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多点目标回波信号(两个点)：

2.2完整源码版,包括工程文件保证可以编译通过 多线程socket文件传输/支持断点续传/收发消息/点对多点 使用阻塞方式的socket,使用多线程,有较高的性能. 在局域网中测试达到极限速度. 支持断点续传. 服务端可同时接收多个文件. 传输文件的同时可以发送网络消息. 如有问题,请与我联系： hongxing777@gmail.com

Geo.Library-.NET的2D地理空间库 Geo 2D库可读取/写入wkt / wkb / geojson并进行交集，并集，差等计算。 支持点，多点，多边形，多面体。 努吉特 Install-Package GeoLibrary -Version 1.1.0 支持几何类型 观点 多点 LineString 多边形 多多边形 特征 WKT支持 从WKT字符串读取 写入WKT字符串 GeoJson支持 从GeoJson字符串读取 写入GeoJson字符串 WKB支持 从WKB十六进制字符串读取 写入WKB十六进位字串 几何运算 交叉口检查 点与点 点和多点 多点和多点 点和多边形（点是否在多边形内） MultiPoint＆Polygon（是否任何点在多边形内） 相交 点与点 点和多点 多点和多点 联盟 点与点 点和多点 多点和多点 点特殊功能 IsBetweenLinear：

本文主要使用Python+Qt+ sh脚本+网页响应实现小车的自动化，固定巡航 但是我们可能有一种使用情况，就是不能使用这种方式操作导航，而是发布目标点的方式实现自主导航。本节主要研究如何发送单个目标点实现turtlebot仿真机器人实现导航。 因为rviz太麻烦每次都需要手动触发一次，于是苦苦追寻一种能够自动保存航点，固定化的，来回航点实现来回航点的自动化巡航。 pyQT5中使用定时器触发对应的事件后并自动退出，让整个流程达到全自动化保存并执行，详细的参数博客来自于Ros 与 Web之网页保存航命令并完成自动巡航任务建立（9 )中详细介绍 代码详细注释方便二次开发，通过python编写跳过C的复杂编译，编译通过后可以直接运行并使用，整个功能包包括了完整的编译流程，放入Ros编译空间可以直接运行，并通过编译 无需进行二次的调试Cmake文件，依次执行按照博客即可实现相关功能 在完成了之前的Web端显示地图，也只是完成了整个导航框架中的一小部分，本包完善！

基于无线传输的仓库多点温度智能监控系统设计

多点路径规划指标电力系统谱聚类 概述 该存储库包含博士学位论文[1]的随附MATLAB代码： Ilya Tyuryukanov，“交流输电网络控制的图形划分算法：发电机慢相干性，有意控制的孤岛效应和二次电压控制”，代尔夫特理工大学，博士学位论文，2020年。 该存储库组织为面向对象的MATLAB工具箱，其中MATLAB类将与不同主题或用例相关的方法组组合在一起。 @BaseIn - MatpowerIn的父类； 它包含一些基本领域，旨在针对超出MATPOWER数据的更广泛的用例。 @MatpowerIn-用于存储和处理MATPOWER中的数据的类。 @GraphUtils-静态类，结合了各种主要用于处理图形矩阵（例如，邻接矩阵或入射矩阵）的方法，也适用于以其他格式表示的图形。 @PFgraph-一个自定义的MATLAB类，用于表示电源系统图。 它的方法与@GraphUtils的方法部分相交，但是需要PFgraph对象作为输入。 @Utils-一个辅助静态MATLAB类，其中包含一些与主要主题没有直接关系的辅助方法。 @PST-静态MATLAB类，其中包含一些与生成器一致性相关的功能。

文章针对酒店、宾馆房间的温度控制，采用工控机作上位机，多台单片机作下位机，组成2级分布式多点温度测量的巡回检测系统；由单片机控制温度传感器DS18B20进行温度采集，工控机对传回的温度数据进行处理、显示，使酒店房间的温度既可以集中控制，也可在各个房间单独控制，得到一个合适、舒服的温度。

安卓源码包android多点触控&手势操作灯DEMO源码： 一个最最基础的图形程序，圆可以拖动，两点触控是删除圆，3点触控是添加一个圆 做了四个界面的滑动功能，设置了每个界面的移动动画操作 多点触控控制字体大小,源码中有详细注释，简单Demo 通过手势实现的缩放处理 通过手势对图片进行任意放大绽放旋转

多点路径规划指标FillFactorEstimatorFor ConstructionVehicles 结果可视化 图1：容量估算和存储桶检测 图2：输入描述 提交给“用于工程车辆的填充因子估计和铲斗检测的基于神经网络的方法”论文的数据集和源代码已提交给 抽象的 铲斗填充系数对于测量工程车辆的生产率至关重要，这是一次铲斗中铲斗中装载的物料的百分比。 另外，铲斗的位置信息对于铲斗轨迹规划也是必不可少的。 已经进行了一些研究，以通过最先进的计算机视觉方法对其进行测量，但是未考虑应用系统对各种环境条件的鲁棒性。 在这项研究中，我们旨在填补这一空白，并包括六个独特的环境设置。 图像由立体相机捕获，并用于生成点云，然后再构建为3D地图。 最初提出了这种新颖的深度学习预处理管道，并且该可行性已通过本研究验证。 此外，采用多任务学习（MTL）来开发两个任务之间的正相关关系：填充因子预测和存储桶检测。 因此，经过预处理后，将3D映射转发到带有改进的残差神经网络（ResNet）的卷积神经网络（Faster R-CNN）的更快区域。 填充因子的值是通过分类和基于概率的方法获得的，这是新颖的，并且可以实现启