CF：进位借位标志 ZF：零标志 SF：符号标志 OF：溢出标志（4大判定原则） PF：奇偶标志（运算结果的最后一个字节1的个数） AF：辅助进位标志（运算结果的第3位<从右往左数4位>是否产生进位或借位） DF：方向标志 标志寄存器的第10位是DF（从右往左数第11位）。在串处理命令中，控制每次操作后源、目的寄存器ESI、EDI的调整方向：DF=0 每次操作后ESI/EDI递增；DF=1每次操作后ESI/EDI递减

大学课程 移动通信复习知识点，针对的是温州大学14级。

python基础知识点脑图.xmind

（1）利用AE和C++实现三维数据的基本操作（缩放、漫游等），打开sxd工作空间文档。 （2）shapefile;tin;featureclass,rasterdataset数据的加载。 （3）自行调用AO实现ArcToolbox部分功能，由点生成TIN，由TIN生成等高线。

unity+tuio协议的多点触控，实现了tuio协议和unity3D的无缝结合 可以用来对接unity项目的互动大屏开发，这个是非常好用的模拟器

如图是效果图 是仿饿了的点餐界面 1.点击左侧的ListView，通过在在适配器中设置Item来改变颜色，再通过notifyDataSetInvalidated来刷新并用lv_home.setSelection(showTitle.get(arg2));来关联右侧的 2.右侧的主要是重写下onScroll的方法；来改变左侧ListView的颜色及背景 不过程序中还有个问题，望大神解答就是我右侧的ListView下拉时，上面的TextView能改变；但是上拉时，TextView的不能及时改变应为滑动时我只拿了firstVisibleItem来判断的 Demo的连接：http://do

matlab连续潮流程序绘制PV曲线 静态电压稳定 该程序为连续潮流IEEE14节点和33节点的程序 运行出来有分岔点和鼻点 可移植性强，注释详细

数字化转型则是指企业或组织借助数字化技术和工具，对业务流程、组织架构和营销方式等进行重构和创新，以提高业务效率、推动业务增长和提升客户体验。数字化转型是一个全面性的改变，它需要领导层的支持和全员参与，包括业务流程、技术架构和组织文化等多个方面的变革。 数字化转型带来了商业机遇，包括：降低成本、提高效率、增加收入等。同时也带来了挑战，包括：技术升级、人才培养、安全保障等。 以上是自己的一点思考，仅供参考

YOLOv5是一种高效、快速的目标检测框架，尤其适合实时应用。它采用了You Only Look Once (YOLO)架构的最新版本，由Ultralytics团队开发并持续优化。在这个基于Python的示例中，我们将深入理解如何利用YOLOv5进行人脸检测，并添加关键点检测功能，特别是针对宽脸（WideFace）数据集进行训练。 首先，我们需要安装必要的库。`torch`是PyTorch的核心库，用于构建和训练深度学习模型；`torchvision`提供了包括YOLOv5在内的多种预训练模型和数据集处理工具；`numpy`用于处理数组和矩阵；而`opencv-python`则用于图像处理和显示。 YOLOv5模型可以通过`torch.hub.load()`函数加载。在这个例子中，我们使用的是较小的模型版本'yolov5s'，它在速度和精度之间取得了较好的平衡。模型加载后，设置为推理模式（`model.eval()`），这意味着模型将不进行反向传播，适合进行预测任务。 人脸检测通过调用模型对输入图像进行预测实现。在`detect_faces`函数中，首先对图像进行预处理，包括转换颜色空间、标准化像素值和调整维度以适应模型输入要求。然后，模型返回的预测结果包含每个检测到的对象的信息，如边界框坐标、类别和置信度。在这里，我们只关注人脸类别（类别为0）。 为了添加关键点检测，定义了`detect_keypoints`函数。该函数接收检测到的人脸区域（边界框内的图像）作为输入，并使用某种关键点检测算法（这部分代码未提供，可以根据实际需求选择，例如MTCNN或Dlib）找到人脸的关键点，如眼睛、鼻子和嘴巴的位置。关键点坐标需要转换回原始图像的坐标系。 最后，`detect_faces`函数返回的人脸和关键点信息可以用于在原始图像上绘制检测结果。这包括边界框和置信度信息，以及关键点的位置，以可视化验证检测效果。 需要注意的是，这个示例假设已经有一个训练好的YOLOv5模型，该模型是在宽脸数据集上进行过训练，以适应宽角度人脸的检测。宽脸数据集的特点是包含大量不同角度和姿态的人脸，使得模型能够更好地处理真实世界中的各种人脸检测场景。 如果要从零开始训练自己的模型，你需要准备标注好的人脸数据集，并使用YOLOv5的训练脚本（`train.py`）进行训练。训练过程中，可能需要调整超参数以优化模型性能，如学习率、批大小、训练轮数等。 总的来说，这个Python示例展示了如何集成YOLOv5进行人脸检测和关键点检测，适用于对实时或近实时应用进行人脸分析的场景。为了提高性能，你可以根据实际需求调整模型大小（如使用'yolov5m'或'yolov5l'），或者自定义训练以适应特定的数据集。同时，关键点检测部分可以替换为更适合任务的算法，以达到更好的效果。

二维激光slam导航算法move_base改进版本 通过在move_base_params.yaml中配置参数可实现移动机器人的二次调整，解决机器人定位精度设置太高而影响到达目标点的概率底的问题。 pid_kp: 0.5 pid_kd: 0.5 pid_ki: 0.1 #超时时间 pid_time_out: 200 #目标位置精度,不依靠导航调整,自动通过pid调整 pid_xy_goal_tolerance: 0.005 #目标角度精度,不依靠导航调整,自动通过pid调整 pid_yaw_goal_tolerance: 0.005 #目标位置精度容忍值 pid_tolerate_xy_goal_tolerance: 0.01 #目标角度精度容忍值 pid_tolerate_yaw_goal_tolerance: 0.01 #大于30cm时不能调整，误差太大 pid_distance_threshold: 0.3 pid_isStartPid: true #是否是全向底盘 isOmni: false 视频地址：https://b23.tv/JYhZ8ig