ITEAD的这个MP3音乐扩展板可以播放内存卡或者U盘里面的MP3音乐文件，输出是标准的耳机接口，可以接耳机、音响（额外供电）等。详细资料和库下载见“相关文件”下载。 需要用到的配件: 实物硬件连接如下: MP3音乐扩展板直接叠加到UNO，HC-SR04的接线如下图: 烧写代码到UNO中，见“相关文件”下载。部分截图展示: 视频演示: 控制的原理: 通过超声波检测到不同距离的范围值来控制音乐扩展板上的A0-A3四个信号脚。因为HC-SR04有盲区，最低检测距离最好是在7cm以上，可以自己多调试。另外内存卡里面的音乐文件排序在music扩展板读取的时候好像是相反的，切换上下首的顺序相反。如果介意的话可以把程序里的上下首切换的距离反过来。 因为这个music扩展板只占用了4个引脚，小伙伴们可以添加跟多的传感器来控制音乐播放:再加一个超声波模块控制音量；使用人体红外传感器制作音乐门铃等等。

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详细讲解E-R图的概念、用法和数据库的三种模式。

当心！“数据”一样会说谎！ 例2：一所艺术学校，男生校服只有裤子款式（100%选裤子），而女生校服有裙子和裤子两种款式，经统计得知75%的女生选裙子款，25%选裤子款。今天进入校园，远远看到一个穿裤子的同学，他是男生的概率高？还是女生的概率高？ 根据之前讲座交流的经验，对于第一次阅读这份数据的朋友，大都判断该同学更可能是男生。但如果我把所有的数据细节都透露出来，大家的结论会不会有变化呢？ 例2的完整数据：艺术学校有女生900人，男生100人。看到一个穿裤子男生的概率为10% × 100% = 0.1，而看到一个穿裤子女生的概率为90% × 25% = 0.225，所以远远看到一个穿裤子的同学，他更有可能是女生！ 例2只公布了似然概率，却隐藏了先验概率信息，使人的判断发生迷惑。什么是似然概率和先验概率呢？这涉及到统计学中的贝叶斯公式，描述一件事物发生的概率与两个概率相关，先验概率和似然概率。 数学表示：P(h1 | D) ∝ P(h) × P(D | h) 假设h代表我们对某个事物的判断，如果有两个判断（如某同学是男或是女），可以写为h1、h2。数据D表示观测到的统计数据。P(h|D)表示看到数据D后，判断假设h为真的概率。P(D|h)表示判断假设h为真的情况下，观测到数据D的概率。那么，贝叶斯定理说明了“观测到数据D，判断假设h为真的概率”，与“假设h天然出现的概率（P(h)，称为先验概率）”和“假设h为真的情况下，观测到数据D的概率（P(D|h)，称为似然概率）”成正比。 其实更准确的公式是 P(h | D) = P(h) ×P(D | h) /P(D)，因为对于不同的假设h，数据D天然出现的概率P(D)均相同。其对判断“哪个假设h更可能是真的”不起作用，通常可以忽略。 回到艺术学校的例子，观测数据D =看到该同学穿的是裤子，假设 h1=他是男生，假设h2=她是女生。 因为艺术学校男生有100人、女生有900人，所以先验概率 P(h1) =10%、P(h2)=90%。 因为男生 100%会选择裤子，女生 25%会选择裤子，所以似然概率P(D | h1) =100%、P(D | h2) =25%。 那么，校园中随意看到了一位穿裤子的同学， 他是男生的概率近似：P(h1 | D) = P(h1) × P(D | h1) = 10% × 100% = 0.1 她是女生的概率近似：P(h2 | D) = P(h2) × P(D | h2) = 90% × 25% = 0.225 可见女生的概率要比是男生的概率高1倍多，这位穿裤子的同学更可能是女生! 注释：上述计算亦可以加上P(D)的考量，会得到精确的概率结果。女生有225人穿裤子，男生100人穿裤子，校园1000名学生中穿裤子的概率P(D)为32.5%。将上述近似值除以P(D)，得到他是男生的概率为30.8%，她是女生的概率为69.2%，之间的差距比例是一致的（0.1/0.225 = 30.8%/69.2%），所以通常可以省去计算P(D)。 从这两个例子可见，隐藏一部分数据，只展示部分维度时，可能会诱导人们得出完全不同的结论。在某些场景下，更细节的相关信息是不能忽略的，隐藏了部分事实就相当于说谎。很多数据分析工作均需要全面细致的数据信息才能做出正确的判断。

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通常我们知道wpe可以截取数据包并修改再发送，还有制作滤镜，但是大多会被游戏检测软件拦截，这里我们教会大家制作WPE类型的封包外挂，来避免游戏的检测。

一、对于二值图，0代表黑色，255代表白色。去除小连通区域与孔洞，小连通区域用8邻域，孔洞用4邻域。 函数名字为：void RemoveSmallRegion(Mat &Src, Mat &Dst,int AreaLimit, int CheckMode, int NeihborMode) CheckMode: 0代表去除黑区域，1代表去除白区域; NeihborMode：0代表4邻域，1代表8邻域; 如果去除小连通区域CheckMode=1,NeihborMode=1去除孔洞CheckMode=0，NeihborMode=0 记录每个像素点检验状态的标签，0代表未检查，1代表正在检查,2代

利用电桥电路精确测量电阻及其它模拟量的历史已经很久远。本文讲述电桥电路的基础并演示如何在实际环境中利用电桥电路进行精确测量，文章详细介绍了电桥电路应用中的一些关键问题，比如噪声、失调电压和失调电压漂移、共模电压以及激励电压，还介绍了如何连接电桥与高精度模/数转换器（ADC）以及获得最高ADC性能的技巧。   概述 惠斯通电桥在电子学发展的早期用来精确测量电阻值，无需精确的电压基准或高阻仪表。实际应用中，电阻电桥很少按照最初的目的使用，而是广泛用于传感器检测领域。本文分析了电桥电路受欢迎的原因，并讨论在测量电桥输出时的一些关键因素。注意：本文分两部分，第一部分回顾了基本的电桥架构，并将重点放在低输出信号的电桥电路，比如导线或金属箔应变计。第二部分，应用笔记3545，“电阻电桥基础：第二部分”介绍使用硅应变仪的高输出信号电桥。