京细菜谱是一个美食分享网站,提供优质的家常菜谱大全，仿京细菜谱小程序源码为喜欢美食的朋友提供了很多的美食烹饪教程 让您轻松学会做美食。对不同食材和地域的饮食做了不同的分类和详细的做菜方法 分类十分详细，八大菜系、特色食品、特殊场合、热门功效、人群细分、烘焙甜品、口味和食材分类的十分详细。 本菜谱小程序源码为云开发版本，不需要域名和服务器即可搭建小程序，直接导入开发者工具即可上传审核。 在当今社会，随着科技的迅猛发展，移动互联网已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。微信小程序作为一种新型的应用形式，其便捷性和易用性受到了广大用户的青睐。它无需下载安装，只需扫一扫或者搜索即可打开应用，极大地方便了人们的生活。而美食分享类的小程序更是以其独特魅力，成为了人们交流饮食文化、分享烹饪心得的重要平台。 “仿京细菜谱微信小程序源码云开发菜谱微信小程序源码.zip”这一标题所指的，就是一个专注于提供高质量家常菜谱的微信小程序源码。从描述中我们可以得知，这个小程序不仅为广大美食爱好者提供了丰富多样的美食烹饪教程，而且在内容分类上做到了细致入微。它涵盖了八大菜系、特色食品、特殊场合用菜、各种热门功效相关的食品、不同人群适宜的食谱以及烘焙甜品等多个细分领域，每个分类下又有更细致的食材和口味的划分。通过这样的分类，用户可以非常便捷地根据自己的喜好和需求，快速找到想要学习的菜谱。 更为重要的是，这一小程序的源码为云开发版本，这意味着用户不需要具备专业的服务器和域名知识，就可以轻松地搭建起自己的小程序。用户只需将源码导入微信开发者工具，进行一些简单的配置后，便可以上传至微信平台进行审核。这大大降低了小程序开发的技术门槛，使得更多没有专业背景的个人或小型团队也能够参与到小程序的开发中来，分享自己的美食成果。 此外，对于热衷于分享美食的用户而言，这样的小程序提供了一个非常好的平台。通过上传自己的烹饪心得和作品，不仅能够得到他人的赞赏和交流，还能够帮助他人学习新的烹饪技巧，传播饮食文化。同时，对于一些美食爱好者来说，这也是一种记录和分享自己美食生活的方式，通过小程序的互动功能，可以和更多志同道合的朋友交流心得，共同享受美食带来的快乐。 “仿京细菜谱微信小程序源码云开发菜谱微信小程序源码.zip”所代表的不仅仅是一份技术文件，更是一个连接美食爱好者、传承饮食文化的平台。它通过云开发技术的便利性，为用户提供了一个简单、快捷、高效的学习和分享方式，让热爱美食的人们在指尖的轻触间，享受到美食带来的无穷魅力。

智能家居系统通过连接不同的传感器和设备，实现了居家环境的智能控制和监控。在这个系统中，STM32微控制器通常用于采集环境数据，如温度和湿度信息。STM32是一款性能强大的单片机，具备多种内置功能，能够高效地处理来自传感器的数据。 ESP8266模块则作为无线通信的桥梁，它是一款成本效益高且功能强大的Wi-Fi模块，可以轻松地将STM32收集到的数据上传至云端。通过编程设置，STM32可以定期读取温湿度传感器的数据，并通过串行通信协议发送给ESP8266。然后，ESP8266利用其Wi-Fi功能连接到互联网，并将数据传送到Things Cloud云平台。 Things Cloud是一个提供设备连接服务的云平台，支持数据的存储、分析和可视化。当ESP8266将数据上传到Things Cloud后，用户可以在云平台上查看实时的温湿度数据，也可以利用平台提供的数据分析工具进行数据处理和生成报告。 此外，为了方便用户随时随地查看和管理家中的环境状况，还可以开发一款手机APP与云平台进行交互。这个APP可以通过Things Cloud提供的API接口获取数据，并展示给用户。用户可以通过APP

点云最佳拟合、最佳迭代以及ICP（Iterative Closest Point）是计算机视觉和三维几何处理中的核心概念，尤其在3D扫描、机器人定位、自动驾驶等领域有着广泛的应用。下面将详细阐述这些知识点。 点云是通过激光雷达、深度相机等设备获取的三维空间中的离散点集合，它描述了物体表面的信息。处理点云数据时，一个关键任务就是进行点云的最佳拟合，即找到一个理想的几何模型来近似这些点，以便于理解场景结构、去除噪声或进行物体识别。最佳拟合通常涉及最小化点到模型的距离误差，这可以通过各种数学优化方法实现，如最小二乘法。 最佳迭代是一种优化策略，用于逐步改进模型的拟合质量。在点云处理中，初始模型可能与实际数据存在较大偏差，通过不断迭代，每次调整模型参数以减小点云与模型之间的差异，最终达到最佳状态。这个过程可能包括多次计算点云到模型的距离、更新模型参数、重新计算距离，直到满足预设的收敛条件或达到最大迭代次数。 ICP算法是实现最佳拟合和迭代的一个经典方法，由Besl和McKay在1992年提出。ICP的主要思想是通过反复寻找点云中每个点最近的模型点，然后根据这些匹配对调整模型的位置和姿态，直到点云与模型的对应关系达到最佳。具体步骤如下： 1. 初始化：设定一个初始的模型位置和姿态。 2. 配对：计算点云中的每个点到模型的最近邻，形成匹配对。 3. 更新：根据匹配对的残差（即点到模型点的距离），通过最小化位姿变换的代价函数来更新模型的位置和姿态。 4. 重复：再次执行配对和更新步骤，直至达到预设的迭代次数或者匹配误差低于阈值。 ICP算法有多种变体，例如基于概率的GICP（Generalized Iterative Closest Point）、基于协方差的CICP（Consensus-based Iterative Closest Point）以及考虑重采样和聚类的RANSAC-ICP等，这些方法都在不同的场景下提升了ICP的性能和稳定性。 在"libicp"库中，包含了实现ICP算法和其他相关操作的工具和函数。这个库可能提供了点云数据的读取、预处理、点云匹配、模型拟合等功能，便于开发者在自己的项目中应用ICP算法进行3D点云的处理和分析。 点云最佳拟合和最佳迭代是通过数学优化手段改善模型对点云数据的拟合程度，而ICP算法是其中一种有效的方法。通过理解和应用这些技术，我们可以更好地理解和解析三维环境，推动相关领域的技术发展。

本文利用非静力平衡的中尺度模式MM5（V3）对2004年14号台风RANANIM （“云娜”）在登陆前近海加强及登陆初期的过程进行了54 h模拟，并加入人造台风优化初始场。结果表明：MM5能比较好地模拟出台风近海及登陆初期的移动路径及台风中心气压的变化。利用数值模拟结果，讨论了RANANIM （2004）台风在近海加强过程中的环流、动力和热力结构特征。发现在台风RANANIM近海加强的过程中对应有高空200 hPa净辐散场的存在，台风中心气压随净辐散值的增大而降低，反之亦然。净辐散值的减小对台风中心气压的

基于STM32的超声波水位检测与水温监控智能控制系统 该系统支持水位检测、水温检测、水泵控制及数据分析功能，连接阿里云服务器实现远程监控。支持原理图和源码公开。,基于STM32的超声波水位检测与水温控制系统——集成阿里云服务器及手机APP监控,基于STM32的水位检测自动控制系统 支持: 水位检测、水温检测、水泵控制、水温水位数据分析、已连接阿里云服务器、有手机端APP 水位检测: 超声波模块 水温检测: 温度传感器DS18B20 内容: 原理图、PCB文件、程序源码、服务器配置资料、模块参考资料 ,基于STM32; 水位检测; 水温检测; 自动控制系统; 超声波模块; 温度传感器DS18B20; 原理图; PCB文件; 程序源码; 服务器配置资料; 模块参考资料; 阿里云服务器; 手机端APP。,基于STM32的智能水位与水温自动控制系统——支持超声波检测与云服务器数据互通

植物大豆点云数据集是一款为植物表型研究和植物学图像分析专门设计的数据集，特别适合应用于SoftGroup项目中。这个数据集主要包括从多个角度和不同生长阶段收集的大豆植株的三维点云数据，以精确捕捉植物的几何形状和结构细节。 该数据集的特点在于其高密度和高精度的点云信息，能够为研究者提供关于植物生长动态、形态变化以及与环境互作的直观数据。这些数据不仅对于植物生物学家和农业科学家在进行品种改良、病害预防以及增产研究中具有重要价值，也为机器学习和计算机视觉领域的开发者提供了实际应用的可能。 在技术实现方面，植物大豆点云数据集支持与多种点云处理和分析工具的兼容，包括但不限于PCL（点云库）、Open3D等。这使得研究者可以方便地进行点云的滤波、分割、特征提取和三维重建等操作。 SoftGroup项目可以利用这些数据进行深入的分析，例如通过点云数据训练深度学习模型来识别和分类不同的植物病害或生长条件下的植物表型。此外，该数据集的应用还能够扩展到虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术中，为用户提供更加生动和互动的植物学习经验。 总之，植物大豆点云数据集是一个多功能、高效率的资源库，对于推动植

在IT行业中，集成不同的平台和服务已经成为提升效率和协作的关键步骤。本项目名为“打通钉钉和氚云，基于氚云框架二开的一个demo”，旨在演示如何利用氚云框架进行二次开发，实现钉钉与氚云之间的无缝连接。下面将详细阐述这个Demo所涉及的技术点、流程和关键概念。 我们要理解钉钉和氚云这两个平台的基本功能。钉钉是阿里巴巴集团推出的企业级通讯和协作平台，提供包括即时通讯、日程管理、任务分配、文档共享等多元化功能。氚云，则是阿里云推出的一款低代码开发平台，允许用户通过图形化界面快速构建企业应用，无需深厚的编程背景。 1. **氚云框架二次开发**：二次开发是指在已有的软件基础上进行定制化改造，以满足特定需求。在这个Demo中，开发者对氚云的框架进行了扩展，可能涉及了自定义组件、工作流、数据接口等方面。这需要开发者对氚云的API和开发工具有深入理解，同时也体现了低代码平台的灵活性和可扩展性。 2. **集成钉钉**：为了实现钉钉与氚云的打通，开发者可能采用了钉钉开放平台提供的API和SDK。通过这些工具，可以实现如消息推送、用户认证、数据同步等功能。例如，当氚云中的事件触发时，可以通过钉钉发送通知，或者从钉钉接收指令来操作氚云应用。 3. **API和Webhook**：API（Application Programming Interface）是不同系统间交互的基础，而Webhook是一种基于HTTP协议的事件驱动机制。在这个Demo中，开发者可能创建了自定义的API，使得钉钉能够调用氚云的服务，或者设置Webhook来监听特定事件并作出响应。 4. **身份验证和授权**：为了确保安全，集成过程中需要处理身份验证和权限管理。可能采用了OAuth 2.0等标准协议，确保用户在钉钉内的身份可以安全地被氚云识别和授权。 5. **数据同步与交换**：在两个平台之间，数据的同步是至关重要的。开发者可能使用了RESTful API或GraphQL来传输数据，确保钉钉和氚云的数据保持一致。 6. **示例代码和配置文件**：压缩包中的文件很可能包含示例代码片段、配置文件或部署脚本，这些可以帮助理解开发者如何实现上述功能。通过分析这些文件，可以学习到具体的编程技巧和实践。 这个Demo展示了如何通过低代码平台实现企业服务的整合，提高工作效率。对于IT从业者，尤其是关注企业级应用集成和低代码开发的人员来说，这是一个非常有价值的参考案例。它涉及到的技术点涵盖了API设计、身份验证、数据同步等多个方面，具有很高的学习价值。

"点云神经网络的解释性单点攻击" 点云神经网络的可解释性单点攻击是近年来研究的热点话题。随着自动驾驶和机器人领域的发展，点云数据研究的需求也随之增加。点云网络的鲁棒性和可靠性变得越来越重要，但目前仍然没有得到充分的研究。点云神经网络的攻击可以分为两类：形状可感知的生成和点移动攻击。然而，大多数的研究都集中在欺骗人类，而不是解决模型本身的操作原理。 在这项工作中，我们提出了两种基于可解释性方法的对抗性攻击：单点攻击（OPA）和关键点攻击（CTA）。我们的方法通过结合可解释性方法更精确地瞄准对预测至关重要的点。我们的研究结果表明，流行的点云网络可以被欺骗的成功率很高，只需要从输入实例中移动一个点。 点云神经网络的可解释性单点攻击的研究具有重要的现实意义。在自动驾驶和机器人领域中，点云识别系统的稳定性和透明度是至关重要的。我们的方法可以用于检测点云网络的弱点，提高点云网络的鲁棒性和可靠性。 我们的方法也可以用于生成高质量的反事实，提高用户对模型的理解和信任。通过结合部分语义，我们的方法可以被扩展为生成高质量的反事实。此外，我们的方法也可以用于检测点云网络的内部脆弱性，提高点云网络的鲁棒性和可靠性。 本文的组织结构如下：我们介绍了点云神经网络的攻击的相关研究。然后，我们详细介绍了我们提出的方法。在第四节中，我们展示了对抗性示例的可视化，并展示了与现有研究的比较结果。在第五节中，我们讨论了从实验中得出的关于鲁棒性和可解释性的有趣观察结果。我们总结了我们的工作。 我们的贡献可以总结如下： * 我们提出了两种基于可解释性方法的对抗性攻击：单点攻击（OPA）和关键点攻击（CTA）。 * 我们调查了不同的池架构作为现有点云网络的替代品，这对内部脆弱性对关键点转移有影响。 * 我们从可解释性的角度讨论了对抗性攻击的研究潜力，并提出了我们的方法在促进可解释性方法的评估方面的应用。 在未来，我们计划继续深入研究点云神经网络的可解释性单点攻击，提高点云网络的鲁棒性和可靠性，并应用于自动驾驶和机器人领域。

塔石DTU与阿里云物联网平台连接方法和TOPIC的设置