全文搜索软件，可以根据关键字搜索Excel、word、pdf等文件中的关键字，加速定位文字位置

该demo是本人测试过的，里面的坑爹的配置都已经在注释中说明位置，压缩包解压后就是web项目，jar包均可用，先看readme文件，根据文件进行操作应该没有问题的。
有问题欢迎留言

动物换位是一个小游戏，通过左右动物互换位置，并计时，有三级，游戏规则也简单

ARKit：当您四处走动时，使用相机和运动数据来绘制局部世界。
CoreLocation：使用wifi和GPS数据来确定您的全球位置，但准确性较低。
ARKit+CoreLocation：将AR的高精度与GPS数据的规模相结合。
结合这些技术的潜力是巨大的，它在许多不同领域具有许多潜在的应用。
该库具有两个主要功能：允许使用真实世界的坐标将物品放置在AR世界中。
通过使用最新的位置数据点以及有关在AR世界中移动的知识，极大地提高了位置准确性。
改善的定位精度目前处于“实验”阶段，但可能是最重要的组成部分。
因为在那里还有其他地方仍有工作要做，所以这个项目最好由开放社区提供服务，这比GitHubIssues所能提供的更多。
因此，我将开放一个Slack组，任何人都可以加入，讨论该库，对其进行改进以及他们自己的工作。
要求ARKit需要iOS11，并支持以下设备

在Unity中实现百度AI人脸识别登录演示，涉及到的技术主要包括Unity引擎、C#编程语言以及百度的人脸识别API。
Unity是一款强大的跨平台游戏开发引擎，而C#是Unity的主要编程语言，用于编写游戏逻辑和交互功能。
百度AI人脸识别服务是基于深度学习技术的智能面部识别系统，能实现人脸检测、特征提取、人脸识别等功能，广泛应用于身份验证、安全监控等领域。
我们需要在Unity项目中设置好必要的环境。
这包括安装Unity编辑器，创建一个新的Unity场景，并确保Unity版本与所使用的百度SDK兼容。
然后，需要在C#脚本中导入必要的库，如Unity的`usingUnityEngine`和百度AISDK的`usingBaidu.Aip.Face`。
在C#脚本中，你需要注册并获取百度AI的API密钥（APIKey和SecretKey），这些是调用百度API时的身份验证凭证。
你可以通过百度AI开放平台进行注册并申请相应的API权限。
将这些密钥安全地存储在项目中的配置文件或环境变量中，避免暴露敏感信息。
接着，初始化百度人脸识别的客户端对象，通常包含设置API密钥、设置请求的URL以及选择相应的服务接口。
例如：```csharpvarclient=newAipFace("your_api_key","your_secret_key");client.HttpClient.Timeout=TimeSpan.FromSeconds(30);```在登录过程中，关键步骤是捕捉用户的人脸图像。
这可以通过Unity内置的相机组件来实现，例如创建一个虚拟相机专门用于捕获面部。
可以使用Unity的`WebCamTexture`类获取摄像头的实时视频流，并将其转化为适合API处理的图像格式，如Base64编码的字符串。
然后，调用百度API的人脸检测接口（`Detect`方法）来检测图像中的人脸。
该接口会返回人脸的位置、大小等信息，便于后续的对齐和识别操作。
例如：```csharpDictionaryoptions=newDictionary();options.Add("face_fields","face_token,face_probability");varresult=client.Detect(imageBase64,options);```一旦检测到人脸，使用人脸特征提取接口（`Search`方法）来寻找匹配的用户。
这通常需要预先上传用户的人脸信息到百度AI的服务器上，形成人脸库。
匹配成功后，可以将返回的用户信息与系统中的账户进行比对，从而完成登录验证。
在实际应用中，为了提高用户体验，可能需要考虑错误处理和优化，比如处理网络延迟、重试机制、以及在多用户环境中如何有效地管理人脸库等。
"百度AI人脸识别"在Unity中的实现涉及Unity3D引擎与C#编程的结合，以及百度AI提供的面部识别服务。
这个过程包括环境配置、API调用、图像处理、人脸识别和账户验证等多个环节，需要对相关技术有深入理解和实践。

常增益α-β滤波是卡尔曼滤波的简化，在信号处理及自动控制领域广泛应用。
本程序仿真了常速度运动过程中对位置的α-β滤波估计。

发票连续打印程序(票据套打)本打印程序是本人开发,目前正在银行使用的一个程序.在带格式的连续的纸的相应位置,打印入数据库的数据.这种连续的纸两边带孔,又称作连续纸

本程序利用C#开发语言，实现了GPS单点定位，精度可以达到8m，界面简单易懂。
里面包含renix的O文件和N文件的读取，GPS时间转换，以及卫星位置解算，地球旋误差的消除，接收机钟差的消除的信息

基于非Kolmogorov谱模型，利用广义惠更斯-菲涅耳原理，推导出了高斯谢尔模型（GSM）光束在非Kolmogonov大气湍流中光谱的解析表达式，并用其研究了非Kolmogorov大气湍流对GSM光束光谱变化的影响。
结果表明，GSM光束在非Kolmogorov大气湍流中传输时有光谱移动（蓝移和红移）和光谱跃变发生。
光谱跃变的发生与离轴距离r、广义指数参量[α]、广义结构常量[C2n]、湍流内尺度l0、湍流外尺度L0和传输距离z有关。
随着广义指数参量[α]的增大、湍流内尺度l0的增大及广义结构常量[C2n]的减小，光谱跃变量[Δ]减小，光谱跃变临界位置zc增大。
该研究工作可为自由空间光通信等实际应用提供理论模型和计算依据。

1.版本：matlab2021a，包含仿真操作录像，操作录像使用windowsmediaplayer播放。
2.领域：MUSIC算法3.内容：基于MUSIC算法的信号方位估计matlab仿真。
对给定阵列给定周期的接受信号形成制定角度上的波束形成。
array_num=8;%阵源数目signal_num=1;%信号数目signal_direction=[12];%信号方向,单位度signal_amptitude=[1];%信号幅度signal_frequece=[26000];%信号频率snr=0;%信噪比4.注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径，必须是程序所在文件夹位置，具体可以参考视频录。

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。