引用简单，布局简便根据设备屏幕的DPR,自动设置最合适的高清缩放。
保证了不同设备下视觉体验的一致性。
（老方案是，屏幕越大元素越大；
此方案是，屏幕越大，看的越多）有效解决移动端真实1px问题（这里的1px是设备屏幕上的物理像素）

自拍的用于目标跟踪的红外图像序列，可用于单目标或多目标的跟踪（主要是针对行人）。
拍摄于晚上8点至9点间，目标与背景温差大，目标清晰。

SURF:SpeededUpRobustFeatures的中文翻译，此版本翻译得较为专业，对于英文不太好的同学帮助非常大。

在由TI系列DSP组成的多机系统中，往往用HPI进行多机数据交换。
由于HPI的功能特性，又产生了一种新的应用——使用HPI对DSP进行自举。
实际上，TI的C5x系列DSP在片内固化的Bootloader程序中对HPI自举提供的全面的支持。
笔者在开发的VOIP系统中，即实现了使用HPI进行DSPC5402自举的方式，从而省掉了DSP的EPROM，C5402DSP只使用SRAM，提高了处理速度，并使HOSTCPU具有更大的控制权，很适合多处理器系统。

《MATLAB智能算法30个案例分析》是作者多年从事算法研究的经验总结。
书中所有案例均因国内各大MATLAB技术论坛网友的切身需求而精心设计，其中不少案例所涉及的内容和求解方法在国内现已出版的MATLAB书籍中鲜有介绍。
《MATLAB智能算法30个案例分析》采用案例形式，以智能算法为主线，讲解了遗传算法、免疫算法、退火算法、粒子群算法、鱼群算法、蚁群算法和神经网络算法等最常用的智能算法的MATLAB实现。

【产品说明书】零基础数据（大数据）分析师（CA）高端培训就业课程【视频+直播】【周末面授+周末远程】(V8.0)【20190112】.pdf

###DSP伺服电机控制+PI算法####一、引言随着现代工业技术和信息技术的快速发展，交流伺服系统因其高精度和高性能而在众多伺服驱动领域得到了广泛应用。
为了满足工业应用中的需求，如快速响应速度、宽广的调速范围、高精度定位以及运行稳定性等关键性能指标，伺服电机及其驱动装置、检测单元以及控制器的设计变得尤为重要。
本文以提高交流伺服系统的性能为目标，深入探讨了基于DSP的伺服系统控制策略，并特别关注于电机定位问题。
####二、伺服系统概述伺服系统是一种闭环控制系统，其核心在于能够精确控制机械运动的位置、速度或力矩。
通常由伺服电机、驱动器、反馈传感器和控制器四大部分组成。
在现代工业生产中，伺服系统被广泛用于各种精密加工设备中，例如数控机床、机器人手臂等。
####三、无刷直流电机（BLDCM）的特点及应用无刷直流电机（BrushlessDirectCurrentMotor,BLDCM）作为一种先进的电机类型，在许多高性能伺服系统中得到广泛应用。
其优点包括效率高、寿命长、可靠性好等特点。
本文选择无刷直流电机作为执行电机，并对其结构和工作原理进行了详细分析，建立了数学模型，介绍了传递函数及其工作特性。
####四、位置检测方法在无刷直流电机中，位置检测是一项关键技术。
传统的有位置传感器方案（如霍尔传感器）存在一定的局限性，因此，本文提出了基于反电势检测法的无位置传感器技术，并进一步提出了利用最小均方误差自适应噪声抵消（LeastMeanSquaresAdaptiveNoiseCancellation,LMSANC）的方法来实现换向位置的检测，从而提高了电机在低速时的工作效率。
####五、电机定位技术电机定位是伺服系统的关键技术之一，涉及到快速性、高精度以及稳定性等多个方面。
为了提高电机的定位精度，本文采用了多种控制策略：1.**快速制动**：通过对不同制动方式的仿真分析，本文选择了回馈制动和反接制动相结合的方法，以确保制动过程的快速性。
2.**全数字闭环伺服系统**：使用TMS320LF2407DSP作为核心控制器，配合霍尔电流传感器、位置传感器和光电编码器进行信号采集和速度计算。
3.**控制算法优化**：-**电流调节环**：采用PI算法，能够保证电流的快速调节且稳态无静差。
-**速度环**：采用滑模变结构控制算法，实现了速度的实时调节和动态无超调。
-**位置控制环**：引入模糊PI（Fuzzy-PI）结合的方法，在位置偏差较大时采用模糊算法进行调节，快速减小偏差；
当偏差较小时则采用PI算法，确保系统平稳减速，达到精确停车的目的。
####六、硬件设计硬件设计是伺服系统实现的关键环节。
本文详细介绍了控制系统的整体设计思路，包括主要模块的电路设计、器件选择及参数设置等内容。
####七、软件设计软件部分采用模块化设计，包括但不限于初始化程序、中断处理程序、控制算法实现等。
文章还详细绘制了各主要功能模块的流程图，便于理解整个系统的软件架构。
####八、实验验证通过对所设计的伺服系统进行一系列实验验证，证明了其在实际应用中的可行性和有效性。
实验结果表明，该系统不仅能够实现高速响应和高精度定位，而且在稳定性方面也表现出色。
本文通过采用基于DSP的伺服系统控制策略，并结合PI算法等智能控制技术，成功地解决了电机定位问题，为提高交流伺服系统的性能提供了有效的解决方案。

互联网是当今信息社会信息传播的主要载体，随着互联网对社会的影响日渐加深，把现实中的实物接入互联网，使其信息化的想法便自然而然的诞生了。
人们通过电子标签将真实的物体接入网络，这样就能通过网络统一地对设备进行集中管理、控制，最终对收集来大数据进行分析处理，更能使许多重大改变成为可能，如更精准的局部天气预测、犯罪防治和疾病监控等。
市面上有很多廉价易得的设备可以实现物联网的需求，而且实现起来非常简便，如Arduino、树莓派等。
本文主要介绍的是基于树莓派所实现的物联网。

Spotty大大简化了在和上进行深度学习模型的培训：它使在GPU实例上的训练与在本地计算机上的训练一样简单它会自动管理所有必要的云资源，包括图像，卷，快照和SSH密钥它使每个人都可以通过几个命令在云中训练您的模型它使用轻松地将远程进程与其终端分离通过使用和它可以为您节省多达70％的成本文献资料请参阅。
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启动实例：$spottystart它将运行竞价型实例，还原快照（如果有），将项目与正在运行的实例同步，然后将Docker容器与环境一起启动。
训练模型或运行笔记本。
要通过SSH连接到正在运行的容器，请使用以下命令：$spottysh

1.掌握Linux虚拟机安装方法或者双操作系统安装方法。
Hadoop在Linux操作系统上运行可以发挥最佳性能，鉴于目前可能正在使用Windows操作系统，有必要通过本实验掌握在Windows操作系统上搭建Linux虚拟机的方法。
2.掌握Hadoop的伪分布式安装方法。
需要在一台机器上模拟一个小的集群，因此，需要通过本实验掌握在单机上进行Hadoop的伪分布式安装方法。

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。