指针式仪表倾斜校正opencv算法python代码及仪表图像（包含倾斜的和模板图像） opencv 里面的sift算法，如果想改成SURF算法直将“SIFT_create”修改成“SURF_create”即可 #SURF_create受专利保护，直接运行报错，SIFT_create可以直接跑 下面提供了两种使用SURF_create的方法 1. 卸载已有安装opencv-python： pip uninstall opencv-python 2. 安装opencv-contrib-python 3.2版本以下： pip install opencv-contrib-python==3.4.2 也可以不降低版本号，进行编译，详细流程见链接 https://blog.csdn.net/m0_50736744/article/details/129351648

如何实现用C#连接数据库，手把手一步步教你操作，看完绝对会！

C#实现各种排序算法

RabbitMQ教程，内含代码，从安装到基础知识到最终实现都有详细指导。 实现方式：1.Java基础实现，2.整合springboot。

本系统以TM4C123GH6PM 单片机/FPGA 为控制核心，基于正弦脉冲宽度 调制（SPWM），设计制作了单相正弦波逆变电源，实现了输入15V 直流电压， 输出有效值为10V、额定功率为10W 的正弦交流电压，交流频率在20Hz 至100Hz 内能以1Hz 为步进值进行调整。系统使用TM4C123GH6PM 单片机/FPGA 产生 SPWM 波控制全桥电路，桥路输出信号经LC 滤波电路后得到失真度小于0.5% 的正弦波；系统采用PID 控制算法使输出交流电压负载调整率低于1%；通过合 理选用MOSFET 等措施使系统效率达到89%；采用互感器和AD 采样芯片获得 输出电流与输出电压，通过FPGA 控制继电器实现输出过流保护和自恢复功能。 系统可通过键盘步进控制和蓝牙控制两种方式设置交流频率，通过LCD 屏幕和 蓝牙接收设备实时显示系统工作参数，人机交互良好。经测试，系统除输出效率 外达到题目的全部指标要求。

Java 毕业设计，Java 课程设计，基于 SpringBoot+Vue 开发的，含有代码注释，有一定基础的可以看懂。毕业设计、期末大作业、课程设计、高分必看，下载下来，简单部署，就可以使用。 包含：项目源码、数据库脚本、软件工具等，前后端代码都在里面。 该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷，具有很高的实际应用价值。 项目都经过严格调试，确保可以运行！ 1. 技术组成 前端：html、javascript、Vue 后台框架：SpringBoot 开发环境：idea 数据库：MySql（建议用 5.7 版本，8.0 有时候会有坑） 数据库工具：navicat 部署环境：Tomcat（建议用 7.x 或者 8.x 版本）， maven 2. 部署 如果部署有疑问的话，可以找我咨询 后台路径地址：localhost:8080/项目名称/admin/dist/index.html 前台路径地址：localhost:8080/项目名称/front/index.html （无前台不需要输入）

基于六自由度机械臂人工势场法避障代码仿真，可以与RRT算法结合使用，包含正逆解分析

在STM32F407单片机上实现Modbus RTU协议的主机程序，你需要遵循Modbus RTU的通信规范，并使用STM32的硬件资源来编写代码。以下是一个基本的步骤和代码示例，用于在STM32F407上实现Modbus RTU主机功能。 1. 硬件准备 STM32F407开发板 RS485通信模块（通常包括RS485收发器和终端电阻） 连接线 2. 软件环境 STM32CubeIDE 或 Keil uVision STM32CubeF4固件库 3. 配置USART和GPIO 首先，你需要配置USART用于串行通信，并配置GPIO用于控制RS485收发器的方向（发送或接收）。

马尔可夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo, MCMC）算法是一种用于模拟复杂概率分布的统计技术，特别适用于处理高维数据和贝叶斯统计中的后验分布计算。在MATLAB中，我们可以利用统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）中的`mcmc`函数来实现MCMC算法。 在这个例子中，我们关注的是使用MCMC进行贝叶斯线性回归。贝叶斯线性回归是一种统计方法，它将线性回归模型与贝叶斯定理相结合，允许我们对模型参数进行概率解释，并能处理不确定性。首先，我们需要生成一些带有噪声的线性数据，这里使用`linspace`和`randn`函数创建了X和Y的数据集。 接着，使用`fitlm`函数构建了一个线性回归模型。在贝叶斯框架下，我们需要定义模型参数的先验分布。在这个例子中，我们为截距和系数分配了均值为0、标准差为10的正态分布。似然函数通常基于观测数据，这里是假设误差服从均值为0、方差为1的正态分布，因此使用`normpdf`函数来表示。 目标函数是似然函数与先验分布的乘积的对数，这在贝叶斯统计中称为联合分布的对数。MCMC算法的目标是找到使得联合分布最大的参数值，也就是后验分布的峰值。 在设定MCMC的参数时，我们需要指定迭代次数（`numIterations`）、燃烧期（`burnIn`，用于去除初始阶段的不稳定样本）、初始状态（`initialState`）以及提议分布的协方差矩阵（`proposalCov`，影响采样的步长和方向）。`mcmc`函数用于创建MCMC对象，而`mcmcrun`函数则执行实际的采样过程。 采样完成后，我们可以分析采样结果，例如通过`chainstats`计算参数的统计量，如均值和标准差，以及使用`ksdensity`函数绘制参数的后验分布图，这有助于我们理解参数的不确定性范围。 除了上述的Metropolis-Hastings算法（`mcmcrun`函数默认使用的采样方法），MATLAB的统计和机器学习工具箱还提供了其他MCMC方法，如Gibbs采样和Hamiltonian Monte Carlo，它们在不同场景下各有优势。例如，Gibbs采样可以更有效地探索多维空间，而Hamiltonian Monte Carlo则利用物理动力学原理提高采样的效率和质量。 总的来说，MATLAB提供了一个强大且灵活的平台来实现马尔可夫链蒙特卡洛算法，使得研究人员和工程师能够处理复杂的贝叶斯统计问题，包括参数估计、模型选择和推断。通过熟悉这些工具和方法，用户可以更好地应用MCMC到各种实际问题中，如信号处理、图像分析、机器学习等领域的建模和分析。

BERT+BiLSTM+CRF是一种用于中文命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）的模型，结合了BERT模型、双向长短时记忆网络（Bidirectional LSTM）和条件随机场（CRF）。 BERT是一种预训练的深度双向变换器模型，具有强大的自然语言处理能力。它能够学习上下文相关的语义表示，对于NLP任务非常有用。 BiLSTM是一种循环神经网络，能够捕捉上下文之间的依赖关系。通过同时考虑前向和后向上下文，BiLSTM能够更好地理解句子中实体的边界和内部结构。 CRF是一种概率图模型，常用于序列标注任务。它能够基于输入序列和概率分布进行标签推断，使得预测的标签序列具有全局一致性。 在BERT+BiLSTM+CRF模型中，首先使用BERT模型提取句子中的特征表示。然后，将这些特征输入到BiLSTM中，通过双向上下文的学习，得到更丰富的句子表示。最后，使用CRF层对各个词的标签进行推断，并输出最终的实体识别结果。 这种模型的优势在于能够充分利用BERT的语义信息和BiLSTM的上下文依赖性，同时通过CRF层对标签进行约束，提高了实体识别的