基于C51单片机的手持超声波测距仪原理图PCB文件，可供学习参考。

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资源包含文件：设计报告word+源码及数据 使用 Python 实现对手写数字的识别工作，通过使用 windows 上的画图软件绘制一个大小是 28x28 像素的数字图像，图像的背景色是黑色，数字的颜色是白色，将该绘制的图像作为输入，经过训练好的模型识别所画的数字。 手写数字的识别可以分成两大板块：一、手写数字模型的训练；二、手写数字的识别。其中最为关键的环节是手写数字模型的训练。本次选取使用的模型是多元线性回归模型。手写数字有 10 中，分别是 0~9，所以可以将该问题视为一个多分类问题。 详细介绍参考：https://blog.csdn.net/sheziqiong/article/details/125389873

算法实验使用sklearn完成。 代码内容包括： 1.特征相关性热力图 2.特征筛选 3.使用： 'k近邻', '逻辑回归', '神经网络', '决策树', 'SVC', '集成学习随机森林', '集成学习adaboost', '梯度提升树', 'Xgboost' 共9类分类算法实验以及测试的结果。

VR（Virtual Reality）即虚拟现实，是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机技术。它利用计算机生成一种模拟环境，是一种多源信息融合的、交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真，使用户沉浸到该环境中。VR技术通过模拟人的视觉、听觉、触觉等感觉器官功能，使人能够沉浸在计算机生成的虚拟境界中，并能够通过语言、手势等自然的方式与之进行实时交互，创建了一种适人化的多维信息空间。 VR技术具有以下主要特点： 沉浸感：用户感到作为主角存在于模拟环境中的真实程度。理想的模拟环境应该使用户难以分辨真假，使用户全身心地投入到计算机创建的三维虚拟环境中，该环境中的一切看上去是真的，听上去是真的，动起来是真的，甚至闻起来、尝起来等一切感觉都是真的，如同在现实世界中的感觉一样。 交互性：用户对模拟环境内物体的可操作程度和从环境得到反馈的自然程度（包括实时性）。例如，用户可以用手去直接抓取模拟环境中虚拟的物体，这时手有握着东西的感觉，并可以感觉物体的重量，视野中被抓的物体也能立刻随着手的移动而移动。 构想性：也称想象性，指用户沉浸在多维信息空间中，依靠自己的感知和认知能力获取知识，发挥主观能动性，寻求解答，形成新的概念。此概念不仅是指观念上或语言上的创意，而且可以是指对某些客观存在事物的创造性设想和安排。 VR技术可以应用于各个领域，如游戏、娱乐、教育、医疗、军事、房地产、工业仿真等。随着VR技术的不断发展，它正在改变人们的生活和工作方式，为人们带来全新的体验。

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