本系统致力于对超市日常进销存进行高效、可靠、全面的管理。
此系统主要基于软件工程的思想，主要进行一下功能模块的设计与实现：（1） 登录模块：用户登录，确定登录用户对各模块的实用权限；
（2） 用户信息维护模块：最高权限者完成对用户详细信息及其他用户权限的增删改；
（3） 商品进货管理模块：完成对已进货物的数据入库处理，包含手动输入和已发订单入的库确认。
完成应付实付账款的更新；
（4） 商品库存管理模块：查看各商品库存和详细信息，包含智能订单订单生成系统和人工订单生成系统；
（5） 商品销售模块：完成对销售商品和促销商品数据的录入，生成销售单；
（6） 商品促销管理模块：包含人工促销和智能促销，依据不同条件生成促销商品单；
（7） 商品折耗管理模块：完成对退换货商品或折耗商品的数据导入，统计折耗损失；
（8） 业务数据管理模块：导出业务数据；
（9） 业务统计模块：统计利润及损失，查看账目

数字图像处理是研究如何通过计算机技术处理和分析图像的学科，主要应用于图像增强、恢复、分割、特征提取和识别等任务。
数字图像处理的第三版由RafaelC.Gonzalez和RichardE.Woods编写，二人来自田纳西大学和MedDataInteractive公司。
这本书对数字图像处理领域进行了全面的介绍，涵盖了数字图像处理的历史背景、基本概念、技术和算法。
冈萨雷斯的这本书被认为是该领域的重要参考资料。
数字图像处理可以应用于医疗成像、遥感、安全监控、图像压缩、机器视觉等多个领域。
例如，在医疗成像中，数字图像处理可以帮助医生更清晰地观察患者身体组织的结构，从而提高诊断的准确性；
在遥感领域，通过处理和分析遥感图像可以获取地球表面的信息，用于天气预报、地理信息系统的建立等。
数字图像处理涉及的算法和工具主要包括图像的采集、处理、分析和理解等步骤。
图像采集是使用摄像头、扫描仪等设备将图像转换为计算机可以处理的数据形式；
图像处理通常包括图像的预处理（如去噪、对比度增强）、图像变换（如傅里叶变换、小波变换）和图像恢复等；
图像分析主要涉及到图像分割、特征提取、模式识别等内容；
图像理解则试图使计算机能够解释图像内容，达到类似于人类理解图像的水平。
数字图像处理的起源可以追溯到20世纪50年代末60年代初，当时人们开始使用计算机技术对图像进行处理。
早期的数字图像处理主要用于空间探索、卫星图像处理等领域，随着计算机技术的发展和图像处理理论的完善，数字图像处理逐渐扩展到生物医学、工业、安全等其他领域。
数字图像处理的一个重要分支是数字视频处理，其关注如何处理连续的图像序列，以实现视频压缩、视频增强、运动分析等功能。
视频处理技术在高清电视、网络视频、电影后期制作等行业有着广泛的应用。
数字图像处理是一个不断发展的领域，随着人工智能技术的发展，基于深度学习的图像处理技术成为当前的研究热点。
深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像识别、分类、目标检测和图像分割等方面显示出了巨大的潜力。
总结来说，数字图像处理是通过计算机技术来处理图像数据，使之更适合人眼或机器分析的一门技术。
随着技术的进步和应用的拓展，它在多个行业中发挥着越来越重要的作用。
冈萨雷斯的《数字图像处理》作为该领域的经典教材，为学习和研究这一领域的专业人士提供了宝贵的资源和参考。

自动驾驶，人工智能，自动驾驶与人工智能研究报告（2018年）

SLAM技术是目前机器人、自动驾驶、增强现实等领域的关键技术之一，是智能移动平台感知周围环境的基础技术。
本文介绍了基于视觉传感器（单目、双目、RGB-D等相机）的SLAM技术的原理和研究现状，包括基于稀疏特征的SLAM、稠密/半稠密SLAM、语义SLAM和基于深度学习的SLAM。
然而，现有的系统与方法鲁棒性并不高，随着人工智能技术的发展，深度学习与传统的基于几何模型的方法相结合的趋势正在形成，这将推动视觉SLAM技术朝着长时间大范围实时语义应用的方向前进。
视觉SLAM算法的现状1、基于稀疏性特征的SLAM2、稠密SLAM和半稠密SLAM3、语义SLAM4、基于深度学习的SLAM

使用Java自动化方法模拟Android人工点击、触屏事件(含platform-tools工具)

图书馆管理系统是图书馆管理工作中不可缺少的部分，它对于图书馆的管理者和使用者都非常重要，所以图书馆管理系统应该为管理者与读者提供充足的信息和快捷的数据处理手段，但长期以来，人们使用传统的人工方式或性能较低的图书馆管理系统管理图书馆的日常事务，操作流程比较繁琐。
一个成功的图书馆管理系统应提供快速的图书信息检索功能、快捷的图书借阅、归还流程。
从读者与图书馆管理员的角度出发，本着以读者借书、还书快捷、方便的原则，本系统具有以下特点：确保系统具有良好的系统性能，友好的用户界面。
较高的处理效率，便于使用和维护。
采用成熟技术开发，使系统具有较高的技术水平和较长的生命周期。
系统尽可能简化图书馆管理员的重复工作，提高工作效率。
简化数据查询、统计难度。

人工智能基于归结原理的推理系统.rar人工智能基于归结原理的推理系统.rar

matla运行APROBOT脚本即可实现人工势场法的仿真。
使用vrep中的三轮小车，构建其运动的环境，包括转向角度，以及转向速度等。
本程序寻找的并不是最优路径，可适当改变转弯角度以及转弯速度进行优化。
其中astart,m是经典的人工势场法程序，非常好理解，potential.pdf是介绍该算法非常直观的一篇论文。

随着德国的“工业4.0”、美国的“再工业化”风潮、“中国制造2025”等国家战略的推出，以及云计算、大数据、人工智能、物联网等新一代信息技术与制造技术的加速融合，工业控制系统由从原始的封闭独立走向开放、由单机走向互联、由自动化走向智能化。
在工业企业获得巨大发展动能的同时,也出现了大量安全隐患，而工业控制系统作为国家关键基础设施的“中枢神经”，其安全关系到国家的战略安全、社会稳定。

主要用于图像中目标检测，快速标注出目标的具体位置吗，方便使用者训练测试，减轻了人工标注的精力！

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。