北京最全的矢量数据，包括政府、机场、火车站、汽车站、公交站、加油站、停车场、县界、乡界等等等等，具体看压缩包。
太强了

全国的土地利用数据，grid格式，导入Gis即可用。
压缩包里面包含相关的文档信息。

个人使用MSP430F149实现的ModbusRTU协议，利用定时器TB来实现计算3.5T的时间间隔，代码完全可用，因为评论无法回复，在压缩包内附有编译无错误和运行时测试例子的截图证明，并附有modbus协议中文参考资料，使用时直接将.h和.c文件包含进工程，修改对应IO和串口即可，使用芯片为MAX3485。

inotify能够对文件系统进行监控，书上举的例子都是c++使用inotify的例子，难道没有Java版吗，肯定有，只不过要自己编译，在网上找到别人的博客有，但是人家不愿意分享，我就只能自己编译了，压缩包里有编译好的jar包，也有源码，你也可以自己编译，还附带so文件，最新版编译时只支持Java1.7

tsmc18rf_pdk_v13压缩包2一定要把我资源中的三个压缩包下了才行！

docker-compose压缩包，将下载的docker-compose文件放到`/usr/local/bin`目录下```shellcd/usr/local/bin#进入上述目录，对文件重命名，然后赋予执行权限mvdocker-compose-Linux-x86_64docker-composesudochmod+xdocker-compose#查看docker-compose版本号docker-compose--version

打开压缩包后点击mainvi就可以运行了。
可以同时选择多个楼层，先下后上。
向原作者致敬！虽然有不足之处，同仁们修改后可以讨论之。

Python天天生鲜项目源代码及部署文件毕业设计。
压缩包里包含使用Python语言下的django框架编写的天天生鲜项目，为了方便使用，里面有写好的部署文档。
可以根据部署文件的内容进行项目搭建。
Python项目毕设代码部署方法

科瑞计算簿是非常实用的工程造价计算器，是完全免费表格法计算软件。
具有重名变量、中文变量能力，具有多种统计方式。
可以打开所有科瑞定额库，支持多步撤消与恢复。
破解版可以打印、导出EXCEL文件。
破解方法在压缩包里

《数字图像处理——应用篇》是由谷口庆治编著的一本深入探讨图像处理技术的专业书籍，这本书在图像处理领域具有很高的权威性。
全书完整PDF版本是唯一可获取的全面资源，对于学习和研究图像处理技术的读者来说，无疑是一份宝贵的资料。
图像处理是计算机科学中的一个重要分支，它涉及了将模拟图像转换为数字形式，以及对数字图像进行各种操作以改善质量或提取有用信息。
在《数字图像处理——应用篇》中，作者谷口庆治详细阐述了这一领域的关键概念和技术，包括图像获取、颜色模型、图像增强、图像复原、图像分割、特征提取以及模式识别等核心主题。
1.**图像获取**：这部分介绍了图像传感器的工作原理，如CCD和CMOS，以及扫描仪和相机的成像过程。
同时，还涵盖了像素的概念、采样理论和量化过程。
2.**颜色模型**：书中详细讨论了RGB、CMYK、HSV、YCbCr等常见颜色模型，以及它们在不同应用场景下的选择和转换方法。
3.**图像增强**：通过滤波器、直方图均衡化等手段改善图像的视觉效果，提升图像质量，这部分包括线性和非线性滤波、对比度增强等技术。
4.**图像复原**：针对图像退化问题，如噪声、模糊等，提出了一系列恢复技术，如Wiener滤波、反卷积等。
5.**图像分割**：这是图像分析的关键步骤，包括阈值分割、区域生长、边缘检测等方法，用于将图像划分为有意义的部分。
6.**特征提取**：为了识别和理解图像，需要从图像中提取有意义的特征，如角点、边缘、纹理和形状，这些特征可用于后续的模式识别和对象识别。
7.**模式识别**：利用机器学习算法，如支持向量机、神经网络、决策树等，对图像中的模式进行分类和识别，是图像处理领域的高阶应用，广泛应用于OCR文字识别、人脸识别、医学影像分析等领域。
8.**OCR文字识别**：光学字符识别技术是模式识别的一个实例，通过识别图像中的文字并转化为可编辑文本，该技术在文档自动化处理、图书数字化等方面有着广泛的应用。
压缩包中的文件名表明资源分为了三个部分：`数字图像处理——应用篇.part1.rar`、`数字图像处理——应用篇.part2.rar`和`数字图像处理——应用篇.part3.rar`。
通常，这种分卷压缩格式是为了便于大文件的传输和存储，用户需要下载所有部分并使用合适的解压工具（如WinRAR或7-Zip）合并解压，才能获得完整的PDF文件。
《数字图像处理——应用篇》是一本涵盖广泛、深度适中的教材，适合计算机视觉、图像处理、模式识别等相关领域的学生和研究人员。
通过学习本书，读者不仅可以掌握基本的图像处理技术，还能了解其在实际应用中的策略和方法，为进入这个领域的深入研究打下坚实基础。

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。