FPGA流水线操作实现图像连通域处理标记位置，由于该方法进行的是并行流水线处理，即对图像扫描一遍就可完成对所有连通区域的识别，因此识别每个连通区域的延时都是固定的，并不会因为图像中连通区域多，延时就增加。
该延时也很小，约扫描十几行图像的时间。

多个AGV小车并行运动，分别可以到达预定的目标，界面是自己画的简单地图，运动控制框架可以参考，直接运行看效果

[目前支持的芯片]AR2317 AR7161 AR9130 AR9132 AR7240 AR7241 AR7242 AR9331AR9341 AR9342 AR9344 QCA9531 QCA9533 QCA9558 TP9343 [支持的硬件]SDRAM/DDR/DDR2内存SerialNOR(SPI)Flash4M/8M/16M/32M自动检测不支持并行NOR闪存(ParallelNORFlash,29系列)和NAND闪存！部分BUFFALO路由使用了并行NOR闪存；
部分Netgear路由使用了NAND闪存，因此不被支持！不支持NetgearWNDR4300!!不支持NetgearWNDR3700v4!!不支持WZR-HP-G450H!!更新说明里只要没有提到具体的芯片名，就是针对所有芯片的更新！

串行求圆周率，后用openMP改为并行代码,用OpenMP并行化求pi的代码，用的是公式法求pi

并行计算实验使用MPI计算N体问题代码，命令：mpiexec-n1EXP3.exe64101g。

FPGA四层板设计，已经手工焊接验证和编程验证：包含千兆以太网（RTL8211）；
SD卡存储；
AD7606并行8路采集；
RTC等；
串口通讯。
欢迎交流讨论

查找了很多资料没有用vlc读取实时摄像头数据用pyqt来显示的例子，为此，参考了一些资料对vlc做了一个二次封装，封装后保留了opencv基本上的一些功能，可以替换原pyqt的工程中opencv的接口直接使用。
说明如下：简单的播放可以参考example.py类Player1、Player.play(url,choose)加载播放路径（url）和选择播放通道（choose，1~20，实验可以同时打开8个，不能用同一个完成并行播放，数据会混乱分不开）。
2、Player.image_get(choose)加载当前帧的图像数据（choose，选择加载的通道，必须在加载路径后使用，不然返回1）3、Player.pause()暂停播放4、Player.resume()恢复播放5、Player.stop()停止播放6、Player.release()释放资源7、Player.is_playing()判断是否还在播放8、Player.get_time()已播放时间，返回毫秒值9、Player.set_time()设定播放处（必须当前的多媒体格式或者流媒体协议支持）10、Player.get_length()返回音频总长度11、Player.get_volume()获取当前音量12、Player.set_volume(volume)设置音量（0~100）

java开发的Tomasulo算法模拟器，可以模拟六条指令并行执行，有助于理解指令级并行。

MATLAB神经网络43个案例分析源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

对并行多机调度问题的简单介绍，及相关案例

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。