本项目是一个基于安卓的健身跑步项目源码，可以自动记录跑步路线，计算跑步速度，用时，总路程数登。用到百度demo，能在实体机和虚拟机上运行，基本实现了功能。无广告和崩溃，百度地图的api需要自己在百度申请替换压缩包里也有替换帮助。 

演示计算机网络安全 此回购包含了我应邀在布加勒斯特大学计算机网络课程中为二年级学生提供的演讲材料。 您可以查看此演示文稿。 执照 本材料根据。

非常好用的ADAS1000初始化代码，压箱老底存货。用于多导心电，ADI方案。特别是十二导联心电方案应用

基于BP神经网络的数据分类matlab程序。 matlabR2020编写，可绘制出训练集及测试集结果图及各自混淆矩阵。 BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。 基本BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行，而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行。正向传播时，输入信号通过隐含层作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号，若实际输出与期望输出不相符，则转入误差的反向传播过程。误差反传是将输出误差通过隐含层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层所有单元，以从各层获得的误差信号作为调整各单元权值的依据。通过调整输入节点与隐层节点的联接强度和隐层节点与输出节点的联接强度以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数(权值和阈值)，训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线形转换的信息。

图像质量评估（IQA）对于众多图像处理应用至关重要。 通常，图像质量度量（IQM）将图像质量视为在某些感知空间中与参考图像的保真度或相似度。 这种全参考IQA方法是一种比较，涉及以感知上有意义的方式测量两个信号之间的相似性或差异。 人类视觉系统（HVS）的建模已被视为实现感知质量预测的最合适方法。 实际上，自然图像统计可以是模拟HVS的有效方法，因为自然图像的统计模型揭示了HVS的一些重要响应特性。 稀疏编码是自然图像的有用统计模型，等效于独立分量分析（ICA）。 它对初级视觉皮层中简单细胞的感受野提供了很好的描述。 因此，在设计IQM时，可以使用这种统计模型来模拟视觉皮层级别的视觉处理。 在本文中，我们提出了一种IQA保真度准则，该准则将图像质量与参考图像和失真图像之间的相关性以稀疏代码形式相关联。 提出的可视信号保真度度量（称为稀疏相关系数（SCC））是出于需要从简单细胞接受域的稀疏模型中捕获两组输出之间的相关性的动机。 SCC表示皮质视觉空间中图像的两个视觉信号之间的相关性。 多项式和逻辑回归后的实验结果表明，在单失真和交叉失真测试中，SCC均优于最新的IQM。

基于Java的实例源码-用Java加密类实现DES、RSA及SHA的加密算法.zip

步进马达音乐 用步进电机和微控制器播放音乐。 二手硬件 Arduino的Elegoo UNO- 马达控制器L298N- 步进电机Nema 17-

bo 快速灵活的C ++库，用于处理OpenStreetMap数据。 Libosmium可在Linux，macOS和Windows上运行。 请参阅以获取本自述文件所不能提供的更多详细信息。 先决条件 由于Libosmium使用许多C ++ 11功能，因此您需要现代的编译器和标准的C ++库。 至少需要GCC 4.8或clang（LLVM）3.4。 （某些部分可能适用于旧版本。） Libosmium的不同部分（以及基于它的应用程序）需要不同的库。 您不需要安装所有程序，只需安装程序所需的程序即可。 有关详细信息，请参见手册。 以下外部（仅标头）库包含在libosmium存储库中： 请注意， 已包含在早期版本的libosmium中，但已不再包含。 目录 基准：一些基准检查Libosmium的不同部分。 cmake：CMake配置脚本。 doc：API参考文档的配置。 示例：e

本资源是摔倒识别数据集的yolov8格式，可以直接使用yolov8训练。 随着科技的不断进步，人工智能已经逐渐渗透到我们的日常生活中。其中，摔倒识别模型的设计与应用，更是体现了技术对生活的深切关怀。这一模型的重要性不容忽视，它关乎到每一个人的生活安全与健康。 对于老年人或者身体机能受损的人群来说，摔倒是一个常见的风险。在无人陪伴的情况下，一旦发生意外，后果不堪设想。而摔倒识别模型，能够在第一时间察觉到这一情况，迅速做出反应，为救援争取宝贵的时间。不仅如此，通过实时的数据分析，它还能预测摔倒的高风险时刻，提前做出预警，避免不幸的发生。 此外，摔倒识别模型的设计也对医疗领域有着深远的影响。它不仅能够为医生提供更加准确、全面的病人数据，还能协助医生进行远程监控，确保患者得到及时的医疗援助。这对于那些需要长期照顾的患者来说，无疑是一个巨大的福音。 摔倒识别模型不仅仅是一个技术产品，更是对人类生活质量的保障和提升。它体现了科技的力量，也展现了我们对生活的责任和关怀。设计并不断完善这样的模型，是我们对未来的期待，也是我们对生活的承诺。

% function [y_lb,y_ub]=CI_reg(fun_name,a,b,k,K,Expansion) ％ 输入% fun_name 被调用的函数名% a 区间输入的下界向量% b 区间输入的上界向量%k CI展开的顺序%K 每个区间变量的扫描（验证）点% 切比雪夫多项式的扩展扩展类型-“完整”或“部分” ％ 输出y_lb响应下限％ % y_ub 响应上限 ％ 例子%[y_lb1,y_ub1]=CI_reg(@double_pendulum,[0.99 1.98]',[1.01 2.02]',4,10,'full');