实战4：半车模型悬架零碎半车模型悬架零碎：CofG：CenterofGravity，重心Kf，Kr：前后悬架弹性系数Cf，Cr：前后悬架阻尼系数Lf，Lr:：重心至前后悬架的水平距离theta：车体俯仰角度dottheta：车体俯仰角速度z：车体垂直跳动位移dotz：车体垂直跳动线速度
2022/9/20 11:52:15
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垂直时钟_V.2.0执照下载설명파이썬으로탁상시계입니다。
3.6版本실행하세요실행하세요실행하세요실행하세요실행하세요。
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2015/6/27 19:43:56
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承继系统的TextBox，支持文字垂直居中；
自动折行(即WordWrap=True)也支持垂直居中。
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2019/10/24 4:15:18
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本资源主要分为三个部分：车牌定位字符分割字符识别，每个部分都可单独运行。
车牌定位采用数学形状学和颜色特征相结合的方法。
首先对图片进行开闭运算、轮廓检测等数学形状学操作突出车牌区域，然后依据车牌的形状特征去除部分干扰区域，并利用仿射变换对可疑车牌区域进行倾斜矫正，最后根据车牌颜色特征选取最终区域，同时确定车牌的颜色。
字符分割基于投影法，利用二值化图像像素的分布直方图进行分析。
其中水平投影确定字符区域并去除上下边框，垂直投影找出相邻字符的分界点，并通过适当算法组合分离的汉字和去除车牌上的分隔点、边缘等干扰；
字符识别基于keras框架，首先搭建卷积神经网络对训练集进行训练，准确率达到97.87%，然后利用训练好的模型对分割下的字符逐一进行识别，最终组成车牌号码，实现车牌识别的目标。
车牌定位采用数学形状学和颜色特征相结合的方法。
首先对图片进行开闭运算、轮廓检测等数学形状学操作突出车牌区域，然后依据车牌的形状特征去除部分干扰区域，并利用仿射变换对可疑车牌区域进行倾斜矫正，最后根据车牌颜色特征选取最终区域，同时确定车牌的颜色。
字符分割基于投影法，利用二值化图像像素的分布直方图进行分析。
其中水平投影确定字符区域并去除上下边框，垂直投影找出相邻字符的分界点，并通过适当算法组合分离的汉字和去除车牌上的分隔点、边缘等干扰；
字符识别基于keras框架，首先搭建卷积神经网络对训练集进行训练，准确率达到97.87%，然后利用训练好的模型对分割下的字符逐一进行识别，最终组成车牌号码，实现车牌识别的目标。
2016/3/27 9:11:01
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本文给出了遭到多重散射的激光,在波传播方向上的物理参数的涨落是不均匀的、而垂直于传播方向上的物理参数的涨落又是均匀的随机媒质中传播时,当波遭到前向小角度散射时,具有不同波数不同位置的场的矩方程的解析解.同时讨论了方程的解在激光传播研究中的一些应用.
2016/8/24 18:07:04
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选框视图俗名：可垂直跑，可水平跑的跑马灯学名：可垂直翻，可水平翻的翻页公告效果图Gradle：compile'com.sunfusheng:MarqueeView:'属性属性描述描述mvAnimDuration一行文字动画执行时间mvInterval两行文字翻页时间间隔mvTextSize文字大小mvTextColor文字颜色重力文字地位：左，中，右单线单行设置mvDirection动画滚动方向：bottom_to_top，top_to_bottom，right_to_left，left_to_right字体设置字体XML格式<com.sunfusheng.marqueeview.MarqueeViewandroid:id="@+id/marqueeView"android:layo
2019/11/19 10:55:21
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该图片为modis分幅kmz文件，可在googleearth上直接打开查看，方便数据的下载和使用，可以看出各区域的modis分幅范围，有h和v,及程度和垂直的带号。
2017/3/10 2:54:05
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事实证明，激光特别适用于液流测量，因为激光能在无需接触的情况下完成测量。
七十年代后期一些研究中心有关无介入激光速度测定法的主要活动是激光多普勒风速测定法的研制和应用。
该技术需要窄而准直好的连续激光束，分束后使之相交，构成一个含有干涉条纹的小体积(一般为1mm3)。
“种子”（液流中的小粒子)散射光强以由测量体积中的条纹间隔(从几何光学计算出）和在条纹垂直方向上粒子速度分量(直接由调制频率确定)所确定的方式而波调制。
七十年代后期一些研究中心有关无介入激光速度测定法的主要活动是激光多普勒风速测定法的研制和应用。
该技术需要窄而准直好的连续激光束，分束后使之相交，构成一个含有干涉条纹的小体积(一般为1mm3)。
“种子”（液流中的小粒子)散射光强以由测量体积中的条纹间隔(从几何光学计算出）和在条纹垂直方向上粒子速度分量(直接由调制频率确定)所确定的方式而波调制。
2015/3/13 8:41:38
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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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