android端，基于openCV与深度学习，实现快速准确的车牌识别。
平均识别耗时350ms左右，采集100样本识别准确率达到95%。
识别过程：1、使用openCV确定车牌左右、上下区域；
2、车牌倾斜判断与校正；
3、滑动切割字符；
4、深度学习对每个字符进行识别
平均识别耗时350ms左右，采集100样本识别准确率达到95%。
识别过程：1、使用openCV确定车牌左右、上下区域；
2、车牌倾斜判断与校正；
3、滑动切割字符；
4、深度学习对每个字符进行识别
2024/7/21 21:39:02
24.82MB
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该出现可以对图片进行滑动窗口选取，本人作品，可能有些纰漏，欢迎各位提出意见。
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反正我已经弃matlab了。
算法之类的还是可以说说的
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反正我已经弃matlab了。
算法之类的还是可以说说的
2024/7/20 5:32:42
892B
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这是一款仿ios联系人列表控件，支持字母行置顶（有阴影和没阴影置顶）。
支持右边字母视图点击和滑动到置顶的字母行。
搜索栏支持中英文搜索
支持右边字母视图点击和滑动到置顶的字母行。
搜索栏支持中英文搜索
2024/7/18 1:09:13
2.63MB
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在基于virtools设计和开发的虚拟漫游系统中，针对人物角色与场景中设定不能被穿越物体之间的碰撞检测情况进行分析并予以解决。
当人物角色在建筑模型内行进时碰撞检测拟采用重力模拟的方法，与外部静止的环境小品发生碰撞时要按物体的大小、形状分别采用单独碰撞检测方法或网格碰撞检测方法，而与运动物体的碰撞检测则需要加入相应的滑动处理方式。
实际应用表明，完成各项功能的行为模块组合简洁高效，系统仿真度高，相关技术的实现也能为其他类似设计提供很好的参考价值。
当人物角色在建筑模型内行进时碰撞检测拟采用重力模拟的方法，与外部静止的环境小品发生碰撞时要按物体的大小、形状分别采用单独碰撞检测方法或网格碰撞检测方法，而与运动物体的碰撞检测则需要加入相应的滑动处理方式。
实际应用表明，完成各项功能的行为模块组合简洁高效，系统仿真度高，相关技术的实现也能为其他类似设计提供很好的参考价值。
2024/7/12 22:47:29
1.2MB
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地址：http://blog.csdn.net/huweigoodboy/article/details/47301197效果可见博客
2024/7/5 17:51:25
4.91MB
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刘金琨滑《滑模变结构控制MATLAB仿真》第3版基本理论与设计方法pdf+仿真程序滑模变结构控制本质上是一类特殊的非线性控制，其非线性表现为控制的不连续性，这种控制策略与其它控制的不同之处在于系统的“结构”并不固定，而是可以在动态过程中根据系统当前的状态(如偏差及其各阶导数等)有目的地不断变化，迫使系统按照预定“滑动模态”的状态轨迹运动。
由于滑动模态可以进行设计且与对象参数及扰动无关，这就使得变结构控制具有快速响应、对参数变化及扰动不灵敏、无需系统在线辩识，物理实现简单等优点。
该方法的缺点在于当状态轨迹到达滑模面后，难于严格地沿着滑模面向着平衡点滑动，而是在滑模面两侧来回穿越，从而产生颤动，即抖振问题。
由于滑动模态可以进行设计且与对象参数及扰动无关，这就使得变结构控制具有快速响应、对参数变化及扰动不灵敏、无需系统在线辩识，物理实现简单等优点。
该方法的缺点在于当状态轨迹到达滑模面后，难于严格地沿着滑模面向着平衡点滑动，而是在滑模面两侧来回穿越，从而产生颤动，即抖振问题。
2024/7/3 1:18:51
47.49MB
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lightGallery插件基于jquery支持在web端点击、在终端设备上触摸全屏放大图片，支持画廊左右滑动图片，支持显示图片缩略图及图片下载放大缩小功能。
提供的demo进行了简单画廊的演示。
提供的demo进行了简单画廊的演示。
2024/6/16 0:09:24
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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。
2024-04-09 15:03
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