:warning_selector:注意:不建议使用此项目,而应使用“搜寻风格指南生活风格指南,由,,和。
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安装$npminstall--saveseek-style-guidereactreact-domreact-helmet或者,如果不使用React组件,则可以自己安装seek-style-guide:$npminstall--saveseek-style-guide升级中消费者可以通过遵循我们的来保持最新,该在将新发行版发布到时自动发布。
建立使用StyleGuideProvider组件包装您的应用程序,以使用任何样式指南组件。
例如:importReact,{Component}from'react';import{StyleGuideProvider}from'se
2024/11/24 1:25:55 448KB react less babel front-end
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在区间[-1,1]上对函数,选取不同的插值节点构造插值多项式,比较他们的误差。
2024/11/16 11:35:18 803B 数值计算 插值 拉格朗日 龙格现象
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栅格数据块状压缩编码的C#源码,由VS2010实现,是最简单的编码方式,可以直接调用。
2024/11/14 11:14:37 31KB 块状编码 C# 源码 栅格
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本书是自适应信号处理领域的一本经典教材。
全书共17章,系统全面、深入浅出地讲述了自适应信号处理的基本理论与方法,充分反映了近年来该领域的新理论、新技术和新应用。
内容包括:自适应LMS横向滤波器、自适应格型滤波器、自适应递归滤波器、频域和子带自适应滤波器、盲目适应滤波器、神经网络非线性自适应滤波器等及其在通信与信息系统中的应用。
全书取材新颖、内容丰富、概念清析、阐述明了,适合于通信与电子信息类相关专业的高年级本科生、研究生、教师及工程技术人员阅读。
2024/11/12 17:19:42 841KB 自适应 滤波器 答案 代码
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实现效果:http://v.youku.com/v_show/id_XMTU2Mzk0NjU3Ng==.html如何在你的电脑上运行这个程序?1,它需要cvblobslib这一个opencv的扩展库来实现检测物体与给物体画框的功能,具体安装信息请见:http://dsynflo.blogspot.com/2010/02/cvblobskib-with-opencv-installation.html,当你配置好cvblobslib之后,你可以用这一的程序进行测试:http://dl.dropbox.com/u/110310945/Blobs%20test.rar2,视频中两个摄像头之间的距离是6cm,你可以根据你摄像头的型号,来选择合适的距离来达到最好的效果。
3,在进行测距之前,首先需要对摄像头进行标定,那么如何标定呢?在stdafx.h中把"#defineCALIBRATION0"改成“#defineCALIBRATION1”表示进行标定,标定之后,你就可以在工程目录下的"CalibFile"文件夹中得到标定信息的文件。
如果标定效果还不错,你就可以吧"#defineCALIBRATION"改成0,以后就不需要再标定,直接使用上一次的标定信息。
你还需要把"#defineANALYSIS_MODE1"这行代码放到stdafx.h中。
4,视频中使用的是10*7的棋牌格,共摄录40帧来计算摄像头的各种参数,如果你像使用其他棋盘格,可以在"StereoFunctions.cpp"文件中修改相应参数。
5,如果你无法打开摄像头,可以在"StereoGrabber.cpp"文件中修改代码“cvCaptureFromCAM(index)”中index的值。
6,Aboutcomputingdistance:itinterpolatestherelationshipbetweendepth-valueandreal-distancetothirddegreepolynomial.Soiusedexcelfile"interpolation"forinterpolationtofindk1tok4,youshouldfindyourownvalueoftheseparameters.7,你可以通过调整控制窗口中各个参数的滑块,从而来得到更好的视差图。
8,在目录下的”distance“文件夹中,有计算距离信息的matlab代码。
9,如果你想了解基本的理论,可以看一下这个文档和代码(视频里的代码其实就是根据这个代码改的):http://scholar.lib.vt.edu/theses/available/etd-12232009-222118/unrestricted/Short_NJ_T_2009.pdf视频中环境:vs2008,opencv2.1
2024/11/10 7:30:13 24.09MB opencv 双目测距 双目标定 双目视觉
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周福才《格理论与密码学》一书中LLL算法的python实现。
2024/11/9 9:31:42 4KB LLL算法 python 格基简约 加密
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该算法只是读入条纹图,生产反条纹图,并没有提到任何关于生产条纹的信息
2024/11/7 8:45:56 5KB 结构光算法
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Ansibleconnect-使用一个命令从清单连接到所有主机Ansible版本CI状态2.72.82.92.10使用一个命令SSH进入清单中的所有主机。
Ansibleconnect根据您的ansible库存创建一个bash脚本。
该脚本将创建一个新的tmux窗口或会话,并为每一个“sshable”清单主机创建一个单独的窗格。
在每个窗格的内部,将建立到窗格主机的ssh连接。
设置示例(在Ubuntu上):sudoaptinstalltmuxsudoaptinstallsshpasspipinstallansibleconnect用法示例:连接到清单中的所有主机:source<(ansibleconnect-iinventory.yml)连接到组1和组2的所有主机:source<(ansibleconnect-iinventory.yml-g'group1:group2')连接到group1中的所有主机,但也位于group2中的主机除外:source<(ansibleconnect-iinve
2024/11/7 8:53:09 403KB tmux ssh ansible devops
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求多幅栅格影像的变化趋势,基于一元线性回归法,得到回归系数
2024/11/4 17:53:13 2KB 趋势 回归
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡