实现多功能风扇控制系统，主要有以下几种不同的功能模式，闭环自动控制模式下，由环境阈值作为系统参数，风扇的电机转速作为被控制量，通过单片机对采集到的数字温度信号的分析，对风扇速度进行调节，实现反馈自动控制，并通过红外传感器对感应区域内的物体采集，实现控制系统的感应启动，进一步实现低功耗。
智能控制模式下，可以对风扇进行定时设定、风力挡位设定，现在的风扇基本还是使用机械式方式来进行这些控制，随着使用时间的增加，机械磨损程度会一定程度的增加，控制不稳定，本设计实现电子式控制，使用寿命长，控制精确，并通过显示屏显示信息以及控制过程；
智能控制模式下，可以对风扇进行定时设定、风力挡位设定，现在的风扇基本还是使用机械式方式来进行这些控制，随着使用时间的增加，机械磨损程度会一定程度的增加，控制不稳定，本设计实现电子式控制，使用寿命长，控制精确，并通过显示屏显示信息以及控制过程；
2024/7/30 16:57:31
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UnityEngine中纹理修改的完整解决方案，使用GPU加速插件可为编辑器和运行时提供超快的纹理调整。
支持的调整：•色调/饱和度/亮度•亮度/对比度•色阶•模糊高斯/方向/颗粒•边缘填充•噪声•像素化•锐化•色彩空间•灰度•阈值•LUT•颜色叠加•颜色替换•水印•渐变斜坡•通道导入/交换/反转•图像翻转/耕作/偏移/旋转•按Alpha，颜色和自定义矩形裁剪•渐变生成器（线性，径向，菱形，角度）
支持的调整：•色调/饱和度/亮度•亮度/对比度•色阶•模糊高斯/方向/颗粒•边缘填充•噪声•像素化•锐化•色彩空间•灰度•阈值•LUT•颜色叠加•颜色替换•水印•渐变斜坡•通道导入/交换/反转•图像翻转/耕作/偏移/旋转•按Alpha，颜色和自定义矩形裁剪•渐变生成器（线性，径向，菱形，角度）
2024/7/24 0:36:01
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图像分割技术作为一种重要的图像技术，不仅得到人们的广泛重视和研究，而且在实际中成功的应用到了多个领域。
近年来许多学者通过付出巨大的努力，不断提出了新理论和新方法，学术思想非常活跃，这说明了图像分割的重要性，也反映出图像分割的深度和难度，但遗憾的是到目前为止还没有一个通用的图像分割方法，也不存在一个判断图像分割是否成功的客观的通用标准。
在图像分割技术中，阈值分割技术和边界检测技术的研究显得比较活跃。
但是阈值分割和边界检测方面的理论和方法均存在着一定的不足，有待于进一步的完善和发展。
近年来许多学者通过付出巨大的努力，不断提出了新理论和新方法，学术思想非常活跃，这说明了图像分割的重要性，也反映出图像分割的深度和难度，但遗憾的是到目前为止还没有一个通用的图像分割方法，也不存在一个判断图像分割是否成功的客观的通用标准。
在图像分割技术中，阈值分割技术和边界检测技术的研究显得比较活跃。
但是阈值分割和边界检测方面的理论和方法均存在着一定的不足，有待于进一步的完善和发展。
2024/7/16 19:16:01
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做大作业时汇总的资料，包括了一些彩色、灰度图像分割的常用算法：K-means，模糊C，区域生长，阈值分割等
2024/7/7 15:55:12
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根据飓风运动轨迹的特点,提出一种基于动态属性的飓风全时域轨迹模型,设计轨迹数据阈值估计更新策略。
将飓风运动轨迹组织成一系列时空连续的运动片段,在符合总体精度要求的前提下,实现数据压缩并支持全时域位置查询。
基于实际飓风数据的实例研究证明,该模型能够较为完整和精确地描述飓风运动过程,总体误差符合飓风预测的国际标准,模型的数据量较原始数据可减少24.71%,并支持飓风过去时刻和短暂未来位置的状态信息查询。
将飓风运动轨迹组织成一系列时空连续的运动片段,在符合总体精度要求的前提下,实现数据压缩并支持全时域位置查询。
基于实际飓风数据的实例研究证明,该模型能够较为完整和精确地描述飓风运动过程,总体误差符合飓风预测的国际标准,模型的数据量较原始数据可减少24.71%,并支持飓风过去时刻和短暂未来位置的状态信息查询。
2024/7/5 5:01:31
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报道了444nm蓝光激光二极管抽运的掺镨氟化锂钆(Pr3+:GdLiF4)固体红光激光器。
实验采用掺杂粒子数分数为1.01%的Pr3+:GdLiF4晶体，样本沿a切方向，尺寸大小为2.7mm×2mm×4mm(a×c×a)，在激光二极管抽运下通过设计的平凹腔获得了波长为639.3nm的连续红光输出。
通过多次优化，当抽运光输入功率为3W，输出镜透射率为3%时，获得了最大输出功率153mW，其斜率效率约为6.78%，抽运阈值达到750mW。
实验采用掺杂粒子数分数为1.01%的Pr3+:GdLiF4晶体，样本沿a切方向，尺寸大小为2.7mm×2mm×4mm(a×c×a)，在激光二极管抽运下通过设计的平凹腔获得了波长为639.3nm的连续红光输出。
通过多次优化，当抽运光输入功率为3W，输出镜透射率为3%时，获得了最大输出功率153mW，其斜率效率约为6.78%，抽运阈值达到750mW。
2024/7/2 11:20:11
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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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