开源WebOS源码WebOS即网络操作系统，是一种基于浏览器的虚拟的操作系统，用户通过浏览器可以在这个Webos上进行应用程序的操作，而这个应用程序也不是普通的应用程序，是网络的应用程序。
其实，准确的说，WebOS并不能算是操作系统，因为它并不具备OS必须内存管理，进程管理等，不过个人认为，只要WebOS提供的服务例如在线存储，WebIM等可以满足我们的需求，那么它是一个OS还是一个网页其实无关紧要。

我去年发过一个版本，这次这个版本的文档里修正了一些内容，文档前端又添加了一大段解释，如果对存储完全没概念的，可以先看看第二部分“3Par存储基本概念”，有一个了解以后再进行配置。
另外我要说明的是，我放这个文档上来不是为了骗分，CSDN的分多了对我也没有什么价值，要了分也算是给自己写文档一点回报和认可，有人在评论里说我放的文档是其他内容，只是文档名改成了这个，这实在是很不责任的评论。

一个非常好的问题，我决定火力全开！如果说文案写两句煽情的话，或是巧妙运用了排比之类的技巧，我认为那还称不上走心，走心的文案背后，一定有一个牛逼的洞察。
洞察，这个词就很精妙，就像隔洞窥视，发现消费者心底的秘密。
2011年，参加过台北奥美的一个培训，很精彩，我还记得讲师是一个戴着黑框眼镜的男纸，他对洞察（insight）的描述是我听过最精妙的。
他说，一个牛逼的洞察能激发消费者的3重反应。
“啊！你怎么会知道！”（惊讶）“我也有这种感觉啊！”（强烈的共鸣）强烈的情绪平复后，TA会对你刮目相看。
“这么多牌子，只有你懂我。
”碰到g点才算赢，其他都输。
按这个标准，90%的情感诉求广告都没洞察。
不是吗？卖车，

书名:最优滤波理论及其应用现代时间序列分析方法作者:邓自立著出版社:哈尔滨工业大学出版社出版日期:2000-08-01出版地:ISBN:9787560315157价格:18简介:继Kalman滤波方法和Wiener滤波方法之后，本书系统地阐述了最优滤波新的方法论———现代时间序列分析方法及其在信号估计与反卷积中的应用。
书中用该方法论提出了最优滤波的一系列新理论、新方法和新算法，其中包括白噪声估计理论、统一的稳态Kalman滤波理论和现代时域Wiener滤波理论等。
本书内容新颖，含有大量仿真例子、算例和应用实例。
本书可作为理工科院校控制理论与控制工程、检测与估计、信号处理等专业的研究生及高年级学生选修课教材，也适合在信号处理、通信、制导、控制、雷达跟踪、油田地震勘探、卫星测控、图像

platEMO内涵几乎所有多目标优化问题的算法与算例，matlab平台包括算法算例代码和gui界面

编译原理实验语法分析器的程序，是采用的算符优先文法，是大三时候写的，很全，里面包括源程序和实验报告等。

一个老师给的高斯投影正、反算c++源码.doc，真的很实用，大家可以看看

采用LabVIEW程序，根据现有日期，推算该日期n天之后的日期。
虽然简单，但也是琢磨些时间，程序一看就懂，而且算是比较直观的。

在计算机视觉领域，相机标定是一项至关重要的任务，它能够帮助我们校正图像畸变，获取相机的内在参数，从而实现精确的三维重建和物体定位。
Tsai的标定方法是一种早期提出的、广泛应用于相机标定的经典算法，由Richard Tsai在1987年提出。
本篇文章将深入探讨Tsai的相机标定方法及其在Matlab环境下的实现。
我们来理解Tsai的相机标定理论基础。
该方法基于多视图几何，通过一组已知坐标点（通常是在平面棋盘格上的特征点）在图像中的投影，来求解相机的内在参数矩阵和外在参数矩阵。
内在参数包括焦距、主点坐标和径向畸变系数，而外在参数则表示相机相对于标定板的位姿。
Tsai的标定流程主要包括以下几个步骤：1. 数据采集：拍摄多张包含标定板的图片，确保标定板在不同角度和位置出现，以获取丰富的视图信息。
2. 特征检测：在每张图片中检测并提取标定板的角点，常用的方法有角点检测算法，如Harris角点检测或Shi-Tomasi角点检测。
3. 建立世界坐标与像素坐标的对应关系：将标定板角点在世界坐标系中的位置与在图像中的像素坐标对应起来。
4. 线性化问题：通过极几何约束，将非线性问题线性化，可以使用高斯-牛顿法或Levenberg-Marquardt法进行迭代优化。
5. 求解参数：求解内在参数矩阵K和外在参数矩阵R、t，其中R表示旋转矩阵，t表示平移向量。
6. 校正与验证：利用求得的参数对图像进行畸变校正，并通过重投影误差来评估标定结果的准确性。
在Matlab环境下实现Tsai的标定方法，可以充分利用其强大的数学计算能力和可视化功能。
需要编写代码来完成上述的数据采集和特征检测。
然后，利用内置的优化工具箱进行参数估计。
可以绘制图像和标定板的重投影误差，以直观地查看标定效果。
在提供的压缩包文件e19bb35c303d499aa5c2568a73f0a35f中，可能包含了实现上述过程的Matlab源代码。
代码可能分为几个部分，包括角点检测、标定板坐标匹配、线性化优化以及参数解算等模块。
用户可以通过阅读和运行这些代码，理解Tsai标定方法的工作原理，并将其应用到自己的项目中。
Tsai的相机标定方法是计算机视觉中的一个经典算法，它通过解决非线性优化问题，实现了相机参数的有效估计。
在Matlab环境下，我们可以方便地实现这一算法，对相机进行标定，为后续的视觉应用提供准确的先验信息。
对于初学者来说，理解和实践这个方法，不仅可以加深对计算机视觉原理的理解，也能提高编程和调试能力。

这份代码使我们参加2018Robocon飞龙绣球编写的，主要的作用就是操控手动车包含麦轮的驱动算法4路编码器配置中断配置基于IIC的OLED12864以及激光测距模块的驱动手动车的遥控是PS2手柄这份代码凝聚了我们的心血同时也是借鉴广大网友的智慧来实现的。

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。