一、需求分析随着社会服务行业的发展，餐饮业对自身服务的质量和能力也有了更高的要求。
餐饮管理系统正是在这样的情况之下越来越受到重视。
餐厅的内部服务项目众多，既需要完成前台的服务工作，还需要完成后台的管理工作，如果没有一套可靠的餐饮管理系统，单凭手工操作，不仅效率低，而且会极大地影响到酒店的服务质量。
设计的目标：实现餐饮管理的科学化、自动化，提高各个模版的办公效率，为高质量的餐饮服务提供保证。
系统功能概述民以食为天，随着人民生活水平的提高，餐饮业在服务行业中占有越来越重要的地位。
经过多年发展，餐饮管理已经逐渐由定性管理，进入到重视定量管理的科学阶段。
众所周知，在定量管理的具体实现方法和手段方面，最有效的工具就是计算机管理。
传统的手工操作管理存在着许多无法避免的问题，例如：人工计算机账单金额出现差错；
收银工作中跑单、漏单、偷钱现象普遍；
个别服务员作弊、改单、宰客情形时有发生；
客人消费单据难以保存和查询。
如果借助计算机来管理，就可以轻松的解决处理这些问题。
一个餐饮管理信息系统应该包括基本的餐厅的服务管理、管理人员信息的维护等，以及与之相应的操作。
所以整个餐饮管理信息系统分为两个大部分，即后台的数据管理维护和前台的操作。
后台数据库的管理能保证系统各项功能正常运行，前台操作能提供给客户尽可能方便快捷的服务。
功能模块划分1. 前台操作系统订餐管理模块：点菜（输入桌台代码和食物代码）、加菜、下单。
结账管理模块：结账（输入桌台代码）、结账方式选择（包括现金结账、信用卡结账、支票结账、签单等）。
交班管理模块：统计当班数据（包括桌台数、人民币结账金额以及总金额等），为下班操作作准备。
2. 后台管理维护系统用户权限设置：可以查询员工的基本资料（姓名、性别、年龄、出生年月、籍贯、家庭住址等），员工登录名称、密码、员工操作权限等，可以根据需要进行设置。
菜谱设置：新菜单录入（包括菜式名称、代码、类型、价格、成本等）、菜式修改、删除等菜式维护。
付款方式设置：分为人民币付款、信用卡、支票签单等，可以根据需要进行添加和删除。
系统流程分析系统流程图1所示。
当用户进入系统主界面以后，新用户经过注册后才能凭借其用户名和密码登录，老用户可以直接登录。
用户登录以后，系统自动判断出其操作权限。
操作权限包括普通员工和管理人员。
新用户的操作权限默认为是普通员工。
普通员工只能进行订餐、结账操作，而管理人员除此之外还可以进行系统设置与营业分析。

基于距离和方向的扩展卡尔曼状态估计maltba仿真。
3维场景下，测量得到目标的距离和方位，通过扩展卡尔曼估计目标的位置和速度信息。
适用于目标匀速运动的情况。

（python）火焰检测代码。
火焰检测代码（python）。
本资源为python实现的火焰检测的opencv代码，通过检测火焰的颜色以及大小来对火焰进行多目标跟踪。
火焰检测pythonopencv

传统的以库存管理为导向的仓库管理系统，其核心是对货物本身数量和属性的管理，通过各种单据就可以涵盖仓库内的各项业务。
但当面对多货主、多重服务标准、多重计费和高效率的物流运作就束手无策了。
物流的目标是用尽可能低的成本，去实现尽可能高的效益。
而现代物流意义下的仓库管理，则更强调的是对服务、精确、透明和效率等核心竞争能力的全面管理和提升。
每个货主在物流中心的服务要求是不同的，个性化的目标和模式，大大增强了服务质量一致性上的困难。
另一方面，对处理产品的精确管理、各货主间的虚拟隔离和货主内的可视性，又对效率提出了巨大的挑战。
FLUXWMS正是秉承这样的一个宗旨而设计的。
FLUX认为物流对服务(Service)、精确(Accuracy)、透明(Visibilities)和效率(Efficiency)的要求天然地形成了对物流中心的核心竞争能力。
同时，四个主题的契合又是一个SAVE（英语中的节省）的含义。
FLUXWMS致力于综合改善客户服务的水平；
提高从收货、出货到库存管理等各个环节的准确性；
提高从内部管理到外部服务的全过程的透明度；
最优化仓库的关键业务流程，使操作效率和仓库利用率得到大幅度的提高。
我们热切地期望FLUXWMS能够帮助物流企业实现自我的梦想！

多个机器人之间的协调路径规划，可以实现多个机器人由已知起点到已知目标点避障。

合成孔径视觉测距是多目视觉测量与单目视觉测量相结合的产物。
合成孔径聚焦测距方法是一种通用的图像视觉方法，对光照、色彩、纹理等变化稳定性好，能实时处理，适用于复杂的交通管理工程，为车辆自动驾驶找到了一种新导航方法。
利用小孔成像模型摄像机共面阵列获取图像序列，根据图像序列获取各距离段所对应的桶型失真和像差校正叠加图像，计算基准图像中每个像素的邻域与每一幅校正叠加图像中相应区域的相似测度，并选取相似测度随像差校正叠加图像变化的范围大于一预设阈值的像素作为可测距像素，相似度最大的校正叠加图像所对应的距离段即为该可测距像素对应目标点所处的距离段。
实测数据表明该测距方法具有鲁棒性好，算法简单的优点。

文件夹中为2018年及以前的几种实时并且准确度高的目标跟踪算法源码合集，大部分为matlab编程。
部分算法为matlabC++混合编程。
bacf_touploadBACF算法DSST-masterDSST算法ECO-masterECO-HC算法fDSST_codefDSST算法Matlab_STCv0STC算法OpenTLD-masterTLD算法samf-masterSAMF算法（非实时）tracker_releaseCSK算法

这是一篇关于视觉方面的小文章，关于扁平化与拟物化风格的讨论。
有不少朋友来发表各自的看法，说明这确实是大家都蛮关心的设计问题。
大家的观点虽然不同，但都有一定的道理，都能看出发表论调的设计师的思考和激情。
有人说了你怎么这么没节操呢，你到底觉得哪种好？我要说的是，在我看来这个事情里的的确确不应该存在哪个强于哪个的争议，因为它根本就不是个非黑即白非美即丑泾渭分明的问题；
脱离了实际产品的上下文环境，脱离了产品功能与目标用户群类型之间的关联，所谓好与不好的命题压根就不成立。
说的具体些，远的不讲，单说Beforweb这边的视觉风格，除了每篇文章的图标以外，可以说是彻彻底底的扁平化了(当然，细心的朋友可以在侧

(OpenCV)图像目标尺寸检测pyimagesearch技术博客上的一篇文章，《MeasuringsizeofobjectsinanimagewithOpenCV》，原文作者：AdrianRosebrock。
改代码可直接执行

集装箱优化算法设计文档利用集装箱运输货物的方式是一种方便又灵活的运输措施。
现在已被众多的货主所采用，他可以在最大限度上减少运输过程中造成的货损。
集装箱船配载方案的优劣直接关系到船舶和货物的安全，在众多的可行性配载方案中，寻求一种相对最优的配载方案一直是配载人员追求的目标。
集装箱优化设计的要求是在给定集装箱的尺寸后，在该空间内放入长方形，正方形，实现这三种形状货物的最大限度的摆放，从而使集装箱的剩余空间最小。
这种开发主要运用在一些为装运和运输计算最优化的装载，计算最大限度的装载空间，从而节省时间和在运输上的费用以致节省成本。
本设计是一个简单的模拟测试软件，通过编写来分析计算各种形状的货物在集装箱中堆放方式所占用的空间，从中找到最优化的摆放方式，提高集装箱配载率，降低货物运输环节的费用，提高企业的核心竞争力，最终达到最大利润。

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。