用于IMDD光学OFDM的精确符号同步技术

这是在网上收集整理的全国最新地区数据库，精确到街道。
是我目前收集整理地区数据库中最全的，可直接导入数据库即可。

南京市行政区划分最新数据，精确到街道，该数据可用于地理空间分析，比如分析各街道人口、各街道的设施可达性等等

这是18年最新的城市city.js插件，json封装格式直接调用就可以，省/直辖市、城市、区县精确到乡村等、包括新的区县等，功能有经纬，城市名，城市id,城市拼音，也可以放在网上json在线工具格式查看结构清晰明了，调用方法：varcityArr=[[[{},{}],{}],[]];var乡=cityArr[0][0][0].name

在遥感领域，数据集是研究和开发的关键资源，它们为模型训练、验证和测试提供了必要的数据。
"高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集"是这样一种专门针对遥感图像处理的宝贵资源，它结合了两种不同类型的数据——高光谱图像和LiDAR（LightDetectionandRanging）数据，以实现更精确的图像分类。
高光谱图像，也称为光谱成像，是一种捕捉和记录物体反射或发射的光谱信息的技术。
这种技术能够提供数百个连续的光谱波段，每个波段对应一个窄的电磁谱段。
通过分析这些波段，我们可以获取物体的详细化学和物理特性，例如植被健康、土壤类型、水体污染等，这对环境监测、城市规划、农业管理等有着重要的应用。
LiDAR则是一种主动遥感技术，它通过向地面发射激光脉冲并测量回波时间来计算目标的距离。
LiDAR数据可以生成高精度的地形模型，包括地表特征如建筑物、树木和地形起伏。
此外，LiDAR还能穿透植被，揭示地表覆盖下的特征，如地基和地下结构。
这个数据集包含了三个不同的地区：Houston2013、Trento和MUUFL。
每个地区可能对应不同的地理环境和应用场景，这为研究者提供了多样性的数据，以便他们在不同条件和场景下测试和比较分类算法的效果。
数据集的分类任务通常涉及识别图像中的各种地物类别，如建筑、水体、植被、道路等。
多模态数据结合可以显著提升分类的准确性，因为高光谱数据提供了丰富的光谱信息，而LiDAR数据则提供了高度精确的空间信息。
将这两者结合起来，可以形成一个强大的特征空间，帮助区分相似的地物类别，减少分类错误。
在实际应用中，这个数据集可以用于训练深度学习或机器学习模型，比如卷积神经网络(CNN)。
通过在这样的多模态数据上训练，模型能够学习到如何综合解析光谱和空间信息，从而提高对遥感图像的分类能力。
对于研究人员和开发者来说，这个数据集提供了理想的平台，用于开发新的图像分析技术，改进现有算法，并推动遥感图像处理领域的创新。
"高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集"是一个涵盖了多种地理环境和两种互补遥感技术的宝贵资源，对于理解地物特性、提升遥感图像分类精度以及推动遥感技术的发展具有重大价值。
通过深入研究和利用这个数据集，我们可以期待在未来实现更加智能化和精确化的地球表面监测。

亚像素harris，可以精确到亚像素，网上很少有的，需要的下来看看，基于matlab的

专家点评:本文按光学原理得到像平面上圆的像，把该像与已有的图像做最优匹配。
找到最优匹配的一个圆，求出其圆心，近似地确定圆心的像坐标，并对原像所在的平面进行了拟合，从效果上观察，较为精确地反映了实例中的问题。
最后利用多个靶标所得坐标，通过空间坐标变换和参数拟合等方法给出了一种确定两部相机相对位置的方法。
潍坊学院孙建安副教授2008/09/25

全国基础地理国界和省界，精确，方便。

本次课程设计主要是利用MATLAB仿真软件或硬件实验系统平台上设计完成一个典型的通信系统。
一般的通信系统是由信源，发送设备，信道，接收设备，接收者构成。
根据此次课程设计的要求，是将一模拟信号经过数字化，信源编码，信道编码，数字调制后再经过相应的解码调制后，得到原始信号。
其中数字化方式为增量调制，基带码为AMI码，信道码为汉明码，数字调制方式为ASK调制，信道为AWGN信道。
并且要求完成整个系统各环节以及整个系统的仿真，最终在接收端或者精确或者近似地再现输入（信源），计算失真度，并且分析原因。

高精度等待模块，精确到毫秒，解决延时、延迟占用CPU过高问题

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。