在Windows环境下，C++开发人员经常需要处理各种文件格式，其中Excel的.xls文件是常见的数据存储格式。为了方便地在C++程序中读取.xls文件，开发者可以利用开源库libxls。libxls是一个轻量级的库，专门设计用于解析微软Excel格式的文件，无需依赖Microsoft Office组件。 libxls库提供了API接口，使得C++程序员能够直接操作.xls文件的数据，如读取工作表、单元格、公式等。以下是对libxls库的一些关键知识点的详细说明： 1. **库安装与集成**：你需要下载libxls的源代码包，例如`libxls-1.4.0`，解压缩后编译库文件。通常包括预处理、编译、链接几个步骤。这可能涉及到设置项目配置、包含头文件路径和链接库路径。 2. **API接口**：libxls库提供了一系列的API函数，例如`xls_open`用于打开.xls文件，`xls_close`关闭文件，`xls_get_info`获取文件信息，`xls_process_workbook`遍历工作簿，`xls_get_row`和`xls_get_cell`则用于获取特定行和单元格的数据。 3. **文件结构解析**：libxls库解析.BIFF（Binary Interchange File Format）格式，这是Excel文件的基本存储格式。它能够处理.BIFF8版本的文件，这是Excel 97-2003使用的版本。 4. **错误处理**：在使用libxls时，需要对可能出现的错误进行处理，如文件不存在、格式不正确等。库提供了错误码和错误消息，通过`xls_error`函数获取当前的错误状态。 5. **数据读取**：读取单元格数据时，可以获取数值、字符串、日期等多种类型。需要注意的是，libxls并不支持公式计算，只能读取公式的原始文本。 6. **内存管理**：libxls库返回的数据结构需要程序员自行管理，例如释放通过`xls_get_cell`获取的`XLS_CELL`结构体。 7. **性能优化**：虽然libxls轻量级，但读取大文件或大量数据时仍需要注意性能。合理使用缓存和批量读取策略可以提高效率。 8. **多线程支持**：如果你的应用需要在多线程环境中使用libxls，要确保对库的使用是线程安全的，或者采取适当的同步措施。 9. **示例代码**：libxls官方提供了简单的示例代码，可以帮助初学者快速上手。例如，一个基本的读取流程可能如下： ```cpp xlsBook* book = xls_open("example.xls", "utf-8"); if (book) { xlsProcessWorkbook(book); for (int i = 0; i < xls_get_worksheet_count(book); ++i) { xlsWorksheet* sheet = xls_get_worksheet(book, i); for (int r = 0; r < xls_row_end(sheet); ++r) { for (int c = 0; c < xls_cell_end(sheet, r); ++c) { XLS_CELL* cell = xls_get_cell(sheet, r, c); if (cell) { // 处理单元格数据 } } } } xls_close(book); } else { // 错误处理 } ``` 10. **扩展与限制**：libxls库不支持写入.xls文件，仅限于读取。如果需要读写功能，可以考虑使用更全面的库如libxlsxwriter或Apache POI。 libxls库为Windows平台上的C++开发者提供了一种高效、便捷的途径来处理.xls文件。通过理解并熟练运用其API，可以轻松地将Excel数据集成到C++应用程序中。然而，对于复杂的Excel功能和写入需求，可能需要寻找其他更强大的库或解决方案。

matlab如何将代码和数据打包GA-AEM源代码存储库 澳大利亚地球科学公司机载电磁学计划 作者：澳大利亚地质科学局的Ross C Brodie（ga.gov.au上的ross.c.brodie） 语言：主要是C ++，一些matlab，一些python 发行版 发行编号20160606 - Added Python 3.x interface for simple forward modelling and derivatives only. - Added Matlab interface for simple forward modelling and derivatives only. - Changed how the PPM normalisation is carried out. Now PPM normalisation is by directional-component-wise with respect to the maximum primary dB/dt or B-field at the receiver for a reference system

《OLSRd与Link Cost Extensions：打造更智能的开源路由协议》 OLSRd，全称为Open Source Manet Routing Daemon，是一种广泛应用于自组织网络（Ad Hoc Network）的开源路由协议。它基于Optimized Link State Routing Protocol（OLSR），旨在提供高效、实时的路由信息更新，以适应网络拓扑的快速变化。OLSRd的设计理念是通过最小化路由表的维护和传播开销，来优化网络性能。 OLSRd与Link Cost Extensions的结合，则进一步增强了该协议的能力。Link Cost Extensions引入了一个新的度量标准——预期传输时间（Expected Transmission Time, ETT），用于评估网络链路的质量。传统的OLSR主要依赖End-to-End Throughput（E2E TX）或Equal-Cost Multipath（ECMP）等指标，但这些方法可能无法全面反映链路的实际性能，尤其是在网络拥塞或带宽受限的场景下。 ETT不仅考虑了End-to-End Throughput（E2E TX），即数据包从发送端到接收端的平均传输速率，而且还引入了中速（bit/second）的概念。中速代表了在链路上持续传输数据的平均速度，它能够更精确地反映出链路的实际吞吐能力和延迟情况。通过这种方式，OLSRd可以更加智能地选择路径，避免那些可能出现高延迟或低带宽的链路，从而提高网络的稳定性和效率。 在实际应用中，OLSRd与Link Cost Extensions的组合对于移动自组织网络尤其重要。例如，在无线传感器网络、无人机通信或者灾难救援等环境中，网络拓扑可能会频繁变化，链路质量的实时评估和动态调整显得尤为关键。通过使用ETT作为链路成本的度量，OLSRd能更好地适应这些场景，确保数据包的有效传输和网络资源的合理分配。 在压缩包文件"olsrd-0.6.0-lc-0.3"中，包含了OLSRd的特定版本以及Link Cost Extensions的实现。开发者和研究者可以通过这个源代码包，深入了解OLSRd的工作原理，并根据自己的需求进行定制和扩展。这为网络工程、路由优化以及相关领域的研究提供了宝贵的资源。 总结来说，OLSRd与Link Cost Extensions的结合，是开源软件在路由协议领域的一次创新尝试，它通过引入更全面的链路评估指标，提高了网络性能和可靠性。对于开发者和研究者来说，开源的OLSRd软件提供了一个实践和学习的平台，有助于推动路由技术的进一步发展。

引导选择 bootstrap-select插件，可搜索的下拉框，对源代码做了一些修改，从而可以轻松获取所选择的值

图片和视频特质OpenCV 4 zh-cn Python（Windows，Linux，Raspberry） 内容代码示例，示例 ，Laurent Berger等文件03/01/2020辅助版本 。 硅CES exemples VOUSintéressent等阙VOUS n'avez PASacheté乐Livre的，知性VOUS invitons勒。 水果和果蔬的安全性要得到保护。

STM32-LPR项目是一个基于STM32微控制器的开源车牌识别系统，它展示了嵌入式领域的高级应用，集成了图像处理、模式识别和实时控制技术。STM32系列是意法半导体（STMicroelectronics）推出的32位微控制器，以其高性能、低功耗和丰富的外设接口而被广泛应用。 在STM32-LPR系统中，STM32芯片作为核心处理器，负责整个系统的运行。STM32家族拥有多种型号，不同型号具有不同的计算能力和内存大小，可以根据项目需求选择合适的型号。例如，可能使用的是STM32F4或STM32H7系列，它们提供了足够的处理能力来执行复杂的图像算法。 该系统的运作流程通常包括以下几个关键步骤： 1. **图像采集**：通过连接到STM32的摄像头模块捕获视频流。这可能涉及串行接口如SPI或I2C，或者更复杂的接口如MIPI CSI-2。图像传感器的选择需要考虑分辨率、帧率和功耗等因素。 2. **预处理**：对捕获的图像进行预处理，包括去噪、增强对比度、直方图均衡化等操作，以优化后续的车牌识别效果。这些操作可以通过STM32内置的硬件加速器（如浮点单元FPU）或者软件算法实现。 3. **特征提取**：对预处理后的图像进行分析，识别出车牌的潜在位置。常用的方法有边缘检测、模板匹配和霍夫变换等。这一阶段的目标是定位出图像中的车牌区域。 4. **字符分割**：在确定了车牌位置后，进一步将车牌区域内的单个字符分割出来。这通常涉及到连通组件分析和二值化处理。 5. **字符识别**：使用OCR（Optical Character Recognition）技术对分割出的字符进行识别。可以采用机器学习模型，如SVM（支持向量机）或深度学习的CNN（卷积神经网络），训练模型以识别不同类型的车牌字符。 6. **结果输出**：识别出的车牌号码通过串口、LCD显示屏或其他接口输出。此外，系统还可以通过无线模块如Wi-Fi或蓝牙将数据传输到远程服务器或移动设备。 STM32-LPR项目的开源性质意味着开发者可以自由地查看、学习和修改源代码，这为学习嵌入式系统设计、图像处理和车牌识别提供了宝贵的资源。开源社区的参与可以推动项目不断优化，增加新功能，适应更多应用场景。 在STM32-LPR-master压缩包中，可能包含以下文件和目录： - `src`：源代码文件夹，包含了C或C++代码，涵盖了从底层驱动到上层应用的各个部分。 - `include`：头文件夹，定义了项目中使用的函数和结构体。 - `firmware.hex`或`.bin`：编译生成的固件文件，可用于烧录到STM32芯片。 - `Makefile`：构建脚本，用于编译和链接源代码。 - `README.md`：项目介绍和使用说明。 - `LICENSE`：开源许可证，规定了代码的使用和分发条件。 通过深入研究这个项目，开发者不仅可以掌握STM32的开发技能，还能了解如何在嵌入式环境中实现复杂的图像处理任务，这对于智能交通、物联网以及工业自动化等领域有着重要的实际应用价值。

在MATLAB环境中，存档算法代码是常见的实践，以便于保存、分享和复用工作。本项目名为"3d-sift"，源自code.google.com/p/3d-scale-invariant-feature-transform（3D-SIFT）的开源项目，专门用于3D场景中的特征检测和描述。在MATLAB中实现3D-SIFT算法，对于计算机视觉和图像处理领域具有重要意义，特别是对于3D点云数据的处理和分析。 3D-SIFT算法是2D-SIFT（尺度不变特征变换）的扩展，2D-SIFT是David Lowe在1999年提出的，用于图像识别和匹配。3D-SIFT则将这一概念扩展到三维空间，能够从3D数据中提取稳健的、尺度和旋转不变的特征。在3D模型匹配、3D重建以及3D物体识别等应用中，3D-SIFT具有显著优势。 存档的代码通常包含以下几个部分： 1. **预处理**：3D数据通常需要进行预处理，如降噪、去噪和滤波，以提高后续特征检测的准确性。可能涉及的MATLAB函数有`medfilt3`（3D中值滤波）或`fspecial`（创建滤波器）等。 2. **尺度空间构建**：SIFT算法的核心在于尺度空间的构建，这通常通过高斯差分金字塔实现。MATLAB中可以使用`pyramid_gauss`或自定义的函数来创建这一金字塔。 3. **关键点检测**：在每个尺度层，通过检测局部极值点（局部最大或最小值）来找到关键点。MATLAB中可以利用梯度信息（如`gradient`函数）和Hessian矩阵（如`hessian`函数）来检测这些点。 4. **关键点精炼**：检测到的关键点可能不理想，需要进一步精炼。这包括去除边缘响应、消除重复点、稳定位置和尺度等。可能用到的MATLAB功能有`isoutlier`（检测异常值）和`uniquerows`（去除重复点）。 5. **方向分配**：为每个关键点分配一个主方向，使得描述子对旋转具有不变性。这可以通过计算局部梯度方向直方图来完成，MATLAB中的`histcounts`函数可辅助这一过程。 6. **描述子生成**：在每个关键点周围的小区域内采样梯度信息，生成描述子向量。这一步可能涉及`imgradient`或`edge`函数，以及自定义的采样策略。 7. **归一化和存储**：描述子向量通常会被规范化，并存储以便于后续的匹配和识别。 在"3d-sift-master"这个压缩包中，你可以期待找到与上述步骤相关的MATLAB脚本和函数。这些文件通常以`.m`后缀，例如`detect3DSIFT.m`可能包含了关键点检测的实现，`compute3DDescriptor.m`可能负责生成描述子，而`match3DSIFT.m`则可能用于特征匹配。 开源标签意味着这些代码是公开的，允许用户查看、学习、修改和分发。通过研究这些代码，你可以深入理解3D-SIFT算法的内部工作机制，也可以根据自己的需求进行定制和优化。此外，参与开源社区，你可以与其他开发者交流，获取反馈和建议，提升自己的编程技能和问题解决能力。

仿百度搜索引擎,仿谷歌搜索引擎软件蜘蛛组件包括三大功能模块：链接采集、网页分析、无效网页扫描； 自动识别GB2312、BIG5、UTF-8、Unicode等网页编码； 文件类型证察防止非文本类型文件采集； 蜘蛛可以采集ASP、PHP、JSP等动态数据网页和HTML、SHTML、XHTML等静态网页； 支持续采功能，如果因系统、网络等故障问题终止采集，系统将在下次启动采集时提示您是否“继续采集”或“结束任务”； 采集任务管理功能可以设置多个采集任务安排计划工作，每一个采集任务将会顺次运行； 本程序完全高仿百度,谷歌，有自主开发的蜘蛛智能抓取网页功能，非网络上仅仅只是界面模仿的免费程序！ 程序包含17大功能！ 1.网页搜索 2.搜索风云榜 3.网址导航 4.竞价排名 5.蜘蛛智能抓取网页 6.网站qp值智能排名 7.后台违法关键字过滤 8.网站智能分类 9.违法作弊网站一键删除 10.网站登录入口 11.信息反馈留言板 12.搜索右侧自定义广告 13.已收录网站和网页统计 14.网站一键收录 15.web蜘蛛系统 16.wap系统 17.后台数据库备份还原 18.新增留言反馈验证码 19.修改新收录网址页面效果 程序运行环境：PHP MYSQL 负载亿级数据！

开源传真代码FaxEngine是一个专为开发传真应用而设计的项目，它提供了丰富的功能和灵活性，使得开发者能够方便地集成传真发送和接收功能到自己的应用程序中。这个代码库不仅是一个宝贵的资源，也是学习和理解传真技术原理的一个好工具。在本文中，我们将深入探讨FaxEngine的关键特性、工作原理以及如何利用其进行开发。 FaxEngine的核心在于它的引擎部分，它负责处理传真发送和接收的全过程。引擎主要包含以下几个关键模块： 1. **调制解调器（Modem）接口**：FaxEngine与硬件调制解调器进行通信，通过电话线路发送和接收传真。它抽象出一个统一的API，使开发者无需关心具体硬件的差异。 2. **编码和解码**：FaxEngine支持多种图像编码标准，如Group 3 (G3) 和 Group 4 (G4)，这些是传真通信中最常用的压缩格式。编码过程将图像数据转换为适合通过电话线传输的格式，解码则反之。 3. **T.30和T.38协议实现**：T.30是传统的模拟传真协议，而T.38是用于IP网络的传真传输协议。FaxEngine支持这两种协议，确保在各种网络环境中都能正常工作。 4. **传真控制和状态管理**： FaxEngine有完整的状态机来管理发送和接收的进程，包括错误处理、重试机制以及状态报告。 5. **API接口**：FaxEngine提供了一个易于使用的API，让开发者能够轻松地在自己的应用程序中集成传真功能，如发送单页或多页传真、接收传真并保存为文件等。 6. **日志和调试**：强大的日志系统对于排查问题至关重要。FaxEngine提供详细的日志记录，帮助开发者诊断和解决问题。 7. **文档和示例**：开源项目通常会包含详尽的文档，以帮助开发者理解和使用。FaxEngine可能包含API参考、使用教程和示例代码，以便快速上手。 在实际开发中，使用FaxEngine通常涉及以下步骤： 1. **集成FaxEngine库**：将FaxEngine库添加到项目中，遵循提供的指南配置环境。 2. **初始化FaxEngine**：设置调制解调器参数，如波特率、电话号码等。 3. **创建传真任务**：创建传真对象，指定发送者、接收者、文件内容等信息。 4. **发送传真**：调用FaxEngine的发送方法，启动发送过程。 5. **接收传真**：设置监听器，当FaxEngine接收到传真时，触发相应的回调函数。 6. **错误处理和重试**：根据FaxEngine的状态和返回值，处理可能出现的错误，并决定是否需要重试。 7. **日志分析**：查看日志文件，分析发送和接收过程中的问题。 FaxEngine作为一个开源项目，意味着开发者可以自由地对其进行定制和扩展，以满足特定需求。社区的支持也意味着可以获得及时的帮助和持续的更新。如果你正在寻找一个可靠的传真解决方案，FaxEngine是一个值得考虑的选择。通过深入研究其源代码，不仅可以了解传真技术，还能提升自身的编程技能。

世界风java源码使用 NoSQL 分析航班延误和天气数据集 团队存储勇士 阿比奈·阿格拉瓦尔 安布吉纳扬 尼提哈拉卡蒂 拉胡尔·夏尔马 介绍 该项目的目标是构建一个应用程序，该应用程序可以从两个不同的海量数据存储中摄取、存储、分析和提取有意义的见解。 这些来源中的第一个来源是 NOAA（国家海洋和大气管理局），它为我们提供了来自世界各地站点网络的每小时天气天气观测。 第二个数据源是 UBTS（美国运输服务局），它为我们提供了航班历史和延误情况。 技术栈 Python Java SQL Hadoop HBase 火花 阿帕奇凤凰 阿帕奇飞艇 Scikit-学习 熊猫 决定技术栈的标准 天气和飞行数据集的大小分别约为 750 GB 和 225 GB。 巨大的数据量促使我们构建一个可扩展的分布式 NoSQL 数据库，例如 HBASE 来存储数据 原始形式的数据集不利于分析，需要大量的预处理。 自定义python脚本用于预处理数据 后预处理，我们需要一个可扩展的分布式流程，可以批量上传到 HBase。 Apache Spark 非常适合这里，因为它具有独特的内存处理能力，可以以非常高的速度处