采集到加速度变化信号并进行滤波使其信号波形改善，系统持续更新3轴加速度的最大最小值，每采样50次更新一次，并取出“动态阈值”接下来的50次采样利用此阈值判断个体是否迈出步伐，由于此阈值每50次采样更新一次，因此它是动态的。
这种选择具有自适应性，且足够快，除了动态阈值外，还利用动态精度来执行进一步的滤波。
利用移位寄存器和动态阈值判断个体是否有效地迈出一步。

Onivim2轻量级，模态代码编辑器:warning_selector:当前处于Alpha状态-可能存在错误或不稳定-请谨慎使用:warning_selector:介绍Onivim2是对编辑器的重新构想。
Onivim2旨在将Sublime的速度，VSCode的语言集成以及Vim的模式编辑体验整合到一个软件包中。
Onivim2内置使用框架。
Onivim2使用来管理缓冲区并提供可靠的模式编辑，并具有快速的本机前端。
另外，Onivim2整体上利用了VSCode扩展主机进程-最终意味着对VSCode扩展和配置的完全支持。
目标现代UX-与VSCode和Atom等现代代码编辑器相当的体验VSCode插件支持-使用VSCode插件的所有功能，包括语言服务器和调试器跨平台-适用于Windows，OSX和Linux含电池-开箱即用性能-毫不妥协：本机性能，最小输入延迟易于学习-Onivim2也应该适合非游泳者！该项目的目标是构建一个当今尚不存在的编辑器-像Sublime这样的本机代码编辑器的速度，模态编辑的强大功能以及像VSCode这样的轻量级

支持向量机是一种基于统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的机器学习系统，主要用来处理二元样本的分类问题，根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折衷，来获得最好的推广能力，要求分类线不但能将两类无错误地分开，而且要使两类的分类间隔最大，前者是保证经验风险最小（如使训练误差为0），而使分类间隔最大实际上就是使置信范围最小，

针对智能水下机器人(AUV)软件故障修复过程中存在的修复代价过高和系统环境只有部分可观察的问题,提出了一种基于微重启技术和部分客观马尔可夫决策(POMDP)模型的AUV软件故障修复方法。
该方法结合AUV软件系统分层结构特点,构建了基于微重启的三层重启结构,便于细粒度的自修复微重启策略的实施;并依据部分可观马尔可夫决策过程理论,给出AUV软件自修复POMDP模型,同时采用基于点的值迭代(PBVI)算法求解生成修复策略,以最小化累积修复代价为目标,使系统在部分可观环境下能够以较低的修复代价执行修复动作。
仿真实验结果表明,基于微重启技术和POMDP模型的AUV软件故障修复方法能够解决由软件老化及系统调用引起的AUV软件故障,同与两层微重启策略和三层微重启固定策略相比,该方法在累积故障修复时间和运行稳定性上明显更优。

计算方法实验，包括牛顿下山法，高斯-塞德尔迭代法，高斯消去法，样条插值，最小二乘法，龙贝格算法，LU分解法，改进的欧拉算法，四阶龙格库塔算法，亚当姆斯算法

指数平滑法的计算中，关键是α的取值大小，但α的取值又容易受主观影响，因此合理确定α的取值方法十分重要，一般来说，如果数据波动较大，α值应取大一些，可以增加近期数据对预测结果的影响。
如果数据波动平稳，α值应取小一些。
理论界一般认为有以下方法可供选择：　　　经验判断法。
这种方法主要依赖于时间序列的发展趋势和预测者的经验做出判断。
　　1、当时间序列呈现较稳定的水平趋势时，应选较小的α值，一般可在0.05～0.20之间取值；
　　2、当时间序列有波动，但长期趋势变化不大时，可选稍大的α值，常在0.1～0.4之间取值；
　　3、当时间序列波动很大，长期趋势变化幅度较大，呈现明显且迅速的上升或下降趋势时，宜选择较大的α值，如可在0.6～0.8间选值，以使预测模型灵敏度高些，能迅速跟上数据的变化；
　　4、当时间序列数据是上升（或下降）的发展趋势类型，α应取较大的值，在0.6~1之间。
　　试算法。
根据具体时间序列情况，参照经验判断法，来大致确定额定的取值范围，然后取几个α值进行试算，比较不同α值下的预测标准误差，选取预测标准误差最小的α。
　　在实际应用中预测者应结合对预测对象的变化规律做出定性判断且计算预测误差，并要考虑到预测灵敏度和预测精度是相互矛盾的，必须给予二者一定的考虑，采用折中的α值。
下期预测数=本期实际数×平滑系数+本期预测数×（1-平滑系数）如某种产品销售量的平滑系数为0.4，1996年实际销售量为31万件，预测销售量为33万件。
则1997年的预测销售量为：1997年预测销售量=31万件×0.4+33万件×（1-0.4）=32.2万件

A*算法路径规划MATLAB代码随机生成障碍物，生成最小路径。
使用A*算法进行路径规划，随机生成障碍物，生成最小路径。
matlabA*算法路径规划

自动启闭光控窗帘系统，它能够感应周围环境的光照强度，将光强信息输入单片机，再由单片机做相应的自动控制工作，来实现窗帘的自动化、智能化。
它能够感应周围环境的光照强度，当光照低于某一数值时窗帘会自动放下，当光照强度又回到某个数值时窗帘又会自动收起。
本课题的设计旨在解决光照相关家居的控制智能化，自动化；
本系统设计分为三大模块，分别是电源模块、数字光照采集模块、液晶显示模块、电机驱动模块以及单片机最小化系统模块。
以单片机最小化系统作为整个系统的控制枢纽，对整个电路进行信号的处理并进行相关的控制

克鲁斯卡尔最小生成树算法C++有运行结果

参考别人的想法设计的一个循环整数计数器，上升沿触发，到达最高值之后自动返回最小值。
使用时，需将constant设置成你需要的最大值，然后将触发式积分器的上下限分别射程需要的就好。
其中上限=constant

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。