提出了一种以TMS320F28335为核心的电量计量系统，DSP通过其内部A/D对电网的电压和电流取样，经过内部处理后以频率的形式输出，送给DSP测量频率，计算出有功功率，对时间进行积分后便可得到电能；
DSP将电压、电流、功率、电能数据送LCD显示，用户可通过独立按键对系统的工作状态进行操作。

【硕士论文代码】matlab图像处理，压缩感知中ROMP的代码实现.rar

TS101多用于航天航空领域本程序是应用于信号处理过程中的一小部分，是应用TS101不可缺少的一部分，重要注意几个方面1：注意tcb的设置2：注意系统总线的设置3：注意link速度的设置4：注意寄存器的设置

冈萨雷斯数字图像处理MATLAB版配套资料，包含图片和源码

标题中的“何凯明去雾算法matalab源代码，可直接运行”指的是采用何凯明博士提出的图像去雾算法，并且提供了相应的Matlab实现，可以直接运行。
何凯明是计算机视觉领域的知名专家，他的去雾算法在图像处理中具有重要地位，常用于改善因大气散射导致的图像模糊问题。
在图像处理中，去雾算法是一种恢复图像清晰度的技术，尤其对于户外拍摄或低能见度条件下的照片尤为关键。
何凯明的去雾算法主要基于物理模型，假设大气层对光的散射可以用一个全局的透射率（transmissionmap）来描述。
这个算法通过分析图像的暗通道特性，估计透射率，并结合全局和局部信息来恢复图像的清晰度。
描述中提到“何凯明博士的图像去雾算法源代码，经调试可直接运行处理模糊图片”，这意味着你将获得一份已经过调试、可以直接在Matlab环境中运行的代码。
这对于学习和研究图像处理技术的人员来说是非常有价值的资源。
你可以直接使用这些代码来处理你的模糊图片，无需从零开始编写算法。
在Matlab中实现图像去雾算法，通常会涉及到以下几个关键步骤：1.**暗通道预处理**：找到图像中最暗的部分，这部分通常是由于雾的影响造成的，可以用来估计大气散射。
2.**透射率估计**：根据暗通道特性，估算出图像中每个像素点的透射率。
3.**大气光计算**：分析图像全局亮度来估计大气光，这是影响图像去雾效果的关键因素。
4.**恢复清晰图像**：利用透射率和大气光信息，通过物理模型对图像进行反卷积，恢复清晰图像。
标签“图像去雾算法”明确了这个压缩包的主要内容是关于图像去雾的算法实现。
文件名称“cvpr09defog(matlab)”可能表明这个算法是在2009年的计算机视觉与模式识别会议（CVPR）上发表的，而“defog”直接对应了去雾这一功能，表示这是用于去雾的代码。
这个资源对于学习图像处理，尤其是对去雾算法感兴趣的开发者或研究人员非常有帮助。
通过研究和实践这个源代码，不仅可以深入了解何凯明的去雾算法，还可以提升在Matlab中的编程能力，为自己的项目或研究提供强大的工具支持。

Decentrapay是一个开源支付处理器，可让您接收稳定币令牌进行支付。
动机该项目的目标是为商家提供一种去中心化，不信任的解决方案，以接受以太坊区块链上的付款。
产品特点直接P2P付款由于稳定币与法定货币挂钩，因此没有波动风险完全控制私钥没有中间人RESTAPI用于管理发票Web界面，用于访问发票用于管理生成的钱包和转发付款的工具要求节点v12或更高版本进入以太坊网络安装运行以下命令：gitclonehttps://github.com/defisapiens/decentrapay.gitcddecentrapaynpminstall不要忘记

数字图像处理MATLAB版冈萨勒斯中文版常用教程电子工业出版社2005版

STM32图像处理颜色识别.zip颜色识别电赛必备学习知识

CJKVInformationProcessing2ndedition中日韩越信息处理第二版

ROS2编程基础课程文档ROS2（机器人操作系统2）是用于机器人应用的开源开发套件。
ROS2之目的是为各行各业的开发人员提供标准的软件平台，从研究和原型设计再到部署和生产。
ROS2建立在ROS1的成功基础之上，ROS1目前已在世界各地的无数机器人应用中得到应用。
特色缩短上市时间ROS2提供了开发应用程序所需的机器人工具，库和功能，可以将时间花在对业务非常重要的工作上。
因为它是开源的，所以可以灵活地决定在何处以及如何使用ROS2，以及根据实际的需求自由定制，使用ROS2可以大幅度提升产品和算法研发速度！专为生产而设计凭借在建立ROS1作为机器人研发的事实上的全球标准方面的十年经验，ROS2从一开始就被建立在工业级基础上并可用于生产，包括高可靠性和安全关键系统。
ROS2的设计选择、开发实践和项目管理基于行业利益相关者的要求。
多平台支持ROS2在Linux，Windows和macOS上得到支持和测试，允许无缝开发和部署机器人自动化，后端管理和用户界面。
分层支持模型允许端口到新平台，例如实时和嵌入式操作系统，以便在获得兴趣和投资时引入和推广。
丰富的应用领域与之前的ROS1一样，ROS2可用于各种机器人应用，从室内到室外、从家庭到汽车、水下到太空、从消费到工业。
没有供应商锁定ROS2建立在一个抽象层上，使机器人库和应用程序与通信技术隔离开来。
抽象底层是通信代码的多种实现，包括开源和专有解决方案。
在抽象顶层，核心库和用户应用程序是可移植的。
建立在开放标准之上ROS2中的默认通信方法使用IDL、DDS和DDS-IRTPS等行业标准，这些标准已广泛应用于从工厂到航空航天的各种工业应用中。
开源许可证ROS2代码在Apache2.0许可下获得许可，在3条款（或“新”）BSD许可下使用移植的ROS1代码。
这两个许可证允许允许使用软件，而不会影响用户的知识产权。
全球社区超过10年的ROS项目通过发展一个由数十万开发人员和用户组成的全球社区，为机器人技术创建了一个庞大的生态系统，他们为这些软件做出贡献并进行了改进。
ROS2由该社区开发并为该社区开发，他们将成为未来的管理者。
行业支持正如ROS2技术指导委员会成员所证明的那样，对ROS2的行业支持很强。
除了开发顶级产品外，来自世界各地的大大小小公司都在投入资源为ROS2做出开源贡献。
与ROS1的互操作性ROS2包括到ROS1的桥接器，处理两个系统之间的双向通信。
如果有一个现有的ROS1应用程序，可以通过桥接器开始尝试使用ROS2，并根据要求和可用资源逐步移植应用程序。

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。