代码借鉴，放送，不要说分数的问题了1、Android团队提供的示例项目　　如果不是从学习AndroidSDK中提供的那些样例代码开始，可能没有更好的方法来掌握在Android这个框架上开发。
由Android的核心开发团队提供了15个优秀的示例项目，包含了游戏、图像处理、时间显示、开始菜单快捷方式等。
　　2、RemoteDroid　　RemoteDroid是一个Android应用，能够让用户使用自己的无线网络使用无线键盘、触摸屏操作手机。
这个项目为开发者提供了如网络连接、触摸屏手指运动等很好的样例。
　　3、TorProxy和Shadow　　TorProxy应用实现了Android手机无线电电传通讯(TOR)，和Shadow应用一起使用，可以使用手机匿名上网。
从该项目源代码中，可以掌握socket连接、管理cookie等方法。
　　　　4、AndroidSMSPopup　　SMSPopup可以截获短信内容显示在一个泡泡形状的窗口中。
从这个项目中可以掌握到如何使用内置的短信SMS接口。
　　5、StandupTimer　　StandupTimer应用用于控制站立会议时间，类似秒表倒计时，可以提醒每个人的讲话时间已到，从而保证每个与会者使用时间一样。
从该项目的代码中，可以学会如何使用时间函数。
另外，这个项目的代码是采用视图view、模型model严格分离的设计思路。
　　　　6、Foursquare　　是Foursquare.com的一个客户端应用，该应用主要分为两个模块：API(com.joelapenna.foursquare)和界面前端(com.joelapenna.foursquared)两部分。
从该项目代码中，可以学会如何同步、多线程、HTTP连接等技术。
　　7、Pedometer　　Pedometer应用用于记录你每天走路步数的。
尽管记录不一定精准，但是从这个项目中，可以学习几个不同的技术：加速器交互、语音更新、后台运行服务等。
　　8、OpenSudoku-android　　OpenSudoku是一个简单的九宫格数独游戏。
从代码中可以学习到如何在视图中显示表格数据，以及如何和一个网站交互等技术。
　　9、ConnectBot　　ConnectBot是Android平台的一个客户端安全壳应用。
从该项目代码中，可以学习到很多Android安全方面的内容，这些是你在开发应用时经常需要考虑的安全问题。
　　10、WordPress的Android应用　　当然在最后不能不提WordPress的Android应用了，这是WordPress官方开发团队提供的一个项目。
从代码中可以学习到XMLRPC调用（当然还有更多的优秀内容）。
　　================================================================================================本资料共包含以下附件：10个经典的Android开源应用项目.rar

多机器人系统的群集编队控制理论仿真程序，采用人工势场法，使多个机器人在向目标点运动过程中能保持队形，并能适应环境约束

使用Adams软件对机器人进行仿真，通过仿真得到了整个机构的重心运动轨迹

利用openGL画一个机器人，加上光照附上材质及其相关运动~~

运动目标检测opencv完整代码，包含帧处理函数，空格键控制暂停、开始。

《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是图像处理、分析和机器视觉领域的一本经典教材，第3版提供了高清英文原版的PDF版本。
这本书深入浅出地探讨了图像处理的基础理论和应用，是计算机视觉、电子工程、生物医学工程等相关专业学生和研究人员的重要参考书。
我们要理解图像处理的基本概念。
图像处理涉及到对数字图像进行各种操作，以改善其质量、提取有用信息或进行分析。
这包括图像增强、去噪、分割和复原等技术。
例如，图像增强通过调整亮度、对比度来优化视觉效果；
去噪则通过滤波器去除图像中的噪声；
图像分割将图像区域划分为不同的对象或类别，便于进一步分析。
机器视觉则是图像处理的一个重要应用领域，它使计算机能够“看”并理解图像。
在《MilanSonka》一书中，读者可以学习到如何构建和应用机器视觉系统。
这包括特征检测（如边缘检测、角点检测）、模板匹配、模式识别和物体识别等技术。
这些技术在自动驾驶、无人机导航、工业自动化和医疗诊断等领域有着广泛应用。
此外，书中还涵盖了与机器学习相关的主题，如监督学习和无监督学习，它们在图像分类、目标检测和图像识别任务中至关重要。
支持向量机（SVM）、神经网络、深度学习框架（如卷积神经网络CNN）等现代机器学习方法也是书中讨论的重点。
深度学习，尤其是深度卷积网络，已经在图像处理和计算机视觉领域取得了突破性进展，极大地推动了人脸识别、图像生成和自动驾驶等技术的发展。
书中还涉及到了图像分析，这是对图像内容进行理解和解释的过程。
这包括图像理解、场景分析和行为识别。
图像理解需要从图像中提取高级语义信息，比如识别出图像中的物体、场景和事件。
场景分析则涉及环境的理解，例如确定图像中的背景、前景和物体之间的关系。
行为识别则关注动态图像中的动作和活动，如行人跟踪和运动分析。
书中还涵盖了实际应用中的算法实现和评估方法，这对于任何从事图像处理和机器视觉研究的人来说都是必不可少的知识。
实验部分通常会介绍如何使用编程语言（如MATLAB或Python）实现所讨论的算法，并提供数据集和代码示例。
《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是一部全面覆盖图像处理、分析和机器视觉的教材，无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益匪浅。
通过深入学习这本书，你可以掌握图像处理的基本原理，理解机器视觉的核心技术，并了解如何将这些知识应用于实际项目中。

是通过动态捕捉平台获取的人步态数据(MATLAB数据格式)，该数据与博文《[人体运动分析]关节中心的计算》内容相匹配(链接为https://blog.csdn.net/qq_44207723/article/details/112064823)

传输矩阵法，一般用来研究周期性分层介质中的传输特性。
对于分层媒质的微分方程在特定条件下的解，最简单便捷的方式便是使用传输矩阵。
传输矩阵法就是用矩阵的形式来描述电磁波在多层介质中的传播情况，在每一层介质中传播过程中的运动规律满足的Maxwell方程组。

Dobot型机器人运动学分析与仿真DH参数，等等，看完该文档，你就可以用任何一款控制器来实现dobot三轴机械臂的运动了

焊接机器人是提高生产效率，改善焊接质量的重要工具，而机器人的操作精度直接影响到机器人的应用水平。
本文根据误差的来源分别对机器人的结构误差和力变形误差做了系统的研究，并且分别提出了补偿方案。
实验结果表明，补偿方案能极大的提高机器人的绝对精度。

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。