主要内容：1、利用温度传感器完成温度数据的采集，掌握I2C通信接口使用。
2、利用烟雾传感器完成烟雾浓度采集。
3、利用单片机对采集的数据尽情处理，并通过lcd屏显示出来；
4、应用Protel软件设计原理图和PCB。
5、编写传感器驱动程序以及单片机的处理程序。
6、硬件、软件调试和综合调试。
毕业设计实现的功能：1)能实时显示温度，烟雾浓度；
2）当烟雾浓度超过一定值是报警；
当温度超过一定值时报警：当两个都超过阈值时，报警；
（三个报警信号通过蜂鸣器来实现，通过不同的鸣叫方式区分）

眼睛为盲人和视障用户描述使用音频的照片。
aiEyes是一个开源应用程序，它可以借助帮助盲人和视障用户看到世界。
使用，和它能够向用户描述图片。
受@adrielcafe启发。
:red_heart_selector:觉得这个项目有用吗？如果您发现此项目有用，请考虑给它一个:white_medium_star:在Github上，并通过社交媒体与您的朋友分享。
示范影片入门获取API密钥在此处创建您的计算机视觉API密钥：:使用API​​密钥的值修改文件src/utils/keys.ts安装首先，安装依赖项以运行此应用程序：$npminstall-gcordovaionic安装依赖项：$npminstall在手机上运行应用$ioniccordovaplatformaddandroid$ioniccordovarunandroid要么$ioniccordovaplatformaddios$ioniccordovarunios技术领域科技类描述Ionic是美观，免费和开源

程序测试软件:MyEclipse数据库:mysql(可以转换sqlserver,oracle)系统采用SSH2框架设计，实现了学生信息，教师信息和课程信息的添加，修改，删除和查询操作@！学生信息：学号，姓名，性别，年龄，生日，学生照片，系别，专业，年级。
教师信息：职工号，姓名，性别，年龄，出生日期，教师照片，系别。
课程信息：课程编号，课程名，开课学期，课程学时，上课老师，课程介绍。

项目使用了开源框架Universal-Image-Loader显示本地图库所有照片点击放大，单击退出双击放大缩小支持左右滑动查看图片支持手势放大缩小图片

STM32F407摄像头OV7670测试工程，利用DCMI+DMA接口驱动OV7670，将读取到的数据通过串口发送至上位机显示照片，里面包含OV7670驱动代码，keil测试工程，上位机软件。

一个功能完备的班级网站，实现功能有用户资料管理、用户权限设置、讯息传递、影集建立和照片上传、发送邮件，包含新闻、通讯录、影集、论坛、管理和关于六个版面。

淘宝客app源码，淘宝客+三级分销app源码，淘客app源码，领券购物app。
三级分销淘宝客商城源码，三级分销淘宝客商城源码1.自营产品，成为商家2.商品齐全，类目多3.发现功能，分享的形式发布产品照片2.文章交流，后台可见3.招商礼包4.U币商品，我的U币，我的奖励功能5.成为VIP（有图片展示）分享二维码，会有自己专属的邀请码，邀请好友成为VIP，打造自己的团队，赚取分佣（具体分佣图片有展示）6.新手课程7.关注好友和身边的人或者可能认识的人8.后台有收支曲线，可以添加淘宝库产品

标题中的“何凯明去雾算法matalab源代码，可直接运行”指的是采用何凯明博士提出的图像去雾算法，并且提供了相应的Matlab实现，可以直接运行。
何凯明是计算机视觉领域的知名专家，他的去雾算法在图像处理中具有重要地位，常用于改善因大气散射导致的图像模糊问题。
在图像处理中，去雾算法是一种恢复图像清晰度的技术，尤其对于户外拍摄或低能见度条件下的照片尤为关键。
何凯明的去雾算法主要基于物理模型，假设大气层对光的散射可以用一个全局的透射率（transmissionmap）来描述。
这个算法通过分析图像的暗通道特性，估计透射率，并结合全局和局部信息来恢复图像的清晰度。
描述中提到“何凯明博士的图像去雾算法源代码，经调试可直接运行处理模糊图片”，这意味着你将获得一份已经过调试、可以直接在Matlab环境中运行的代码。
这对于学习和研究图像处理技术的人员来说是非常有价值的资源。
你可以直接使用这些代码来处理你的模糊图片，无需从零开始编写算法。
在Matlab中实现图像去雾算法，通常会涉及到以下几个关键步骤：1.**暗通道预处理**：找到图像中最暗的部分，这部分通常是由于雾的影响造成的，可以用来估计大气散射。
2.**透射率估计**：根据暗通道特性，估算出图像中每个像素点的透射率。
3.**大气光计算**：分析图像全局亮度来估计大气光，这是影响图像去雾效果的关键因素。
4.**恢复清晰图像**：利用透射率和大气光信息，通过物理模型对图像进行反卷积，恢复清晰图像。
标签“图像去雾算法”明确了这个压缩包的主要内容是关于图像去雾的算法实现。
文件名称“cvpr09defog(matlab)”可能表明这个算法是在2009年的计算机视觉与模式识别会议（CVPR）上发表的，而“defog”直接对应了去雾这一功能，表示这是用于去雾的代码。
这个资源对于学习图像处理，尤其是对去雾算法感兴趣的开发者或研究人员非常有帮助。
通过研究和实践这个源代码，不仅可以深入了解何凯明的去雾算法，还可以提升在Matlab中的编程能力，为自己的项目或研究提供强大的工具支持。

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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。