基于docker官网centos7镜像配置java运行环境，自己安装jdk和tomcat，解决docker容器与宿主机时间不一致问题

WinMD5sum是一款MD5sum工具，适合那些需要小型且简单的工具来获取总和的用户，它具有GUI外观并保持小巧（仅40KB）。仅在Windows平台上运行。重点是它可以处理非常大的文件（超过TB），速度足够快。尽情享受吧！

在电子设计领域，FPGA（Field-Programmable Gate Array）是一种可编程逻辑器件，它允许用户根据需求自定义硬件电路。IIC（Inter-Integrated Circuit），也称为I²C，是飞利浦公司（现NXP半导体）推出的一种多主控、多从设备通信协议，常用于低速外设如EEPROM、传感器等的接口设计。本教程将重点讲解如何在FPGA中实现IIC协议，并基于Xilinx的Vivado工具进行开发。 IIC协议的核心在于其简单的总线结构，由两条线构成：SCL（Serial Clock）时钟线和SDA（Serial Data）数据线。协议规定了开始条件、停止条件、应答位、数据传输等规则。在FPGA实现IIC协议时，通常会用到以下关键组件： 1. **时钟发生器**：负责产生符合IIC协议的时钟信号，通常需要有特定的时序控制，如90度相位偏移。 2. **数据收发器**：接收来自SDA线的数据，并将其转化为内部逻辑可以处理的形式；同时，将内部逻辑产生的数据编码并发送到SDA线。 3. **地址识别模块**：IIC协议中，每个从设备都有一个7位的唯一地址，该模块用于识别目标设备地址。 4. **命令/数据序列器**：按照IIC协议规定的格式，序列化读写操作的命令字节和数据字节。 5. **应答检测**：检测从设备是否正确接收数据，通过读取SDA线在时钟下降沿的电平变化来判断。 6. **开始/停止条件生成器**：在适当的时间产生开始和停止条件，控制IIC通信的起始和结束。 Vivado是Xilinx提供的集成开发环境，集成了设计输入、仿真、综合、布局布线、编程等多个功能。在Vivado中实现IIC协议，你需要完成以下步骤： 1. **创建项目**：在Vivado中新建工程，选择适当的FPGA型号和工作频率。 2. **设计输入**：编写Verilog或VHDL代码，实现上述的IIC协议组件。 3. **仿真验证**：编写测试平台，模拟IIC总线和其他设备的行为，验证IIC模块的功能。 4. **综合与布局布线**：Vivado会自动将高级语言代码转换为逻辑门电路，并优化布局布线，以适应FPGA资源。 5. **下载与验证**：将编译后的配置文件下载到FPGA，通过实际连接的IIC设备测试其功能。 本教程提供的"eeprom_iic"工程包含了完整的代码和Vivado工程，可以直接运行。这有助于初学者快速理解和实践FPGA中的IIC通信。其中，EEPROM（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory）是一种非易失性存储器，常作为FPGA的配置存储或用于保存系统设置。在IIC协议下，可以读写EEPROM中的数据，实现数据的存储和检索。 通过这个FPGA IIC工程，你可以深入理解IIC通信协议，掌握如何在FPGA中实现这种通信机制，以及如何利用Vivado工具进行开发。这对于学习嵌入式系统、数字逻辑设计以及FPGA应用具有重要的实践价值。

基于MATLAB的6自由度机械臂RRT路径规划仿真系统：可自定义障碍物与起始点坐标的灵活应用,rrt路径规划结合机械臂仿真 基于matlab，6自由度，机械臂+rrt算法路径规划，输出如下效果运行即可得到下图。 障碍物，起始点坐标均可修改，亦可自行二次改进程序。 ,核心关键词：RRT路径规划; 机械臂仿真; MATLAB; 6自由度; 障碍物; 起始点坐标; 程序改进。,MATLAB中RRT路径规划与6自由度机械臂仿真 在现代机器人领域，路径规划与机械臂仿真作为两个重要的研究方向，它们的结合对于提升机器人的灵活性与应用范围具有重要意义。MATLAB作为一款强大的工程计算软件，提供了丰富的工具箱，非常适合进行复杂算法的研究与仿真。其中，快速随机树（Rapidly-exploring Random Tree，简称RRT）算法是一种用于解决机器人路径规划问题的启发式搜索算法，尤其适用于具有复杂环境和多自由度的空间路径规划。 本文所介绍的仿真系统，基于MATLAB环境，专注于6自由度机械臂的路径规划问题。6自由度指的是机械臂能够沿六个独立的轴进行移动和旋转，这样的机械臂具有很高的灵活性，能够执行复杂的任务。然而，高自由度同时带来了更高的路径规划难度，因为在规划路径时不仅要考虑机械臂本身的运动学约束，还需要考虑环境中的障碍物对路径选择的限制。 RRT算法因其随机性和快速性，在处理高维空间路径规划问题时表现出色。它通过随机采样扩展树形结构，并利用树状结构快速探索空间，以找到从起点到终点的可行路径。在本系统中，RRT算法被用于6自由度机械臂的路径规划，能够有效地处理机械臂与环境障碍物的碰撞检测问题，并给出一条既满足运动学约束又避开障碍物的路径。 系统的特色在于其灵活的应用性，用户可以自定义障碍物与起始点坐标，这样的设计给予了用户更高的自主性和适用性。这意味着该系统不仅能够适用于标准环境，还能根据实际应用场景的需求进行调整，从而解决特定的问题。同时，系统还开放了程序的二次改进接口，鼓励用户根据个人需要对程序进行修改和优化，这样的开放性设计使得该系统具有长远的研究和应用价值。 文章提供的文件列表显示了系统的研发过程和相关研究资料。其中包括了研究引言、核心算法理论、仿真实现以及相关的图像和文本资料。这表明了该系统研究的全面性和系统性，同时也为用户提供了深入学习和研究的材料。 基于MATLAB的6自由度机械臂RRT路径规划仿真系统是机器人技术与计算机仿真相结合的产物。该系统不仅展示了RRT算法在机械臂路径规划领域的应用潜力，还体现了MATLAB在工程计算与仿真领域的优势。通过本系统，研究人员和工程师能够更加直观和高效地进行路径规划实验，从而推动机器人技术的进一步发展。

【VirtualHere客户端在Windows运行】 VirtualHere是一款远程设备管理软件，它允许用户通过网络访问和控制远程计算机上的USB设备，仿佛这些设备就在本地电脑上一样。这个软件的主要优点在于其跨平台性，支持Windows、Mac OS X以及Linux等多个操作系统。 在Windows系统中，VirtualHere的客户端分为两个可执行文件：vhui64.exe和vhui32.exe。vhui64.exe是适用于64位Windows系统的版本，而vhui32.exe则是为32位Windows设计的。这两个文件都是客户端应用程序，用于连接到VirtualHere服务器，从而实现远程USB设备的接入。 安装和使用VirtualHere客户端的步骤大致如下： 1. 下载 vhui64.exe 或 vhui32.exe 根据你的Windows系统版本选择合适的文件。 2. 运行安装程序，按照提示完成安装过程。 3. 安装完成后，启动VirtualHere客户端，输入服务器的IP地址和登录凭证。 4. 服务器端也需要安装VirtualHere服务器软件，并确保远程USB功能已启用。 5. 连接成功后，本地计算机将能够看到并使用远程计算机上连接的USB设备。 除了Windows客户端，VirtualHere还提供了LuCI（Luci Application）版本，这是一个基于Web的配置界面，适用于OpenWRT固件的路由器。在提供的压缩文件中，我们看到了几个与LuCI相关的文件： - luci-app-virtualhere.tar.gz：这是LuCI应用的源代码包，可以用于编译和安装到OpenWRT环境中。 - luci-app-virtualhere_2.0.2-20210917_arm.ipk：这是一个针对ARM架构的OpenWRT固件的预编译包，可以直接安装到兼容的设备上。 - luci-app-virtualhere_2.0.2-20210917_mipsel.ipk：同样，这个预编译包是为mipsel架构的OpenWRT设备准备的。 - 发布新写的arm、mipsel的xx版luci-app-virtualhere：这可能是指更新或修正后的版本，用于不同的硬件平台。 - 同时寻x86的xx版-OPENWRT专版-恩山无线论坛.mhtml：这似乎是一个寻找x86架构OpenWRT版本的帖子链接，说明社区正在寻求支持x86设备的VirtualHere LuCI应用。 通过在OpenWRT路由器上安装并配置VirtualHere的LuCI应用，用户可以将路由器作为服务器，使得任何连接到路由器的设备都能通过网络访问远程USB设备，这对于家庭或小型办公室的网络环境非常实用。 VirtualHere提供了一种高效、便捷的方式来远程访问和控制USB设备，无论是对于个人用户还是企业环境，它都极大地扩展了设备的使用范围，降低了物理位置的限制。同时，通过LuCI应用，它还能无缝集成到OpenWRT环境中，增强了路由器的功能。

Python是一种强大的编程语言，尤其在数据处理和自动化任务方面表现出色。在这个项目中，我们讨论的是使用Python开发的DIY字符画程序。字符画是一种艺术形式，它使用各种字符来构成图像，通常在命令行界面中展示。这个程序允许用户自定义创建字符画，为编程爱好者提供了有趣的实践机会。 我们需要理解Python的基础知识。Python语法简洁明了，适合初学者入门。它的主要特点包括缩进式代码结构、丰富的内置函数以及大量的第三方库。在这个字符画程序中，可能使用到了Python的基础语法，如条件语句、循环、函数定义以及文件操作等。 接着，让我们深入到字符画的实现原理。这个程序可能通过以下步骤工作： 1. **图像读取**：使用Python的PIL（Pillow）库读取用户提供的图像文件，如.jpg或.png格式。PIL库提供了处理图像的各种功能，包括打开、调整大小、转换格式等。 2. **灰度处理**：将图像转换为灰度模式，这样可以简化图像颜色，便于用单色字符来表示。 3. **像素值映射**：将每个像素的灰度值映射到一个字符集合中。灰度值越高，选择的字符通常越亮；反之，灰度值低则选择较暗的字符。 4. **字符选择**：定义一个字符集，比如ASCII字符中的各种符号，根据映射规则选择合适的字符。 5. **输出字符画**：按照图像的尺寸，逐行逐列地输出所选字符，形成字符画。 6. **程序界面**：为了提供用户友好的体验，可能还包含了命令行参数解析、用户交互界面设计，甚至图形用户界面（GUI）的实现，如使用Tkinter库。 7. **运行与说明**：程序不仅包含了源代码，还附带了可执行文件，意味着已经编译成了可以直接运行的程序。同时，使用说明文档可能详细解释了如何使用程序，包括输入参数、操作步骤和预期结果。 通过这个项目，你可以学习到Python的图像处理、字符映射和用户交互设计等多个方面的知识。对于想要提升Python技能或者对字符画感兴趣的开发者来说，这是一个很好的实践项目。同时，这也是一个很好的教学资源，可以帮助初学者更好地理解和运用Python编程。

向日葵被控端绿色精简运行版，这个版本向日葵网站已经搜不到了，非常适合给亲戚朋友远程协助，你安装向日葵完整版，对方运行这个SOS就行了，非常方便，不用不运行，也不会占系统资源。

局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）是一种在图像处理和计算机视觉领域广泛应用的特征描述符。它简单且计算效率高，常用于纹理分类、人脸识别、行为识别等多个任务。LBP方法通过比较像素点及其邻域像素的灰度差异，生成一种表示邻域结构的编码，以此来捕获图像的局部特性。 LBP操作的基本步骤如下： 1. **中心像素与邻域像素比较**：选择一个像素为中心像素，检查其周围的邻域像素。通常采用8邻域或4邻域，即以该像素为中心的一圈像素。 2. **灰度比较**：将中心像素的灰度值与每个邻域像素的灰度值进行比较。如果邻域像素的灰度值小于中心像素，则对应的位被设置为0；反之，设置为1。 3. **生成二进制字符串**：根据上述比较结果，形成一个二进制字符串，该字符串描述了邻域像素相对于中心像素的灰度关系。 4. **转换为旋转不变的LBP码**：为了使LBP特征不受图像旋转影响，可以使用一个固定顺序的邻域像素进行比较，例如顺时针或逆时针。这样生成的LBP码是旋转不变的。 5. **统计分析**：LBP码可以进一步用于统计分析，如计算直方图，这有助于区分不同图像或图像的不同区域。 在MATLAB中实现LBP，通常会涉及到以下函数和概念： - **imread**：读取图像文件，确保设置好正确的图像路径。 - **im2double**：将图像数据转换为双精度浮点型，便于后续计算。 - **neighborhood**：定义邻域操作，如使用`fspecial('disk', radius)`创建一个圆形邻域。 - **im2col**：将图像数据展开成列向量，方便对邻域进行操作。 - **compare**：比较中心像素和邻域像素的灰度值，生成二进制矩阵。 - **bitwisexor** 或 **bsxfun(@eq)**：进行位运算，生成二进制字符串。 - **reshape**：将二进制矩阵恢复为原始图像尺寸。 - **uint8**：将二进制矩阵转换为无符号整数类型，得到LBP码图像。 在提供的压缩包文件中，"LBP"可能是一个MATLAB脚本或函数，用于执行上述步骤并计算LBP特征。运行这个文件之前，确保设置好工作路径，确保图像文件位于MATLAB可以访问的位置，并且图像格式正确。此外，如果脚本需要特定的参数，如邻域大小、旋转不变性等，也需要按照脚本说明进行设置。 LBP是一种强大的特征提取工具，它在许多图像处理任务中都表现出色。MATLAB作为强大的科学计算环境，提供了丰富的函数库支持LBP的实现。通过理解和应用LBP，我们可以有效地分析和理解图像数据，为各种计算机视觉问题提供解决方案。

用于Arduino:registered:硬件的Simulink:registered:支持包使您能够在Arduino板上创建和运行Simulink模型。 支持包包括： •Simulink模块库，用于配置和访问Arduino传感器，执行器和通信接口。 •在正常模式仿真期间，已连接的I / O与硬件上的IO外设进行通信。 •Monitor and Tune操作模式，使您可以交互式地监视和优化Simulink中开发的算法在Arduino上运行时的算法。 强调： •使用传感器块捕获数据– BNO055，MPU6050 / 9250，LSM9DS1，超声波，转速表•配置PWM信号的PWM频率。 •使用输入捕捉模块测量外部输入信号的频率和占空比•外部中断块使您可以触发下游功能调用子系统•将来自Simulink模型的信号记录到MAT文件中，或从Arduino硬件上安装的SD卡上的文本文件中读取数据。 •支持行业标准的通信协议，例如TCP

TestPlatform是一款专为IT行业设计的自动化测试工具，它的精简版在保持高效性能的同时，降低了资源需求，使得用户能够轻松地在各种环境下运行。这款工具的独特之处在于它支持多种测试场景，包括Web、移动应用（APP）以及API接口的自动化测试。这意味着无论是对网页应用的UI交互，还是移动应用的功能验证，或者是后台服务的API接口，TestPlatform都能够提供全面的测试解决方案。 在Web自动化测试方面，TestPlatform可能内置了诸如Selenium WebDriver的支持，允许开发者编写脚本来模拟用户在浏览器中的行为，如点击按钮、填写表单、导航页面等。这极大地提高了测试的效率和覆盖率，尤其是在应对多浏览器兼容性问题时，自动化测试显得尤为重要。 对于APP自动化测试，TestPlatform可能集成了Appium或者类似的框架，支持iOS和Android平台。它能够模拟真实设备上的用户操作，例如滑动屏幕、点击控件、输入文本等，帮助开发者快速定位和修复应用程序中的bug。此外，通过录制和回放功能，非编程背景的测试人员也能快速创建测试用例。 API自动化测试是TestPlatform的另一个强项。它可能提供了RESTful API的测试能力，允许用户定义HTTP请求（GET、POST、PUT等）并检查响应数据。这对于确保后端服务的稳定性和数据交互的准确性至关重要。可能还支持JSON Schema验证，以确保返回的数据格式符合预期。 为了便于团队协作和管理测试用例，TestPlatform可能包含了一些项目管理特性，如测试套件、测试计划、报告生成等。这些功能有助于跟踪测试进度，分析测试结果，并快速定位问题。 标签“前端自动化”表明TestPlatform特别关注前端应用的自动化测试，包括现代Web技术和移动应用的用户界面。它可能包含了一系列的断言方法来验证UI元素的状态、可见性、属性等，确保用户界面的正确展示和交互。 TestPlatform是一个强大的自动化测试平台，覆盖了Web、APP和API测试的关键领域。无论是开发人员进行单元测试，还是测试工程师执行集成测试或系统测试，都能从中受益。其精简版的设计意味着即使在资源有限的环境中，也能实现高效的自动化测试流程，从而提升整体的软件质量。