本设计是2015年TI杯大学生电子设计竞赛国赛题目，本设计方案采用4个空心杯电机作为风力驱动，采用si2302mos驱动空心杯电机，采用mpu6050陀螺仪采集风力摆的姿态角度和角速度来反馈风力摆的系统状态，采用pid算法控制摆的周期状态，本方案可以实现：（1）来回摆动画一条可设定长度的直线，其宽度偏移小于1cm，长度偏移小于1.5cm；
（2）摆动画半径可设定的圆形，其圆偏差小于1cm；
（3）可实现将摆拉起一个角度后2s内完全静止于中心；
（4）可实现摆动周期性画长宽可设定的矩形；
（5）可实现摆动周期画三边可设定的三角形；
本代码仅提供参考，请勿上传到其他网站赚取积分，感谢。
（2）摆动画半径可设定的圆形，其圆偏差小于1cm；
（3）可实现将摆拉起一个角度后2s内完全静止于中心；
（4）可实现摆动周期性画长宽可设定的矩形；
（5）可实现摆动周期画三边可设定的三角形；
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从一组校准的2D多视图图像中准确地重建3D几何形状是一种积极而有效的方法计算机视觉中具有挑战性的任务。
现有的多视图立体声方法通常在恢复方面表现不佳深凹且突出的结构，并且会遇到一些常见问题，例如收敛速度慢，对初始条件的敏感性以及对内存的高要求。
为了解决这些问题，我们建议广义重投影误差最小化的两阶段优化方法（TwGREM），其中提出了一种广义的重投影误差框架，以将立体和轮廓提示整合到一个统一的能量中功能。
为了使函数最小化，我们首先在3D体积网格上引入凸松弛可以使用变量拆分和Chambolle投影有效解决。
然后，得到的表面是参数化为三角形网格并使用表面演化进行精炼以获得高质量的3D重建。
我们使用几种最先进方法进行的比较实验表明，TwGREM的性能基于3D的重建在准确性和效率方面是最高的，尤其是对于具有光滑的纹理和稀疏的视点
现有的多视图立体声方法通常在恢复方面表现不佳深凹且突出的结构，并且会遇到一些常见问题，例如收敛速度慢，对初始条件的敏感性以及对内存的高要求。
为了解决这些问题，我们建议广义重投影误差最小化的两阶段优化方法（TwGREM），其中提出了一种广义的重投影误差框架，以将立体和轮廓提示整合到一个统一的能量中功能。
为了使函数最小化，我们首先在3D体积网格上引入凸松弛可以使用变量拆分和Chambolle投影有效解决。
然后，得到的表面是参数化为三角形网格并使用表面演化进行精炼以获得高质量的3D重建。
我们使用几种最先进方法进行的比较实验表明，TwGREM的性能基于3D的重建在准确性和效率方面是最高的，尤其是对于具有光滑的纹理和稀疏的视点
2024/4/19 21:58:52
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三角形网格绘制等值线，不同的等值线用不同颜色的线条绘制，程序提供了查看等值线生成路径的功能，便于大家学习；
开发环境VS2008，开发语言C#；
开发环境VS2008，开发语言C#；
2024/4/19 3:27:21
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三角形用的是光滑着色，四边形用的是平面着色。
三角形和四边形添加2种不同类型的着色方法。
使用Flatcoloring(单调着色)给四边形涂上固定的一种颜色。
使用Smoothcoloring(平滑着色)将三角形的三个顶点的不同颜色混合在一起，创建漂亮的色彩混合。
三角形和四边形添加2种不同类型的着色方法。
使用Flatcoloring(单调着色)给四边形涂上固定的一种颜色。
使用Smoothcoloring(平滑着色)将三角形的三个顶点的不同颜色混合在一起，创建漂亮的色彩混合。
2024/3/29 19:13:44
33.29MB
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【OpenGL】十五、OpenGL绘制三角形(绘制GL_TRIANGLE_FAN三角形)https://hanshuliang.blog.csdn.net/article/details/112801381博客源码快照
2024/3/27 20:19:22
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GIS专业数字地图制图课程实习成果有完整界面：菜单栏、工具栏、图形显示窗口。
包括点状符号、现状符号、面状符号的绘制其中，点状符号：空心圆、三角形、实心三角形、五角星、点圆等；
线状符号：土堤、长城、境界、铁路、公路、短线；
面状符号：晕线、圆填充、点填充。
包括点状符号、现状符号、面状符号的绘制其中，点状符号：空心圆、三角形、实心三角形、五角星、点圆等；
线状符号：土堤、长城、境界、铁路、公路、短线；
面状符号：晕线、圆填充、点填充。
2024/3/4 9:26:27
12.55MB
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定位技术在无线传感器网络中占有重要的地位。
近似三角形内点测试算法（APIT）是一种硬件要求低，定位性能良好的定位算法。
APIT算法在节点密度较低的场合，易产生PIT误判，S-APIT算法采用面积和判断进行近似三角形内点测试，改善了APIT算法的PIT测试，但是在存在测距误差时，S-APIT算法并不能有效的减少PIT误判的发生。
针对该问题，提出了一种将未知节点的临近信标节点作为修正节点的N-APIT算法，仿真结果表明：算法能够改善环境因素的影响，减少测距误差，改善定位精度。
近似三角形内点测试算法（APIT）是一种硬件要求低，定位性能良好的定位算法。
APIT算法在节点密度较低的场合，易产生PIT误判，S-APIT算法采用面积和判断进行近似三角形内点测试，改善了APIT算法的PIT测试，但是在存在测距误差时，S-APIT算法并不能有效的减少PIT误判的发生。
针对该问题，提出了一种将未知节点的临近信标节点作为修正节点的N-APIT算法，仿真结果表明：算法能够改善环境因素的影响，减少测距误差，改善定位精度。
2024/2/23 4:28:43
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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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