一种克服NH码调制影响的北斗卫星信号捕获方法

基于SSM（Spring + SpringMVC + MyBatis）实现的校园顺路代送微信小程序，为校园内的师生提供了一种便捷、高效的物品代送服务。以下是其主要功能描述： 用户注册与登录：用户可以通过手机号或校园邮箱进行注册和登录，确保信息安全和服务的个性化。 发布代送需求：用户可以在小程序上发布代送需求，包括起点、终点、物品描述、代送时间等信息，以便寻找顺路的代送者。 浏览与接单：代送者可以浏览当前所有的代送需求，并根据自己的行程和时间选择接单。接单后，系统会自动通知需求发布者。 实时位置共享：为了确保代送过程的透明和安全，系统支持实时位置共享功能，需求发布者和代送者都可以查看对方的实时位置。 支付与评价：代送完成后，需求发布者可以通过小程序进行支付，并对代送者的服务进行评价。评价将作为代送者的信誉参考。 消息通知与提醒：系统会实时推送代送状态更新、订单完成等消息通知，确保用户能够及时了解代送情况。 个人中心管理：用户可以在个人中心查看自己的代送记录、评价记录等信息，并进行相应的管理操作。 综上所述，基于SSM实现的校园顺路代送微信小程序通过发布代送需求、浏览接单、实时位置共享、支付评价等功能，为校园内的师生提供了一种方便、快捷、安全的物品代送服务。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真模型及运行结果

本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目的难度比较适中，内容都是经过助教老师审定过的，应该能够满足学习、使用需求，如果有需要的话可以放心下载使用。有任何问题也可以随时私信博主，博主会第一时间给您解答！！！ 本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目的难度比较适中，内容都是经过助教老师审定过的，应该能够满足学习、使用需求，如果有需要的话可以放心下载使用。有任何问题也可以随时私信博主，博主会第一时间给您解答！！！ 本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目的难度比较适中，内容都是经过助教老师审定过的，应该能够满足学习、使用需求，如果有需要的话可以放心下载使用。有任何问题也可以随时私信博主，博主会第一时间给您解答！！！

基于stm32的秒表计时器设计系统Proteus仿真（源码+仿真+全套资料）

VB检测获取网卡MAC地址，没有什么可介绍的了，得到网卡的MAC地址，出厂时候厂家设置的MAC，比较底层的硬件信息。

取外部树型框节点文本系统结构:TreeView_GetSelection,TreeView_GetNextItem,GetTVItemText,TreeView_GetItem,SendMessage,SendMessageTV,======程序集1||||------TreeView_GetSelection||||------TreeView_GetNextItem||||======窗口程序

MAC地址基本唯一，其用途，地球人都知道。 最近有幸分析了一下取MAC地址的大量代码，提炼总结了一下，编了个小工具（为封装测试过程的衍生品），可用。并附有关键源码(试着点击对话框，会显示)。 VB API 调用可以解决取 MAC 地址。需要知道MAC数据块的偏移地址。数据块640字节，重要字段的偏移： dwNext As Long 'MAC数据块的首地址，偏移 0字节，L=4 dwAddressLength As Long '【偏移400字节，L=4 ；MAC地址段数，总==6】 sMACAddress(0 To 7) As Byte '【偏移404，L=8；MAC地址段列表, A(0)--A(N-1),N=6】。 还有一个笨办法:Ipconfig /All >>Text.txt /nul,读衍生数据文件，并非不可取，只是慢一些。

YOLOv5是一种高效、快速的目标检测框架，尤其适合实时应用。它采用了You Only Look Once (YOLO)架构的最新版本，由Ultralytics团队开发并持续优化。在这个基于Python的示例中，我们将深入理解如何利用YOLOv5进行人脸检测，并添加关键点检测功能，特别是针对宽脸（WideFace）数据集进行训练。 首先，我们需要安装必要的库。`torch`是PyTorch的核心库，用于构建和训练深度学习模型；`torchvision`提供了包括YOLOv5在内的多种预训练模型和数据集处理工具；`numpy`用于处理数组和矩阵；而`opencv-python`则用于图像处理和显示。 YOLOv5模型可以通过`torch.hub.load()`函数加载。在这个例子中，我们使用的是较小的模型版本'yolov5s'，它在速度和精度之间取得了较好的平衡。模型加载后，设置为推理模式（`model.eval()`），这意味着模型将不进行反向传播，适合进行预测任务。 人脸检测通过调用模型对输入图像进行预测实现。在`detect_faces`函数中，首先对图像进行预处理，包括转换颜色空间、标准化像素值和调整维度以适应模型输入要求。然后，模型返回的预测结果包含每个检测到的对象的信息，如边界框坐标、类别和置信度。在这里，我们只关注人脸类别（类别为0）。 为了添加关键点检测，定义了`detect_keypoints`函数。该函数接收检测到的人脸区域（边界框内的图像）作为输入，并使用某种关键点检测算法（这部分代码未提供，可以根据实际需求选择，例如MTCNN或Dlib）找到人脸的关键点，如眼睛、鼻子和嘴巴的位置。关键点坐标需要转换回原始图像的坐标系。 最后，`detect_faces`函数返回的人脸和关键点信息可以用于在原始图像上绘制检测结果。这包括边界框和置信度信息，以及关键点的位置，以可视化验证检测效果。 需要注意的是，这个示例假设已经有一个训练好的YOLOv5模型，该模型是在宽脸数据集上进行过训练，以适应宽角度人脸的检测。宽脸数据集的特点是包含大量不同角度和姿态的人脸，使得模型能够更好地处理真实世界中的各种人脸检测场景。 如果要从零开始训练自己的模型，你需要准备标注好的人脸数据集，并使用YOLOv5的训练脚本（`train.py`）进行训练。训练过程中，可能需要调整超参数以优化模型性能，如学习率、批大小、训练轮数等。 总的来说，这个Python示例展示了如何集成YOLOv5进行人脸检测和关键点检测，适用于对实时或近实时应用进行人脸分析的场景。为了提高性能，你可以根据实际需求调整模型大小（如使用'yolov5m'或'yolov5l'），或者自定义训练以适应特定的数据集。同时，关键点检测部分可以替换为更适合任务的算法，以达到更好的效果。

微信小程序借书小程序（附效果截图和源码及使用教程） 以大学生为主要适用对象，专注于大学生而设计的一款小程序，鼓励当代大学生阅读