C#调用摄像头（AForge）实现扫描条码解析（Zxing），解析之后会关闭摄像头并在文本框中显示条码信息，DLL源码中内含有，下载可以直接使用。
介绍：自动识别：点击Start按钮会调用PC摄像头，代码内置Timer，会每100毫秒识别一下当前摄像头图像中的图像，并调用条码识别功能判定是否有条码，如果有的话就直接停止，否则继循环识别。
截图：也可以手动截图，截图后存在运行目录，请自行查找。
补充：识别通过率取决于摄像头的像素，我的笔记本比较烂，所以通过率不高。
高像素的摄像头通过率很高。

激光打靶系统主要包括半导体激光枪、光电探测器和信号处理电路，信号处理过程是整个系统的关键。
激光打靶的打靶过程，由激光枪发射激光脉冲信号，光电靶接收激光脉冲信号，经过系列信号处理过程最终得到打靶的结果。
光电靶由许多块的光电探测器组成，每块不同位置的光电探测器对应不同编号，从打靶的实际情况出发，确定了相应的编号规则。
打靶的成绩由激光所击中的光电探测器的编号来判定。

编程设计北京市公交/地铁查询系统 能够录入和修改公交线路的信息（存储在数据文件中）只有被授权工作人员可以使用此功能 查询所有线路(按起点名称排序)信息起点、终点、首末车时间、票价规则、…… 查询指定线路的公交线路详情沿途站点、首末车时间、票价规则、站间距离、…… 查询某一位置途径的所有公交线路选作：位置同义词判定。
如：明光村和明光桥东 指定起点和终点，查询乘车方案 无条件（90分） 换乘次数少优先(少于3次)（3分） 距离短优先（3分）票价节省优先

LALR(1)类文法判定及其分析器构造课程设计内容全面

Matlab功率谱估计的详尽分析——绝对原创功率谱估计是信息学科中的研究热点,在过去的30多年里取得了飞速的发展。
现代谱估计主要是针对经典谱估计(周期图和自相关法)的分辨率低和方差性能不好的问题而提出的。
其内容极其丰富,涉及的学科和领域也相当广泛,按是否有参数大致可分为参数模型估计和非参数模型估计,前者有AR模型、MA模型、ARMA模型、PRONY指数模型等;后者有最小方差方法、多分量的MUSIC方法等。
ARMA谱估计叫做自回归移动平均谱估计,它是一种模型化方法。
由于具有广泛的代表性和实用性,ARMA谱估计在近十几年是现代谱估计中最活跃和最重要的研究方向之一。
二：AR参数估计及其SVD—TLS算法。
谱分析方法要求ARMA模型的阶数和参数以及噪声的方差已知.然而这类要求在实际中是不可能提供的,即除了一组样本值x(1),x(2),…,x(T)以供利用(有时会有一定的先验知识)外,再没有其它可用的数据.因此必须估计有关的阶数和参数,以便获得谱密度的估计.在ARMA定阶和参数之估计中,近年来提出了一些新算法，如本文介绍的SVD—TLS算法便是其中之一。
三：实验结果分析和展望1，样本数多少对估计误差的影响。
（A=[1,0.8,-0.68,-0.46]）图1上部分为N=1000；
下部分为取相同数据的前N=50个数据产生的结果。
图1N数不同：子图一N=1000,子图二N=200，子图三N=50由图可知，样本数在的多少，在对功率谱估计的效果上有巨大的作用，特别在功率谱密度函数变化剧烈的地方，必须有足够多的数据才能完整的还原原始功率谱密度函数。
2，阶数大小对估计误差的影响。
A=[1,-0.9,0.76]A=[1,-0.9,0.76,-0.776]图二阶数为二阶和三阶功率密度函数图A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7]A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7,-0.74]图三阶数为三阶和四阶功率密度函数图如图所示，阶数相差不是很大时，并不能对结果产生较大的影响。
但是阶数太低，如图二中二阶反而不能很好的估计出原始值。
3，样本点分布对估计误差对于相同的A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7]；
样本的不同，在估计时的误差是不可避免的。
因此，我们在取得样本时，应该尽可能的减少不必要的误差。
图四：不同的样本得到不同的估计值4，奇异值的阈值判定范围不同对结果的影响。
上图是取奇异值的阈值大于等于0.02，而下图是取阈值大于等于0.06，显然在同种数据下，阈值的选取和最终结果有密切关系。
由于系数矩阵和其真实值的逼近的精确度取决于被置零的那些奇异值的平方和。
所以选取太小，导致阶数增大，选取太大会淘汰掉真实的系数。
根据经验值，一般取0.05左右为最佳。

基于vc6.0开发网络扫描工具,利用select+connect进行TCP端口扫描，利用ICMP端口不可达报文进行UDP端口扫描，可以完成对TCP、UDP端口的探测,ICMP你懂的。
利用GetBestRoute和GetIpAddrTable来判定使用本地接口IP，不修改IP头，摆脱windows操作系统对rawsocket的限制。
自定义ping函数实现以上功能，你可以在代码中包含此.h和.cpp文件，直接调用此函数。

接受者操作特性曲线（receiveroperatingcharacteristiccurve，简称ROC曲线），又称为感受性曲线（sensitivitycurve）。
得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性，它们都是对同一信号刺激的反应，只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。
接受者操作特性曲线就是以虚惊概率为横轴，击中概率为纵轴所组成的坐标图，和被试在特定刺激条件下由于采用不同的判断标准得出的不同结果画出的曲线。

顶象风控系统用户手册当日风控引擎统计数据,从当日0点整开始计算到当日23点59分59秒，具体如下：请求总量:所有请过风控引擎的请求总量;正常请求量:风控引擎判定没有风险的请求量;疑似请求量:风控引擎判定为可疑的请求量;风险请求量:风控引擎判定有风险的请求量;

2． 对矩阵表示的无向图，判断其是否存在欧拉通路，并且判断其是否欧拉图。
如果是欧拉图，则至少找出一条欧拉回路。

[原创]根据C.Gosselin的论文编写的6-SPS并联机器人可达工作空间绘制程序，思路、算法与数据均来自论文"DeterminationoftheWorkspaceof6-DOFParallelManipulators"，算法的实现（如圆弧求交离散，可达工作空间边界判定等）由本人自己编写，最后绘制的图形不仅包括z向横截面的工作空间轮廓图，还包括过z轴平面与工作空间的交线，以通过线框图更好的反映工作空间外形。
文件中还包括了论文中提到的计算z向截面面积的函数，执行主程序workspace_main.m后输出的AREA第一列为截面面积，第二列为截面的z向位置。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。