IDE。 示例项目 使用 命令 # 安装 $ npm install vue-mobile --save # 格式化代码 $ npm run format # 校验代码 $ npm run lint 开发与建造 请参考HBuilderX的使用。 目录规范 |- assets 待编译的静态资源 | |- images 图片（必须小于 40K） | |- components 组件图片 | |- icon icon 组件图片 | |-

四自由度matlab机器人代码移动操作项目 ME 449 的最终项目：机器人操作，西北大学，2019 年秋季。 概述 该项目包括控制模拟移动机械手将块从其初始配置运送到目标配置。 使用的仿真引擎是 V-REP（现为 CoppeliaSim），轨迹和运动学计算使用 MATLAB 完成。 机器人 这款名为“youBot”的移动机械手由一个带有四个麦克纳姆轮的移动底座和一个 5R 机械臂组成。 其配置可以使用以下 13 个自由度表示：底盘 phi、底盘 x、底盘 y、J1、J2、J3、J4、J5、W1、W2、W3、W4、夹具状态。 J1 到 J5 是手臂关节角度，W1 到 W4 是四个车轮角度。 工作流程 MATLAB 软件首先创建一个参考轨迹，youBot 将遵循该轨迹。 然后执行里程计和反馈控制计算，以尽可能接近轨迹移动和模拟机器人。 在轨迹期间，机器人在指定位置拾取和放置已知参数的立方体。 该过程可以分为以下步骤： 创建所需的轨迹。 初始化函数使用的值和参数，例如维度、最大速度和时间步长。 迭代所需轨迹的每一步，并且： 计算控制律以生成将当前配置移动到所需配置的车轮和关节控制。 将这些

Vue-vant-Mobile 项目设置 npm install 编译和热重装以进行开发 npm run serve 编译并最小化生产 npm run build 整理和修复文件 npm run lint 自定义配置 请参阅。

OFDMA权威技术书籍，原版pdf文档。LTE, WiFi工程开发必备手册，同时也是通信高年级研究生提升专业素养的极佳参考书。作者是Qualcomm Flarion核心成员。

軟體介紹：杜比音效增強軟體 : Dolby Mobile 是一款 Android 平台可以對手機進行音效提升的工具，能夠讓更多機型能體驗到如 HTC Sensation XL / XE 的音效效果，推薦給大家 安裝注意：這款軟體 需要有 Root 權限支援！！

边缘计算代码 边缘计算是在生成数据的网络边缘附近处理数据的做法，而不是在集中式数据处理仓库中。 这个 repos 提供了边缘计算中提议算法的更好实现（它可能与原始算法不同）。 公告：原 repos： Implementation_of_MEC_papers已弃用。 UIC18 文件夹UIC18包含以下论文的代码： Hailiang Zhao 、Wei Du、Wei Liu、Tao Lei 和 Qiwang Lei， QoE Aware and Cell Capacity Enhanced Computation Offloading for Multi-Server Mobile Edge Computing Systems with Energy Harvesting Devices。 在：第 15 届 IEEE 无处不在智能与计算国际会议 (UIC'18) 的论文集，中国广州，2

本文提出了一种基于扰动观测器的带输入扰动的轮式移动机器人路径跟踪问题的模型预测控制。 设计了一个非线性干扰观测器来估计干扰，并补偿干扰的影响。 针对轮式移动机器人的输入约束，采用具有渐近收敛性的名义模型预测控制方案。 仿真示例表明，尽管存在缓慢变化的输入扰动，但所提出的方案仍可以驱动轮式移动机器人遵循给定的路径。