在U3D中，这是一个可以把任何对象，像切蛋糕一样切成一片一片的。
任何对象都可以是你的切割对象。
你可以把一个Cube像劈柴一样。
鼠标在哪块划，那块就会分离主题。
甚至可以切几毫米单位的物体。
切水果源码，曲线水果刀，分数统计，炸弹发射，掉落统计，随即发射水果等功能实现；

研制了一套人眼安全的全光纤相干多普勒激光测风雷达系统。
系统采用1550nm全光纤单频保偏激光器作为激光发射光源，激光器单脉冲能量0.2mJ，重复频率10kHz，脉冲半高全宽400ns，线宽小于1MHz。
激光雷达接收望远镜和扫描器口径100mm，采用速度方位显示(VAD)扫描模式对不同方位的视线风速进行测量，使用平衡探测器接收回波相干信号，通过1G/s的模拟数字(AD)采集卡对相干探测信号进行采集，在现场可编程门阵列(FPGA)数字信号处理器中进行1024点快速傅里叶变换(FFT)得到不同距离门回波信号功率谱信息。
对于获得的各方位视线风速，研究采用非线性最小二乘法对激光雷达测量的风速剖面矢量进行反演。
激光雷达与风廓线雷达测量的风速进行了对比，两者测量的水平风速，风向和竖直风速相关系数分别为0.988，0.941和0.966。

调频发射机通过调频来调制音频输入。
它的范围是在美国广播调频广播波段88.1-107.9兆赫。
您可以使用调频发射机频率，间隔为100KHz，但我建议使用奇数频率，以减少干扰广播调频电台的机会。
广播调频频段分为200KHz频段。
这是一个相对较大的带宽，因此它也被称为宽带调频，而不是窄带调频，可以低到5千赫。
每个通道的带宽约为150KHz，尽管在这个范围之外会有侧带泄漏。
在调频无线电中，信息是通过调制载波频率进行编码的，

GP无线充电方案技术资料！GP无线充电方案符合QI标准！接受端，发射端整套方案提供！

基于STM32的红外编码发射代码，能用，并且方便移植.矩阵键盘+一个红外模块就好了，随便网上找一个电路图，焊接连到单片机即可

这是本人花了几天时间，赌气做的坦克大战。
游戏实现了墙体地图，敌方四种坦克，每种坦克生命值不一样，有一种坦克的速度快些。
本游戏的优点：玩家坦克在移动的时候可以同时发射子弹，这是其他坦克大战代码未能实现的。
——zufe-info-yixiapan

为从信号源上提高LFMCW测距雷达前端发射信号的调频线性度，改善雷达测量精度，设计了一种基于FPGA的LFMCW测距雷达调制信号源，并完成了软硬件设计与实现。
调制信号源以FPGA为控制核心，DA转换器为主要外围设备。
编写VHDL语言编程产生数字调制波形，利用DA转换器转换为模拟信号，经过低通滤波器和放大器，输出驱动雷达前端的模拟调制电压信号。
实验结果表明，该设计实现灵活，输出的调制电压信号波形稳定可靠，能够驱动多种雷达前端。

Houston 2013数据集是一个结合了高光谱成像（HSI）与激光雷达（LiDAR）技术的数据集，主要用于遥感与地理信息系统研究领域。
该数据集针对地理信息的精确分析，包含了丰富的空间维度信息和光谱维度信息，使得它在地表覆盖分类、城市环境监测、农业遥感等多个领域具有重要的研究价值。


具体来说，高光谱成像技术能够在连续的光谱波段范围内获取地物的光谱信息，HSI数据集因而包含了成千上万的光谱波段，能够反映出地物在不同波长下的反射特性。
这些信息对于识别和分类不同的地物类型，如植被、水体、人造地物等具有重要意义。


另一方面，激光雷达技术通过发射激光脉冲并测量反射回来的信号来获得地表的高精度三维结构信息。
LiDAR数据集通常包括地物的高度信息、形状细节以及地表粗糙度等特征，这些信息对于地形分析、建筑物建模以及树木高度测量等方面至关重要。


Houston 2013数据集将HSI与LiDAR数据集分别划分为测试集和训练集，这样的划分可以用于开发和评估地表分类和遥感影像解译算法。
在遥感影像解译中，测试集用于验证算法的准确性，而训练集则用于训练分类器或机器学习模型，使得模型能够学习如何区分不同的地物类别。


该数据集的文件名称列表揭示了数据集的结构，其中HSI_TeSet.mat和HSI_TrSet.mat分别代表了高光谱成像数据集的测试集和训练集，LiDAR_TeSet.mat和LiDAR_TrSet.mat分别代表了激光雷达数据集的测试集和训练集。
TeLabel.mat和TrLabel.mat则可能包含了对应测试集和训练集的标签信息，即每一块地物的具体类别标签。


在处理这些数据集时，研究者需要熟悉遥感影像分析的常用工具和方法，例如使用ENVI、ArcGIS、ERDAS Imagine等软件对HSI数据进行预处理和分析，以及使用Terrascan、LIDAR360等软件对LiDAR数据进行点云处理。
除此之外，深度学习方法，特别是卷积神经网络（CNN）在处理HSI数据中也显示出强大的能力，它可以自动提取和学习光谱特征，对于提高分类精度具有显著效果。


Houston 2013数据集通过提供两种不同的遥感技术所获得的综合数据集，为遥感领域的研究者提供了一个宝贵的实验平台，使得他们可以在此基础上开发和测试新的地表分类算法和模型，进而推动遥感技术在环境监测与分析中的应用与发展。

TR2-变速杆定制hotrod齿轮指示器的电路板设计。
在KiCad中设计。
问题该车是湖人风格的福特A型Hotrod，具有庞蒂亚克冬至ECOTEC互换装置。
它使用自动变速箱和经过高度改装的ECU，因此没有明显的迹象表明您使用的是哪种档。
该项目试图通过光学手段解决这一问题，该问题与汽车的其他电子设备基本分开（直流电源输入）。
此概念和其他制造工作由副总裁该解决方案如何运作车外降压转换器将汽车的12V电压降低至5V。
单个IRLED连接到变速手柄。
红外探测器阵列沿移位器的底部放置。
当发射器经过不同的二极管时，独立面板上的LED会亮起，以指示汽车处于哪个档位。
该电路板为上述组件供电，并使用两个LM339电压比较器来点亮LED。
电位器用于设置比较器的参考电压。
零件清单（未完成）2-LM339电压比较器，14引脚DIP2-JST14针PHD连接器2-JST

这是一个定点的多带OFDM物理层发射机_接收机模型,共122个子载波,22个导频,采用QPSK调制,5_8前向纠错码(删余卷积码.)

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。