很实用的小波去噪程序，能够实现精确的去噪，提取有用的信号波形

本代码能对抓包工具抓下来的pcap包各个字段进行精确的解析，包括文件头，报文头，协议头，数据内容等的解析。
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21世纪随着这些多媒体信息的飞速发展，目前在图片背景内提取文字区域，是人们研究的对象。
在图像中实现文字区域的定位研究，不仅促进和丰富了图像处理的相关理论和内涵，而且在诸如网络等互联环境下的大数据信息检索、工业生产中的零件编号识别等领域，具有重大的应用前景。
文字区域的定位一般分为两个步骤：首先确定包含文字的大致区域，然后再对该区域进行精确的定位。
本文对目前比较经典的文字区域方法进行了分析和研究，并且在此基础上实现了一种图像文字区域的定位方法，该方法融合了图像的边缘检测方法和像素的统计特征。
MATLAB仿真实验表明该方法定位的文字区域比较准确，同时效率比较高，具有一定的应用价值。

给定年份，获取指定年份24节气的计算方法，精确到分钟。
c++写的一个类。

采用模拟仿真技术,对一台电动摩托车用的永磁无刷直流电机进行了测试,以此来验证电机参数的合理性.重点推导出了三相逆变器供电的主电路中点电压方程,得到了精确的电机模型,以此来完善整个调速系统.试验是在一个转速、电流双闭环调速系统下进行的.关键词:永磁无刷直流电机;调速系统;仿真;中点电压

手势端：采用CC3220S作为控制核心，主要采集BMA222以及MPU6050的数据。
运用了加速度以及陀螺仪的角度计算算法，之后进行了卡尔曼滤波处理，得到了较为精确的角度制（X轴，Y轴，Z轴）。
在对滤波处理之后的值进行了范围转换，转换成-90°到90°，方便发送。
其中Z轴数据需要地磁计校准，MPU6050无地磁计，所以舍去Z轴的数据。
串口发送方面采用了简单的数据封装算法处理，将数字值转换成字符串在进行打包发送，防止数据丢失。
机械臂端：采用LPC54608作为控制核心。
主要负责解析串口发送的数据，并控制舵机的运动。
将串口的数据并进行解析，当数据出错时时会自动舍去的，然后转换成数字值，再根据每个舵机的动作范围，进行方为运动算法的处理。
最后进行了消抖算法的处理，防止手的抖动造成机械臂的的连续抖动。
液晶显示串口接收到的数据，显示采用了emwin库，实现起来更加简单。

用户画像是当前大数据领域的一种典型应用,精确有效的用户画像,依赖于从大量的数据中提取正确的特征,这需要一个厉害的画像方法论，正确的数据处理流程，以及强大的数据管理系统作为支撑。
本文档讲从用户画像基本概念、理论、方法、流程、案例等多个方面进行用户画像的介绍。

查表计算sin值，自己写的小程序，经验证可以精确到小数点后第3位

这个Matlab工具箱实现32种维数降低技术。
这些技术都可以通过COMPUTE_MAPPING函数或trhoughGUI。
有以下技术可用： -主成分分析（'PCA'） -线性判别分析（'LDA'） -多维缩放（'MDS'） -概率PCA（'ProbPCA'） -因素分析（'因子分析'） -Sammon映射（'Sammon'） -Isomap（'Isomap'） -LandmarkIsomap（'LandmarkIsomap'） -局部线性嵌入（'LLE'） -拉普拉斯特征图（'Laplacian'） -HessianLLE（'HessianLLE'） -局部切线空间对准（'LTSA'） -扩散图（'DiffusionMaps'） -内核PCA（'KernelPCA'） -广义判别分析（'KernelLDA'） -随机邻居嵌入（'SNE'） -对称随机邻接嵌入（'SymSNE'） -t分布随机邻居嵌入（'tSNE'） -邻域保留嵌入（'NPE'） -线性保持投影（'LPP'） -随机接近嵌入（'SPE'） -线性局部切线空间对准（'LLTSA'） -保形本征映射（'CCA'，实现为LLE的扩展） -最大方差展开（'MVU'，实现为LLE的扩展） -地标最大差异展开（'地标MVU'） -快速最大差异展开（'FastMVU'） -本地线性协调（'LLC'） -歧管图表（'ManifoldChart'） -协调因子分析（'CFA'） -高斯过程潜变量模型（'GPLVM'） -使用堆栈RBM预训练的自动编码器（'AutoEncoderRBM'） -使用进化优化的自动编码器（'AutoEncoderEA'）此外，工具箱包含6种内在维度估计技术。
这些技术可通过INTRINSIC_DIM函数获得。
有以下技术可用： -基于特征值的估计（'EigValue'） -最大似然估计器（'MLE'） -基于相关维度的估计器（'CorrDim'） -基于最近邻域评估的估计器（'NearNb'） -基于包装数量（'PackingNumbers'）的估算器 -基于测地最小生成树（'GMST'）的估计器除了这些技术，工具箱包含用于预白化数据（函数PREWHITEN），精确和估计样本外扩展（函数OUT_OF_SAMPLE和OUT_OF_SAMPLE_EST）的函数以及生成玩具数据集（函数GENERATE_DATA）的函数。
工具箱的图形用户界面可通过DRGUI功能访问

VB最精确延时,采用APIQueryPerformanceCounter和QueryPerformanceFrequency函数，可精确达到1ms

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。