### 自动驾驶算法分享与实现：代客泊车AVP的Python Demo #### 前言 本文旨在探讨一种利用Python实现的代客泊车（Automated Valet Parking, AVP）算法。主要内容涵盖AVP算法的核心部分，包括但不限于基于A*算法的全局导航路径生成方法、自动泊车轨迹生成策略以及基于模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的车辆横向和纵向控制技术。此外，还将简要介绍如何设置和调试这一示例程序所需的环境。 #### 一、环境配置 为了顺利运行本文提供的代客泊车AVP Python示例代码，需确保系统中已安装Python 3.6版本，并且还需安装一系列必要的第三方库。这些库可通过执行以下命令来安装： ```bash pip install -r requirements.txt ``` 其中`requirements.txt`文件中包含了所有必需的依赖项。值得注意的是，`opencv-python`库可能无法通过pip直接安装，建议使用conda环境进行安装。以下是具体步骤： 1. **基本依赖**： - `numpy` - `opencv-python` - `python-maths` - `scipy` - `time` - `matplotlib` 2. **安装方法**： - 对于`opencv-python`，建议使用以下命令在conda环境中安装： ```bash conda install opencv ``` 完成以上步骤后，即可满足运行示例程序所需的最低环境配置要求。 #### 二、算法流程 ##### 1. 全局导航路径生成 在AVP算法中，全局导航路径生成主要采用A*算法。A*是一种常用的寻找最短路径的算法，在地图上搜索从起始点到终点的最短路径。其核心思想是在探索过程中同时考虑两个因素：已经走过的路径长度以及到达目标节点的估计距离。在AVP场景中，A*算法可以帮助车辆找到从当前位置到达目标停车位置的最佳路径。 ##### 2. 自动泊车轨迹生成 自动泊车轨迹生成是AVP算法中的另一个关键环节。该过程涉及计算车辆从当前行驶状态平稳过渡至最终停放位置所需的一系列动作指令。通常情况下，这一步骤会利用运动学模型和优化方法来确保轨迹的安全性和平滑性。例如，可以使用曲线拟合或样条插值等技术来生成一条连续平滑的行驶轨迹。 ##### 3. 基于MPC的横纵向控制 基于MPC的横纵向控制则是指利用模型预测控制策略对车辆进行精确控制。MPC是一种先进的控制方法，特别适用于处理具有约束条件的动态系统。在AVP场景下，它可以帮助车辆在遵守速度限制、避免碰撞的同时，实现精确的停车操作。MPC通过不断更新预测模型并在每个采样时刻求解一个优化问题来实现这种控制策略。 #### 三、调试方法 为了更好地理解和调试上述算法，下面列出了一些常见的调试步骤和技巧： 1. **更改停车位**：可以在`main_autopark.py`文件中修改停车位编号（共有1~24个停车位可供选择）。 2. **更改起点**：同样地，在`main_autopark.py`文件中可以调整车辆的起始位置。 3. **调整障碍物坐标**：根据实际环境的变化，可以通过修改障碍物的位置信息来模拟不同的场景。 4. **调整墙壁坐标**：对于模拟环境中存在的墙壁或其他固定障碍物，也需要相应调整其坐标信息以反映真实情况。 通过上述步骤，开发者可以有效地测试并优化算法性能，确保其在各种复杂环境下的鲁棒性和实用性。 本文不仅介绍了代客泊车AVP算法的基本原理和技术细节，还提供了具体的环境配置指南和调试技巧。这为读者深入理解并实践AVP技术提供了一个良好的起点。

简单介绍 1、图形处理库Clipper、Emgu.CV； 2、高性能推理引擎 Microsoft.ML.OnnxRuntime； 3、借用PaddleOCR模型； 4、现有功能，选择照片识别、截图识别，选择PDF文件识别。 详细展示链接：https://blog.csdn.net/weixin_42148410/article/details/147900933?spm=1001.2014.3001.5501

本项目提供了一个完整的工程化Demo，演示如何将Rockchip官方RKNN Toolkit中的YOLOv5示例高效迁移到安卓应用环境。主要特性包括： 边缘计算优化：充分利用RK3588芯片的NPU加速能力，实现移动端实时目标检测 全流程实现：包含安卓JNI接口封装到前处理/后处理的解决方案 工程化适配：解决了RKNN模型在安卓环境的部署难题，提供可复用的代码框架 代码结构清晰，包含： 安卓JNI接口实现（C++） 示例APK源码（Java/Kotlin） 预编译的RKNN模型文件 本Demo适合希望了解以下技术的开发者： 边缘计算设备上的AI推理部署 Rockchip NPU的安卓开发实践 YOLOv5模型在移动端的优化实现 通过此项目，开发者可以快速掌握RK3588平台的AI应用开发流程，为产品级应用开发奠定基础。

RTThread是一个轻量级、高实时性的开源操作系统，尤其适合于嵌入式设备。网络模块是RTThread的重要组成部分，它提供了丰富的网络功能，包括TCP/IP协议栈、HTTP、FTP等网络服务。本示例"RTThread网络模块demo源码"旨在帮助开发者了解如何在RTThread上进行网络程序开发。 我们要理解的是RTThread的网络接口层。在嵌入式系统中，网络通信通常通过硬件如以太网控制器实现。RTThread通过驱动程序将这些硬件资源抽象为网络接口，如"eth0"或"eth1"，对应于压缩包中的"03_dual_ethernet"，这可能表示双网卡配置。开发者可以通过这些接口进行网络数据的发送和接收。 接着，我们关注IP协议的压缩。在嵌入式环境中，内存资源有限，压缩IP协议栈可以节省内存，提高系统的运行效率。RTThread的网络模块支持IPv4和IPv6，包括ARP、ICMP、UDP和TCP等协议。压缩后的IP协议栈仍能提供完整的网络通信功能，但更适应资源受限的环境。 然后，让我们探讨TCP/IP协议栈。TCP（传输控制协议）负责建立和维护连接，确保数据的可靠传输；IP（互联网协议）则处理数据包的路由和传递。UDP（用户数据报协议）则是一种无连接的服务，适合对实时性要求较高的应用。在RTThread中，开发者可以创建TCP/UDP套接字，进行服务器或客户端的编程。 此外，RTThread还提供了网络服务框架，如HTTP和FTP服务器。HTTP用于Web服务，开发者可以创建基于HTTP的Web应用，提供网页访问。FTP（文件传输协议）则允许远程文件的上传和下载。这些服务的实现，使得RTThread不仅可以作为设备的控制平台，还能作为信息交换的节点。 在"03_dual_ethernet"这个例子中，双以太网配置意味着设备可以同时连接两个不同的网络，例如一个用于内部通信，另一个用于外部访问。这增加了系统的网络冗余和灵活性，可以实现负载均衡或者网络故障切换。 为了实际操作这些网络功能，开发者需要理解RTThread提供的API，如rt_netif_add()用于添加网络接口，rt_netdev_init()初始化网络设备，rt_socket()创建套接字，rt_connect()建立TCP连接，rt_sendto()和rt_recvfrom()用于UDP数据的发送和接收等。通过阅读和分析demo源码，开发者可以掌握如何在RTThread上编写网络应用程序。 "RTThread网络模块demo源码"是一个学习和实践网络编程的好资料。它涵盖了从网络接口到高层应用的各种知识点，对于嵌入式系统开发人员来说，理解并运用这些知识，能够提升他们在物联网(IoT)领域开发的能力。

主要介绍了PHP实现生成vcf vcard文件功能类定义与使用方法,结合具体实例形式分析了vcf vcard功能类的具体定义与使用方法,并附带VCardIFL.class.php类文件源码供读者下载参考,需要的朋友可以参考下 在本文中，我们将深入探讨如何使用PHP来生成VCF（vCard）文件，这是一种常见的用于交换个人联系信息的标准格式。vCard通常用于保存姓名、电话号码、电子邮件地址、公司信息等，可以在各种设备和应用程序之间无缝共享。我们将通过一个名为`VCardIFL.class.php`的示例类来说明具体的实现方法。 我们需要了解VCF文件的基本结构。一个VCF文件通常以`BEGIN:VCARD`开头，以`END:VCARD`结尾，中间包含多个字段，如`FN`（全名）、`EMAIL`（电子邮箱）、`TEL`（电话号码）等。每个字段都遵循`FIELD:VALUE`的格式，并可能有多个值。 现在，让我们来看一下`VCardIFL.class.php`类的定义。这个类提供了生成VCF文件所需的功能。类中的关键方法包括： 1. `__construct($arData)`: 构造函数接收一个关联数组`$arData`，其中包含了vCard的各个字段及其对应的值。例如，`vcard_f_name`对应于`FN`字段，`vcard_cellul`对应于电话号码等。 2. `createVcard()`: 这个方法根据构造函数中传入的数据创建vCard的结构。它会遍历数组`$arData`，为每个字段生成相应的VCF格式字符串。 3. `SaveVcard()`: 此方法将生成的VCF字符串写入文件。如果成功，返回`true`，否则返回`false`。 以下是一个使用`VCardIFL.class.php`的示例代码片段： ```php date_default_timezone_set('PRC'); include("VCardIFL.class.php"); $arData = array( // ... 各个字段及其值 ); $vcfdemo = new VCardIFL($arData); $vcfdemo->createVcard(); echo $vcfdemo->SaveVcard() ? '创建成功！' : '创建失败！'; ``` 在上面的代码中，我们设置了时区为`PRC`（即中国），然后包含了`VCardIFL.class.php`类。接着，我们创建了一个`$arData`数组，填入vCard的各种信息。我们创建了一个`VCardIFL`对象，调用`createVcard()`和`SaveVcard()`方法生成并保存vCard文件。 通过这样的方式，我们可以轻松地在PHP中创建自定义的vCard文件，适应不同场景下的需求。这对于需要生成大量联系人信息或者构建联系人管理系统的应用来说非常实用。 此外，学习这个过程也有助于理解文件操作和面向对象编程在PHP中的应用。你可以根据需要扩展这个类，添加更多的字段或功能，比如支持多语言，或者从数据库中动态获取联系人数据。 总结一下，本文详细介绍了如何使用PHP的类`VCardIFL`来生成VCF vCard文件。这个过程涉及到面向对象编程、文件操作和日期处理，对于提升PHP编程技能是非常有价值的。如果你需要在项目中处理个人联系信息的交换，那么掌握这种技术将会非常有用。

在C#编程中，流程图是一种直观表示程序执行顺序的图形工具，对于理解和设计复杂的程序逻辑非常有帮助。本文将详细讲解如何在C#中利用软件或插件创建流程图，并演示如何添加控件和连线。 让我们理解流程图的基础。流程图通常由各种图形元素组成，如开始/结束框（椭圆）、处理步骤（矩形）、决策点（菱形）和流程线（箭头）。在C#中，我们可以使用第三方库如Microsoft Visio API或者专门的流程图控件来创建和操作这些元素。 1. **添加控件**： - **控件选择**：你需要选择或创建一个可以添加到流程图的控件。这可能是一个简单的形状，比如一个表示操作的矩形，也可能是一个复杂对象，如一个包含输入输出的类。 - **实例化控件**：在C#代码中，你可以通过实例化控件类来创建一个新的流程图元素。例如，如果你正在使用一个名为`FlowShape`的自定义类，你可以写`FlowShape myShape = new FlowShape();` - **设置属性**：每个控件都有自己的属性，如位置、大小、颜色等。你可以通过设置这些属性来定制控件的外观和行为。例如，`myShape.Color = System.Drawing.Color.Blue;` - **添加到画布**：将控件添加到流程图的画布上，这通常是通过控件容器或画布类的方法完成的，如`flowDiagramContainer.AddControl(myShape);` 2. **连接控件**： - **连线定义**：流程图中的连线表示控制流，可以带有条件或无条件。在C#中，这可能是通过实例化`Connection`类实现的。 - **设置起点和终点**：每条连接线都需要指定起点和终点。这通常涉及获取控件的边界点，并用它们作为连接线的`StartPoint`和`EndPoint`属性。 - **添加线条样式**：可以调整线条的样式，如粗细、颜色和箭头。例如，`connection.LineWidth = 2; connection.Color = System.Drawing.Color.Black;` - **添加连接**：将连接线添加到流程图容器中，`flowDiagramContainer.AddConnection(connection);` 3. **交互和事件处理**： - 用户交互：为了让用户能够与流程图互动，如拖动控件或点击连线，需要添加事件监听器。例如，`myShape.MouseDown += new MouseEventHandler(Shape_MouseDown);` - 事件处理：编写对应的事件处理函数，更新流程图的状态或执行相应操作。 在提供的压缩包中，`WinFmsApp1.sln`是Visual Studio解决方案文件，包含了项目的信息和配置。`WinFmsApp1.suo`是用户特定的解决方案选项文件，通常包含用户界面布局和个人设置。`WinFmsApp1`可能是一个项目文件，包含实际的C#代码和资源。通过打开和分析这些文件，你可以看到如何在实际项目中实现上述流程图的创建和管理。 总结来说，使用C#进行流程图开发涉及到控件的创建、属性设置、连接线的绘制以及事件处理。通过熟练掌握这些技巧，开发者可以构建出功能丰富的流程图应用，方便地表示和操作程序逻辑。在实践中，还可以结合UI设计原则和用户体验，使流程图更具可读性和实用性。

本资源是Flutter 双指缩放和双指移动共存手势检测系列之--2封装资源。实现双指缩放和双指移动共存手势检测以及控件封装他。 Flutter 3.10.6 two_fingers_zoom_mov_gesture：手势检测控件封装 twoFingersZoomMoveDirect: 依赖于 two_fingers_zoom_mov_gesture 的demo 使用：解压后 two_fingers_zoom_mov_gesture 与 twoFingersZoomMoveDirect 放置同一目录, 使用 twoFingersZoomMoveDirect 编译运行即可查看效果 博文参考：《Flutter 双指缩放和双指移动共存手势检测系列之--2封装》https://blog.csdn.net/daimengliang/article/details/135438197

**标题与描述解析** 标题"PSD转化成HTML DEMO"揭示了本次学习主题，即如何将Adobe Photoshop设计的PSD（Photoshop Document）文件转换为HTML和CSS代码，以创建一个可交互的网页演示。这通常涉及到前端开发中的设计稿实现过程。 描述中提到的"25种方法一步一步指导"暗示了这是一个详尽的教程集合，包含25个不同的步骤或技巧，用于将PSD文件的视觉设计转化为实际的网页布局。强调“经典”表明这些方法在行业内被广泛认可且具有较高的实用价值。此外，它明确指出这个教程需要一定的英文阅读能力，以及对HTML、CSS和Photoshop的基本理解。 **知识点** 1. **Photoshop基础知识**：在将PSD转化为HTML之前，需要了解如何在Photoshop中工作，包括图层管理、切片工具、导出设置等，这些都是将设计元素精确转化为HTML组件的关键。 2. **HTML结构化**：HTML是网页的基础框架，需要理解如何将PSD中的各个设计元素（如标题、段落、图片、按钮等）转化为相应的HTML标签，构建合理的文档结构。 3. **CSS样式**：CSS用于控制网页的样式和布局。学习如何使用选择器选取HTML元素，并应用颜色、字体、布局等样式属性，实现与PSD设计一致的视觉效果。 4. **响应式设计**：现代网页设计要求在不同设备上都能良好显示，因此需要掌握媒体查询和响应式布局的概念，确保HTML页面在手机、平板和桌面电脑上的适应性。 5. **切片工具**：Photoshop的切片工具用于将大图分割成多个部分，便于分别转换为HTML元素。理解如何正确使用切片，可以提高转换的效率和精度。 6. **CSS预处理器**：如Sass或Less，它们可以增强CSS的功能，如变量、嵌套规则和混合功能，使代码更易于管理和维护。 7. **Web安全字体**：由于不是所有浏览器都支持所有字体，理解如何使用Web安全字体或者使用@font-face导入自定义字体是很重要的。 8. **图像优化**：为了提高网页加载速度，需要了解如何优化图片大小和格式，如使用JPEG、PNG或SVG，并利用CSS精灵等技术减少HTTP请求。 9. **JavaScript与jQuery**：虽然主要涉及HTML和CSS，但有时可能需要使用JavaScript或jQuery来实现动态效果，如下拉菜单、滑动图等。 10. **代码规范**：遵循良好的编码习惯，保持代码整洁，利于团队合作和后期维护。 11. **浏览器兼容性**：测试代码在各种浏览器（如Chrome、Firefox、Safari、Edge等）下的表现，确保跨浏览器兼容性。 12. **版本控制**：学习使用Git或其他版本控制系统，方便协作和追踪代码变化。 通过以上知识点的学习和实践，可以逐步掌握将PSD文件转换为高质量的HTML和CSS代码的技能，实现从设计到前端开发的无缝衔接。提供的"25psdtohtml.pdf"教程应涵盖这些方面，是提升这方面能力的宝贵资源。

dump系列（3）Qt使用Google Breakpad捕获程序崩溃报告 https://libaineu2004.blog.csdn.net/article/details/108033316 附件是qt使用的demo完整源码

在本项目"machine-learning-LAB2-微信小程序demo"中，我们将探讨如何将机器学习技术应用于微信小程序的开发。这个项目可能包含一系列的教程、代码示例和实践案例，旨在帮助开发者了解如何在微信小程序环境中集成和应用机器学习模型。 让我们关注“机器学习”这一标签。机器学习是人工智能的一个分支，它允许计算机通过数据学习和改进，而无需显式编程。在这个项目中，我们可能涉及到监督学习、无监督学习或强化学习等不同类型的机器学习算法。例如，监督学习可以用于预测任务，如分类（如文本分类）或回归（如房价预测）；无监督学习则可能用于聚类分析，帮助识别用户群体；而强化学习可能用于优化决策过程，比如推荐系统。 接下来，我们看到“微信小程序”这一标签。微信小程序是腾讯公司推出的一种轻量级的应用开发平台，它允许开发者快速构建可以在微信内部运行的应用，无需下载安装即可使用。在微信小程序中集成机器学习，可以为用户提供更智能、个性化的体验，比如实时图像识别、语音识别或者基于用户行为的推荐服务。 项目中提到的"软件/插件"标签可能意味着该项目可能包含一些用于处理机器学习任务的第三方库或工具。在微信小程序中，开发者通常会利用如TensorFlow.js或Paddle.js这样的JavaScript库来运行机器学习模型，这些库能够将预训练模型转化为可以在小程序环境中执行的形式。 压缩包文件"machine_learning_LAB2-master (4).zip"可能包含以下内容： 1. 项目文档：介绍项目目标、技术栈和实现步骤的README文件。 2. 代码文件：包含实现机器学习功能的JavaScript代码，可能有专门处理数据预处理、模型训练、模型部署和预测的文件。 3. 数据集：用于训练和测试机器学习模型的样本数据。 4. 模型文件：预训练的机器学习模型或权重文件。 5. 小程序界面资源：包括HTML、CSS和图片等，用于构建微信小程序的用户界面。 6. 示例用例：演示如何在小程序中调用和使用机器学习模型的实例代码。 通过这个项目，开发者可以学习到如何在微信小程序环境中处理数据、训练模型、优化性能以及与用户界面进行交互。这不仅可以提升开发者在微信小程序开发中的技能，还可以让他们了解如何在移动端应用中实现实时的智能服务。同时，对于想要了解微信小程序与机器学习结合的初学者来说，这是一个很好的实践平台，可以深入理解这两个领域的交叉应用。