指针式仪表倾斜校正opencv算法python代码及仪表图像（包含倾斜的和模板图像） opencv 里面的sift算法，如果想改成SURF算法直将“SIFT_create”修改成“SURF_create”即可 #SURF_create受专利保护，直接运行报错，SIFT_create可以直接跑 下面提供了两种使用SURF_create的方法 1. 卸载已有安装opencv-python： pip uninstall opencv-python 2. 安装opencv-contrib-python 3.2版本以下： pip install opencv-contrib-python==3.4.2 也可以不降低版本号，进行编译，详细流程见链接 https://blog.csdn.net/m0_50736744/article/details/129351648

RabbitMQ教程，内含代码，从安装到基础知识到最终实现都有详细指导。 实现方式：1.Java基础实现，2.整合springboot。

本系统以TM4C123GH6PM 单片机/FPGA 为控制核心，基于正弦脉冲宽度 调制（SPWM），设计制作了单相正弦波逆变电源，实现了输入15V 直流电压， 输出有效值为10V、额定功率为10W 的正弦交流电压，交流频率在20Hz 至100Hz 内能以1Hz 为步进值进行调整。系统使用TM4C123GH6PM 单片机/FPGA 产生 SPWM 波控制全桥电路，桥路输出信号经LC 滤波电路后得到失真度小于0.5% 的正弦波；系统采用PID 控制算法使输出交流电压负载调整率低于1%；通过合 理选用MOSFET 等措施使系统效率达到89%；采用互感器和AD 采样芯片获得 输出电流与输出电压，通过FPGA 控制继电器实现输出过流保护和自恢复功能。 系统可通过键盘步进控制和蓝牙控制两种方式设置交流频率，通过LCD 屏幕和 蓝牙接收设备实时显示系统工作参数，人机交互良好。经测试，系统除输出效率 外达到题目的全部指标要求。

基于六自由度机械臂人工势场法避障代码仿真，可以与RRT算法结合使用，包含正逆解分析

在STM32F407单片机上实现Modbus RTU协议的主机程序，你需要遵循Modbus RTU的通信规范，并使用STM32的硬件资源来编写代码。以下是一个基本的步骤和代码示例，用于在STM32F407上实现Modbus RTU主机功能。 1. 硬件准备 STM32F407开发板 RS485通信模块（通常包括RS485收发器和终端电阻） 连接线 2. 软件环境 STM32CubeIDE 或 Keil uVision STM32CubeF4固件库 3. 配置USART和GPIO 首先，你需要配置USART用于串行通信，并配置GPIO用于控制RS485收发器的方向（发送或接收）。

马尔可夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo, MCMC）算法是一种用于模拟复杂概率分布的统计技术，特别适用于处理高维数据和贝叶斯统计中的后验分布计算。在MATLAB中，我们可以利用统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）中的`mcmc`函数来实现MCMC算法。 在这个例子中，我们关注的是使用MCMC进行贝叶斯线性回归。贝叶斯线性回归是一种统计方法，它将线性回归模型与贝叶斯定理相结合，允许我们对模型参数进行概率解释，并能处理不确定性。首先，我们需要生成一些带有噪声的线性数据，这里使用`linspace`和`randn`函数创建了X和Y的数据集。 接着，使用`fitlm`函数构建了一个线性回归模型。在贝叶斯框架下，我们需要定义模型参数的先验分布。在这个例子中，我们为截距和系数分配了均值为0、标准差为10的正态分布。似然函数通常基于观测数据，这里是假设误差服从均值为0、方差为1的正态分布，因此使用`normpdf`函数来表示。 目标函数是似然函数与先验分布的乘积的对数，这在贝叶斯统计中称为联合分布的对数。MCMC算法的目标是找到使得联合分布最大的参数值，也就是后验分布的峰值。 在设定MCMC的参数时，我们需要指定迭代次数（`numIterations`）、燃烧期（`burnIn`，用于去除初始阶段的不稳定样本）、初始状态（`initialState`）以及提议分布的协方差矩阵（`proposalCov`，影响采样的步长和方向）。`mcmc`函数用于创建MCMC对象，而`mcmcrun`函数则执行实际的采样过程。 采样完成后，我们可以分析采样结果，例如通过`chainstats`计算参数的统计量，如均值和标准差，以及使用`ksdensity`函数绘制参数的后验分布图，这有助于我们理解参数的不确定性范围。 除了上述的Metropolis-Hastings算法（`mcmcrun`函数默认使用的采样方法），MATLAB的统计和机器学习工具箱还提供了其他MCMC方法，如Gibbs采样和Hamiltonian Monte Carlo，它们在不同场景下各有优势。例如，Gibbs采样可以更有效地探索多维空间，而Hamiltonian Monte Carlo则利用物理动力学原理提高采样的效率和质量。 总的来说，MATLAB提供了一个强大且灵活的平台来实现马尔可夫链蒙特卡洛算法，使得研究人员和工程师能够处理复杂的贝叶斯统计问题，包括参数估计、模型选择和推断。通过熟悉这些工具和方法，用户可以更好地应用MCMC到各种实际问题中，如信号处理、图像分析、机器学习等领域的建模和分析。

# Resnet50卷积神经网络训练MNIST手写数字图像分类 Pytorch训练代码 1. 使用Pytorch定义ReNet50网络模型； 2. 使用Pytorch加载MNIST数据集，首次运行自动下载； 3. 实现训练MNIST手写数字图像分类，训练过程显示loss数值； 4. 训练完成后保存pth模型权重文件； 5. 在测试集上测试训练后模型的准确率。

RTKLIB代码解释，代码框架说明

Java是一种广泛使用的面向对象的编程语言，以其跨平台、高性能和丰富的类库而著名。"Java练习代码"可能是一个包含了一系列Java编程练习的项目，旨在帮助学习者加深对Java语言的理解，提高编程技能。这个压缩包文件名为"java-master"，暗示这可能是一个Git仓库的主分支，通常包含了一个项目的源代码、测试文件以及相关的项目配置。 在Java学习过程中，常见的知识点包括： 1. **基础语法**：包括变量声明、数据类型（如基本类型、引用类型）、运算符、流程控制（如if语句、switch语句、循环结构）、异常处理等。 2. **类与对象**：这是面向对象编程的核心。理解类的定义、对象的创建、封装、继承和多态性是Java学习的重点。 3. **集合框架**：如ArrayList、LinkedList、HashSet、HashMap等，它们提供了存储和操作对象的方式。理解它们的内部原理和适用场景非常重要。 4. **输入输出流**：Java的I/O流系统用于处理数据的输入和输出，包括文件操作、网络通信等。 5. **多线程**：Java提供了丰富的多线程支持，如Thread类、Runnable接口，以及同步机制（synchronized关键字、Lock接口等）。 6. **接口与抽象类**：接口定义了方法的规范，而抽象类可以包含抽象方法和具体方法。理解它们的区别和使用场景是高级Java编程的基础。 7. **泛型**：泛型提高了代码的类型安全性，避免了强制类型转换，并有助于在编译时发现类型错误。 8. **注解（Annotation）**：注解为代码提供了元数据，可用于编译时或运行时的处理，如Spring框架中的依赖注入。 9. **反射（Reflection）**：允许程序在运行时检查和修改自身的行为，是实现动态代理、元编程的关键。 10. **Swing或JavaFX**：这两个是Java的图形用户界面（GUI）库，用于创建桌面应用程序。 11. **JDBC**：Java数据库连接，用于与各种数据库进行交互，执行SQL语句。 12. **设计模式**：如单例、工厂、观察者等，是解决常见编程问题的成熟方案，也是面试常考内容。 13. **Java标准库**：如Collections、IO、NIO、Concurrent包等，提供了大量实用工具和类。 "java-master"目录下可能包含以下内容： - `src/main/java`：存放Java源代码文件。 - `src/test/java`：存放单元测试代码，可能使用JUnit或TestNG框架。 - `pom.xml`：如果项目使用Maven管理，这是一个项目对象模型配置文件，定义了依赖关系和构建规则。 - `README.md`：项目说明文件，包含项目简介、如何运行、贡献指南等。 - `.gitignore`：指定Git应忽略的文件或目录。 - `.idea/`：如果是IntelliJ IDEA项目，可能包含项目配置文件。 通过实践这些练习代码，学习者可以逐步掌握Java编程，并了解如何组织和管理一个Java项目。同时，查阅相关文档和源码，将有助于深入理解Java语言的特性和实际应用。

简易评分系统 C++代码, 详细代码及分析过程见 《综合课程设计（简易评分系统）C++代码加分析（运用EaxyX）》