1、Labview实现的模板匹配，首先需要添加一个摄像头，选择com口2、玩家可以制作模板，然后保存模板，就可以得出图像中的模板并得到其中心坐标

在matlab中实现模糊c均值聚类，含聚类坐标和分类数目，源程序和运行结果，程序易于修改

用VS2010开发的无线传感器网络中MDS-MAP定位算法的C语言程序，节点间的距离矩阵需要自己输入，然后输出相对坐标和绝对坐标。
主要用到了矩阵的乘法、奇异值分解和求逆。

现在的金属探测器多为手持式探测器，操作复杂且精准度不高，在使用时有一定危险性。
本系统设计实现了以智能自主小车为载体对某一区域范围进行金属检测，并进行报警和坐标显示。
本设计以MSP430F5438A为核心，配以金属检测电路、信号调理电路、速度测量电路、声光报警电路等外设电路，实现了对未知区域的进行全自主、高精度的金属检测。

根据冲孔CAD图纸自动提取所有圆形坐标，并自动生成G代码程序，坐标为增量输出。
支持自己设定坐标原点。

机器人技术问世于20世纪60年代初期,自那以来,经历了那么多年的发展,取得的进步和成绩是人们有目共睹的。
本文主要研究一种六自由度机器人的轨迹规划和仿真。
首先,论文介绍了机器人的结构及基本技术参数;此外,论文对运动控制器、伺服驱动器等硬件系统做了设计,这些都是机器人控制系统所需的,还对通讯方式、上层控制软件做了介绍。
六自由度机器人的运动学分析阶段:讨论了机器人运动学的数学基础。
介绍了机器人的空间描述和坐标变换,利用Denavit和Hartenberg于1955年提出的D-H参数法来描述相邻连杆之间的坐标方向和参数,讨论了机器人逆运动学的特性。
六自由度机器人轨迹规划阶段:我们主要讨论曲线的插补操作。
插补操作的稳定性和算法优劣直接关系到机器人运行的好坏,因此对插补算法的研究是机器人研究工作中的一个不可回避的问题。
本文在关节空间与笛卡尔空间基本插补算法的基础上,提出了三次样条插补算法,并用三次样条曲线拟合机器人运动轨迹,分析了该算法的有效性和优点。
六自由度机器人仿真阶段:充分利用Matlab中的RoboticsToolbox工具箱,通过调用函数并编写程序,对机器人的运动学相关问题做了分析和计算,绘制了六自由度机器人轨迹规划曲线,建立了机器人对象模型并用工具箱提供的函数将其在三维空间中呈现出来

RTKLIB是一款开源的全球导航卫星系统（GNSS）软件工具包，由HiroshiHiranuma教授开发，广泛应用于GNSS数据处理、实时定位、动态定位和精密单点定位等多个领域。
本压缩包文件“rtkilb_singlepos_rtklib”主要关注的是RTKLIB在MATLAB环境下的单点定位功能。
单点定位是GNSS接收机最基本的定位方法，它通过解算来自多个卫星的观测数据来确定地面接收机的位置。
在单频单点定位中，接收机仅使用一个频率的信号进行定位，这种方法通常适用于精度要求较低的场合，如车载导航、户外运动等。
而这个压缩包提供的MATLAB版本使得用户可以在MATLAB环境中实现单点定位的计算，这对于教学、研究或者快速原型验证非常有帮助。
主程序“rtklib—singlepos”是实现单点定位的核心代码。
这个程序可能包含了以下关键步骤：1.**数据预处理**：读取O文件（观测数据）和N文件（导航数据）。
O文件包含了接收机接收到的卫星信号的伪距或相位观测值，N文件则包含卫星的轨道和钟差信息。
2.**电离层延迟校正**：单频接收机无法直接测量电离层延迟，因此需要利用模型进行估算和校正。
程序可能内置了Klobuchar模型或其他电离层模型。
3.**对流层延迟校正**：同样，也需要考虑大气对流层的影响，一般使用气象参数进行校正。
4.**坐标转换**：将观测值从卫星坐标系转换到地心坐标系，这通常涉及地球椭球参数的使用。
5.**几何距离解算**：基于卫星的已知位置和观测值，计算接收机的三维位置。
这通常采用非线性最小二乘法进行迭代优化。
6.**误差处理**：包括钟差校正、多路径效应消除等，以提高定位精度。
7.**结果输出**：最终计算出的接收机坐标和其他相关信息会被输出，供用户分析。
在MATLAB环境中运行这个程序，用户可以方便地调整算法参数，进行各种假设和试验，同时利用MATLAB强大的可视化功能来直观地展示定位结果。
这对于研究不同环境条件下的定位性能，或者进行定位算法的优化都具有很大的便利性。
“rtkilb_singlepos_rtklib”提供了在MATLAB环境中实现RTKLIB单点定位功能的工具，对于学习和研究GNSS定位技术的人来说是一个宝贵的资源。
通过理解和应用这些代码，用户不仅可以深入理解单点定位的基本原理，还能掌握如何在实际项目中运用这些技术。

以新疆红富士苹果为研究对象,探讨应用高光谱图像技术和最小外接矩形法预测其大小的研究方法。
提取苹果高光谱图像中可见红色区域受色度影响较小的713nm以及近红外区域793和852nm的3个波长图像,做双波段比运算处理。
比较所得双波段比图像可知,852/713双波段比图像中背景和前景灰度对比度最大。
对该图像做阈值分割以及形态闭运算去除果梗区域,使用8邻接边界跟踪法得到二值图像的轮廓坐标序列,采用最小外接矩形法求苹果的大小,与实测值建立回归方程。
结果表明,基于高光谱图像技术采用波段比算法,结合最小外接矩形法,能够有效地检测苹果大小,预测值与实际值最大绝对误差为3.06mm,均方根误差为1.21mm。

使用javascript在cocoscreator上实现了A*寻路算法，使用方块格表示起始点以及障碍路径等，动态调整行列数，障碍物密度，初始点坐标，实现鼠标点击计算起始点到点击位置方块的路径。

ECharts，一个纯Javascript的图表库，可以流畅的运行在PC和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE8/9/10/11，Chrome，Firefox，Safari等），底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender，提供直观，生动，可交互，可高度个性化定制的数据可视化图表。
ECharts提供了常规的折线图，柱状图，散点图，饼图，K线图，用于统计的盒形图，用于地理数据可视化的地图，热力图，线图，用于关系数据可视化的关系图，treemap，多维数据可视化的平行坐标，还有用于BI的漏斗图，仪表盘，并且支持图与图之间的混搭。
由于最近做项目开发需要使用echarts图表，所以抽出时间总结一下echarts图表的用法。

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。