（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

51单片机的16X16LED点阵式汉字电子显示屏的设计 本文主要讲述了基于MCS-51单片机的16x16点阵LED电子显示屏的设计。该设计采用动态扫描的显示方法，使用四个74LS273锁存器，实现了16x16点阵LED显示屏的设计。该设计可以实现汉字显示、图形显示等功能，具有广泛的应用前景。 知识点1：点阵LED显示屏的工作原理 点阵LED显示屏是由多个发光二极管按矩阵形式排列封装而成，通常用来显示时间、图文等信息。该显示屏的工作原理是通过行驱动器和列驱动器来控制每一行和每一列的发光二极管，从而实现显示的效果。 知识点2：动态扫描的显示方法 动态扫描的显示方法是指通过行驱动器和列驱动器来控制每一行和每一列的发光二极管，以实现显示的效果。这种方法可以节省锁存器，也可以实现多行（如16行）的同名列共用一套驱动器。 知识点3：单片机的应用 单片机是计算机系统的核心组件，负责处理和执行计算机指令。本文中，MCS-51单片机被用于控制16x16点阵LED电子显示屏的显示操作。 知识点4：74LS273锁存器的应用 74LS273锁存器是一个八位锁存器，常用于数字电路设计中。在本文中，四个74LS273锁存器被用于实现16x16点阵LED显示屏的设计。 知识点5： proteus 画出电路原理图 proteus是一个电路设计软件，常用于电路设计和仿真。本文中，使用proteus画出了16x16点阵LED显示屏的电路原理图，并进行了仿真调试。 知识点6：点阵LED显示屏的应用前景 点阵LED显示屏具有广泛的应用前景，如车站、码头、机场、商场、医院、宾馆、银行、证券市场、建筑市场、拍卖行、工业企业管理和其它公共场所。 知识点7：单片机课程设计 单片机课程设计是计算机科学和技术专业的重要组成部分，本文中，基于MCS-51单片机的16x16点阵LED电子显示屏的设计是一个典型的单片机课程设计项目。 知识点8：Hardeware电路设计 硬件电路设计是计算机系统设计的重要组成部分，本文中，硬件电路设计包括了锁存器、行驱动器、列驱动器等组件的设计和实现。 知识点9：系统软件设计 系统软件设计是计算机系统设计的重要组成部分，本文中，系统软件设计包括了单片机的编程和显示程序的设计和实现。 知识点10：显示屏的扩展 显示屏的扩展可以通过级联的方式实现，但需要注意不要超过驱动负载范围。

(word完整版)《数据库原理》知识点总结-推荐文档.pdf

git clone https://github.com/lturing/ORB_SLAM3_ROS 针对上面的连接下载不下来文件的情况，上传ORB_SLAM3_ROS代码，该代码包括RGBD稠密建图的程序