标题：基于STM32F103C8T6的DHT11温湿度传感器与OLED显示屏实时动态数据显示系统设计 摘要： 本文主要探讨了一种基于STM32F103C8T6单片机，结合DHT11温湿度传感器和OLED显示屏实现环境温湿度实时动态显示的设计与实现过程。首先介绍了系统的总体架构和各部分功能模块，然后详细阐述了硬件电路设计、软件程序开发以及数据处理算法。 一、引言 随着物联网技术的发展，对环境参数进行实时监测的需求日益增强。本研究以低成本、高集成度的微控制器STM32F103C8T6为核心，采用低功耗、高性能的DHT11温湿度传感器采集数据，并通过OLED显示屏直观地展示温湿度信息，为用户提供便利且精确的环境监控手段。 二、系统设计 1. 硬件设计：阐述了如何将DHT11与STM32F103C8T6的GPIO端口连接，以及OLED显示屏（假设使用I2C接口）与STM32的I2C接口相接的具体电路设计。 2. 软件设计：详细描述了STM32F103C8T6下驱动DHT11读取温湿度数据的过程，包括初始化DHT11、读取并解析数据帧的流程；同时，介绍OLED显示屏的初始化及字符串

在本项目中，我们将深入探讨如何使用OpenCV库在Python环境下进行人脸识别。OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的图像处理和计算机视觉工具，广泛应用于各种领域，包括人脸识别。在这个项目中，我们将涵盖以下几个关键知识点： 1. **基础人脸检测**： - Haar级联分类器：OpenCV中用于人脸检测的默认方法是基于Haar特征的级联分类器，这是一种机器学习算法，通过训练大量正面和非正面人脸样本来识别人脸。 - XML文件：级联分类器的参数存储在XML文件中，如`haarcascade_frontalface_default.xml`，它包含了一系列特征级联规则。 - `cv2.CascadeClassifier()`函数：使用该函数加载级联分类器，并在图像上检测人脸。 2. **动态人脸识别**： - 实时视频流处理：利用`cv2.VideoCapture()`函数获取摄像头视频流，然后逐帧处理以实现动态人脸识别。 - 帧处理：每帧图像经过灰度化、缩放等预处理步骤，然后应用级联分类器进行人脸检测。 - 人脸框标记：检测到的人脸位置用矩形框标出，通常使用`cv2.rectangle()`函数实现。 3. **人脸对齐与特征提取**： - 人脸对齐：为了进行更高级的操作，如人脸识别或表情分析，可能需要将人脸对齐到标准位置，这通常涉及旋转和平移操作。 - 特征提取：如使用Local Binary Patterns (LBP) 或 Histogram of Oriented Gradients (HOG) 算法提取人脸特征，为后续的识别阶段提供数据。 4. **人脸识别**： - 人脸验证与识别的区别：人脸验证是判断两张人脸是否属于同一人，而人脸识别是识别出某张人脸属于哪个人。 - 人脸识别算法：可以使用Eigenfaces、Fisherfaces或最近邻算法等。这些算法将人脸特征向量与预先构建的模型进行比较，以识别身份。 - OpenCV的`cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()`、`cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()`或`cv2.face.FisherFaceRecognizer_create()`函数用于创建相应的识别器模型。 5. **人脸勾画**： - 局部特征：通过检测眼睛、鼻子和嘴巴等局部特征，可以进一步增强人脸的表现力。OpenCV提供了`cv2.findContours()`和`cv2.drawContours()`函数来检测和绘制这些特征。 - 人脸属性检测：除了基本的人脸框，还可以检测眼神、笑容、性别等属性，这需要更复杂的模型，如深度学习模型Dlib或MTCNN。 6. **深度学习方法**： - 近年来，基于深度学习的人脸识别模型如VGGFace、FaceNet和ArcFace等，已经取得了显著的性能提升。这些模型通常需要大量的标注数据进行训练，并且可以实现更复杂的身份识别任务。 7. **项目实现**： - 代码结构：项目通常包含预处理模块、人脸检测模块、特征提取模块（如果适用）、识别模块以及可视化模块。 - 数据集：可能需要准备一个包含多个人的面部图像的数据集，用于训练和测试识别模型。 - 结果展示：最终结果可以通过显示带有识别信息的图像或输出识别结果到控制台来呈现。 通过本项目，你可以掌握OpenCV在Python中的基本用法，理解人脸识别的工作流程，并了解如何结合深度学习技术进行更高级的应用。实践中遇到的问题和解决策略也将加深你对计算机视觉的理解。

深入分析了基于动态车辆模型的百度Apollo平台上的线性二次调节器(LQR)和模型预测控制(MPC)横向控制算法。通过对这两种算法的比较研究，揭示了它们在处理车辆横向控制问题时的性能差异和适用场景。文章提供了详细的算法原理、仿真结果以及在实际车辆上的测试数据，为自动驾驶车辆的横向控制提供了有价值的参考。 适用人群： 本研究适合自动驾驶技术、控制理论、车辆工程等领域的专业人士，以及对智能车辆控制和自动驾驶系统设计感兴趣的学生和研究人员。 使用场景： 研究成果可以应用于自动驾驶车辆的横向控制策略设计，提高车辆的行驶稳定性和安全性，同时为自动驾驶系统的进一步优化提供理论依据。 目标： 旨在评估和优化自动驾驶车辆的横向控制算法，推动自动驾驶技术的发展，增强智能交通系统的安全性和可靠性。 关键词标签： 动态车辆模型 百度Apollo LQR MPC横向控制

【标题】"使用Seadragon的动态DeepZoom ASP.NET用户控件"主要涉及的技术是Microsoft的Seadragon技术，这是一个高性能的图像查看器库，它提供了平滑缩放和导航功能，尤其适用于大图像和多图像集合。在ASP.NET环境中，Seadragon可以被封装成用户控件，方便在网页上实现深度缩放（DeepZoom）的功能，而无需预先生成DeepZoom图像文件。 【描述】提到的"Deepzoom用户控件不需要生成deepzoom图像文件"意味着在使用该控件时，可以实时处理图像，动态创建DeepZoom序列，而不依赖于预先通过工具如Microsoft的Silverlight Deep Zoom Composer生成的多分辨率图像层。这提高了系统的灵活性，因为可以在服务器端或者客户端动态地处理和展示高分辨率内容，减少了预处理的工作量和存储需求。 在实现这个功能时，关键在于Seadragon的动态加载机制。Seadragon能够根据用户的缩放和滚动操作，实时请求并加载必要的图像切片，这些切片通常是按照不同分辨率层次存储的。这种设计使得在网页上查看大型图像或图像集时，能保持流畅的用户体验，同时避免一次性加载大量数据导致的页面卡顿。 涉及到的技术点包括： 1. **JavaScript**：Seadragon主要是用JavaScript编写，因此前端交互和图像处理逻辑都在客户端进行，利用浏览器的计算能力提供无缝的缩放体验。 2. **C#**：在后端，开发人员可能使用C#来处理图像，创建用户控件，以及与数据库交互，获取需要展示的图像数据。 3. **.NET框架**：整个应用构建在.NET框架之上，提供了丰富的类库和API，支持用户控件的开发和HTTP服务的处理。 4. **Ajax**：Ajax技术用于在不刷新整个页面的情况下，更新部分网页内容，这里是用来实现Seadragon的无刷新图像加载和交互。 5. **ASP.NET**：作为Web应用程序的开发平台，ASP.NET提供了强大的服务器控件和生命周期管理，方便开发动态DeepZoom用户控件。 文件"Dynamic-DeepZoom-ASP-NET-User-Control-using-Seadra.pdf"很可能是详细教程或论文，讲解如何实现这样一个用户控件，包括代码示例和最佳实践。而"WebApplication1.zip"则可能包含了一个演示项目，包含源代码和部署所需的文件，读者可以通过运行和分析该项目来理解动态DeepZoom控件的运作方式。 这一技术方案为大型图像的在线展示提供了一种高效、灵活的解决方案，对于需要展示高分辨率内容的网站或应用，如地图、艺术品、摄影集等，具有很高的实用价值。

传统的矿体建模是基于结构条件驱动的,在边界属性变化时,所建立的模型难以随之动态变化,为解决这一问题,针对矿体的动态特点,提出了基于属性驱动的矿体动态建模方法。首先利用三维块体属性模型,按任意给定的边界属性条件,在块体模型中对所需单元块体进行动态提取,然后基于特征面求取和曲面光滑算法将矿体属性模型转换成几何结构模型,最后建立给定工业指标条件下的矿体三维几何模型。应用实例表明,该方法实现了在不同边界属性条件下动态提取、生成矿体的属性结构和几何结构,可精确构建光滑矿体模型,提高了矿体动态建模效率。

为获得更为优越的露天矿山境界,构建了集经济时间序列预测、矿岩时间属性赋值和动态经济指标计算为一体的境界全动态优化方法。金属价格是矿山境界优化过程中最重要的因素之一,以金属价格历史数据为平台,通过创建合适时间序列模型,对未来价格做出预测,以预测结果为基础,运用L-G图论法生成系列境界方案,根据矿山实际情况编排进度计划,实现矿岩块参数赋值,将预测结果代入到矿岩块体模型中,计算境界净现值(NPV),经多方案比较确定最优境界。以某铜矿山为例,通过对近50 a伦敦金属交易所(LME)铜精矿季度平均结算价格分析处理,建立了自回归求和移动平均模型(ARIMA),实现了未来15 a铜价预测,最终确定了矿山经济最优境界。建立于金属价格预测基础上的境界动态优化方法所得方案NPV更接近生产实际,其优化结果可更好为矿山设计及未来生产提供基础支撑。

基于动态体系的机场综合管理系统，通过采用高可用性和可伸缩性的微服务架构，将核心功能划分为多个独立的服务，每个服务都可以单独升级和扩展，从而确保系统的可用性和性能。同时，本文还介绍了航班调度子系统的功能，包括航班后台管理和航班实时监控等。通过学习本文，读者可以了解到如何设计高可用性的系统架构，以及如何将核心功能划分为多个独立的服务，从而确保系统的可用性和性能。此外，读者还可以了解到航班调度子系统的功能和流程，以及如何制定合理的航班调度策略。通过了解消息传递机制在系统中的应用，读者可以更好地理解各个构件之间的通信和交互方式。本文适用于对机场综合管理系统和航班调度子系统感兴趣的读者，包括软件开发人员、系统架构师、航班调度员等。通过学习本文，读者可以了解到如何设计和开发一个高效、可靠的机场综合管理系统，以及如何实现航班调度的优化和管理。同时，本文还提供了对微服务架构和消息传递机制的深入理解，有助于读者更好地应对复杂的应用场景和技术挑战。

qwt-6.2.0动态库，msvc2019编译，使用v142工具集。 包含QtDesigner插件（qwt_designer_plugin.dll）； 包含qwtmathml库（qwtmathml.dll）； Debug Release均有！ 测试可正常使用。

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解决了Opencv dnn模块无法使用onnx模型的问题，实现将onnx模型的动态输入转成静态，可配合文章来理解https://blog.csdn.net/weixin_42149550/article/details/133755348