最新版本MCTK，可用于MODIS数据的几何重定位及投影转换（包括非轨道数据）。

ARKit：当您四处走动时，使用相机和运动数据来绘制局部世界。
CoreLocation：使用wifi和GPS数据来确定您的全球位置，但准确性较低。
ARKit+CoreLocation：将AR的高精度与GPS数据的规模相结合。
结合这些技术的潜力是巨大的，它在许多不同领域具有许多潜在的应用。
该库具有两个主要功能：允许使用真实世界的坐标将物品放置在AR世界中。
通过使用最新的位置数据点以及有关在AR世界中移动的知识，极大地提高了位置准确性。
改善的定位精度目前处于“实验”阶段，但可能是最重要的组成部分。
因为在那里还有其他地方仍有工作要做，所以这个项目最好由开放社区提供服务，这比GitHubIssues所能提供的更多。
因此，我将开放一个Slack组，任何人都可以加入，讨论该库，对其进行改进以及他们自己的工作。
要求ARKit需要iOS11，并支持以下设备

本程序利用C#开发语言，实现了GPS单点定位，精度可以达到8m，界面简单易懂。
里面包含renix的O文件和N文件的读取，GPS时间转换，以及卫星位置解算，地球旋误差的消除，接收机钟差的消除的信息

做机器人小车，AGV小车等定位时候用的定位技术，基于aprilTag计算

CSDN海神之光上传的代码均可运行，亲测可用，直接替换数据即可，适合小白；
1、代码压缩包内容主函数：main.m；
调用函数：其他m文件；
无需运行运行结果效果图；
2、代码运行版本Matlab2019b或2023b；
若运行有误，根据提示修改；
若不会，私信博主；
3、运行操作步骤步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中；
步骤二：双击打开main.m文件；
步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果；
4、仿真咨询如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片；
4.1博客或资源的完整代码提供4.2期刊或参考文献复现4.3Matlab程序定制4.4科研合作功率谱估计：故障诊断分析：雷达通信：雷达LFM、MIMO、成像、定位、干扰、检测、信号分析、脉冲压缩滤波估计：SOC估计目标定位：WSN定位、滤波跟踪、目标定位生物电信号：肌电信号EMG、脑电信号EEG、心电信号ECG通信系统：DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪（CEEMDAN）、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测识别融合、LEACH协议、信号检测、水声通信

利用TDOA估计时间延迟，进行声源定位。
这个是基于matlab的声源定位程序。

本基于MATLAB图像处理的疲劳驾驶检测提出了一种基于视觉信息和人工智能的驾驶员睡意自动检测模块。
该系统的目的是对驾驶员的面部和眼睛进行定位、跟踪和分析，计算睡意指数，以防止事故的发生。
人脸和眼睛的检测都是通过AdaBoost分类器来实现的。
为了提高人脸跟踪的精度，提出了一种检测与目标跟踪相结合的方法。
提出的人脸跟踪方法，还具有自校正能力。
在找到眼睛区域后，利用局部二值模式（LBP）提取眼睛特征。
利用这些特征，训练一个支持向量机分类器（SVM）进行眼睛状态分析。

前言2013年即将结束，不知读者在这一年中都收获了那些。
在这一年的最后一天班，我怀着激动的心情来写这本电子书的前言，在这本电子书的整理过程中，虽然舍弃了很多享受生活的时间，但从中我也收获了很多。
自从开始从事软件测试工作开始，我就深深的喜欢上了这个职业。
对我来说软件测试不单单是一份为了赚钱的工作，它同样也是我生活的一部分，我从中找到了自我的价值。
从开始在博客园写博客时，自我的价值开始被放大，我只多了一点分享精神。
从开始从事软件工作时就知道selenium这个自动化工具，网上找来资料学习，学会了用seleniumIDE录制脚本，学会了简单搭建java+seleniumRC的环境，写一个简单的自动化脚本。
后来，换了城市换了工作，一直于忙于工作和其它技术的学习，中间间隔了一年多没有再接触selenium。
直到2013年年初换了新工作后工作稍微轻松，业余时间开始学习python语言，然后就喜欢上了这门语言，由于所测试的是web产品，所以，就考虑通过python+selenium将产品自动化起来。
关于python+selenium的资料除了官方的一份API并不多，我们更容易找到的是java+selenium的资料。
对我来说学习的过程也比较缓慢，后来有幸认识了MarkRabbit，他在python+selenium方面有着比较丰富的实践经验。
webdriverAPI对种元素的定位和操作有着不少知识点，我每学会使用一个知识点整理一篇博客。
后来，积累了十几篇博客出来。
为了便于阅读我就整理成了一份PDF上传到了CSDN上面。
在MarkRabbit的一路指点下，我又开始学习pyhonunittest单元测试框架，通过python脚本批量执行测试用例等，然后整理出来第二版的内容。
在此过程中得到了不少同学的反馈，自己的自动化测试水平在不断的学习实践中得到了长足的进步。
后来，开始对脚本做参数化，引入HTMLTestRunner测试报告以及对测试结构调整。
整理出了第三版。
MarkRabbit趁周末休息的时间向我展示他们目前的python+selenium测试框架，我非常兴奋，同时也觉得这个技术非常有用，于是决定整理一本完整书出来，市面上关于selenium的书大多翻译官方文档，对selenium的讲解也泛泛之谈，并没有真正通过编程的方式来帮助读者真正的去实施自动化。
之前一位人民邮电出版社的编辑曾联系过我，并向我发送了一份编书的规范，当时并没有约稿。
这对我来说是一次新尝试，我想自己真能写出来再说。
有了这个想法之后，我每天像打了鸡血一样活在兴奋当中，坐车和睡觉前也在思考书中的技术点。
后来，乙醇告诉我编辑成书比较麻烦，不断的修改也是非常头痛的事情，而我没有精力反复做这些，由于自身水平的局限，我的更多精力是在技术点学习上。
后来，改变了想法以电子书的形式展现给大家，这样我的编写过程随意了许多，我要做就是简单易懂告诉这是怎么回事，如何去实现。

1，实现的需求1）首页：标题栏获取用户当前位置，使用腾讯api实现定位，不用弹窗出现用户授权，进入首页，获取附近商铺的列表轮播图：导航栏：（1）向后台发送请求来获取展示的商铺列表，综合排序，筛选实现根据用户条件请求数据（2）导航栏出现偏移商铺列表：（1）带参跳转店铺网络中断情况：新页面提示没网，可点击刷新2）店铺：根据店铺id获取店铺相关信息头部：动态显示店铺的相关优惠导航：分别切换菜单，评价，商家菜单：商品列表展示：左右联动，动态出现添加数量以及按钮商品详情展示：弹窗卡片，展示详情，可动态出现添加数量以及按钮购物车：展示添加进购物车的商品信息，清空结算，计算合价，差多少配送，结算：（未实现），跳转支付，传后台购物车数据，用户信息，当前时间等订单需求信息评价：根据店铺id获取店铺的所有评价list展示商家：展示商家优惠信息，需求（呼叫商家，查看食品安全档案）3）订单全部订单：根据用户信息获取相关全部订单，实现详情，再来一点（需要根据店铺id）待评价：需求：实现评价功能（提交：店铺id，评价信息）退款：评价，详情4）个人用户信息展示：登录：未登录：（登录，注册实现）用户地址：管理地址：添加新地址，编辑地址（地址id，用户id）客服中心：接入客服（公众号后台可设置客服人员）退出账号：清空本地用户信息

智能小车循迹走8字是一项常见的机器人竞赛项目，它要求小车能够在设定的路径上自动行驶，形成“8”字形的轨迹。
这个过程涉及到了单片机控制、传感器技术、电机驱动以及算法设计等多个方面的知识。
下面将对这些知识点进行详细说明。
1.**单片机基础**：单片机是整个智能小车的核心，负责接收传感器信号、处理数据并控制电机运转。
这里使用的单片机可能是Arduino、STM32等常见开发平台，它们具有低功耗、高性能的特点，适合于实时控制系统。
2.**传感器技术**：智能小车通常使用颜色传感器或红外线传感器来检测路径。
颜色传感器通过识别赛道的颜色差异来确定行驶方向，红外线传感器则通过检测前方障碍物的距离辅助定位。
在“8”字走法中，传感器需要能够准确识别赛道边界，以确保小车不会偏离路线。
3.**电机驱动**：小车通常采用直流电机或者步进电机，通过电机驱动电路来控制电机的速度和方向。
电机控制器（如L298N）连接单片机，根据指令调整电机的转速和转向，使得小车能够按照预设路径行进。
4.**PID控制算法**：为了使小车能稳定跟踪路径，通常会采用PID（比例-积分-微分）控制算法。
PID算法可以实时调整电机的输出，以减小小车实际位置与目标位置的偏差，实现精准的路径跟随。
5.**轨迹识别与路径规划**：在“8”字走法中，需要预先定义好小车的行驶轨迹，这可能涉及到图像处理技术，通过对赛道的数字化表示，转化为小车可以理解和执行的指令序列。
6.**编程与调试**：编写程序实现上述功能是关键步骤。
代码需要包含初始化设置、传感器读取、PID计算、电机控制等模块。
同时，通过串口通信或LCD屏幕显示状态信息，以便于调试和优化。
7.**硬件组装与调参**：除了软件部分，硬件的组装和参数调整也至关重要。
包括传感器的安装位置、电机的扭矩和速度设置、小车的整体重量分配等，都会影响到小车的行走性能。
总结来说，智能小车循迹走8字是一个综合性的项目，它融合了单片机控制、传感器技术、电机驱动、控制算法、路径规划以及硬件设计等多个领域知识。
通过这样的实践项目，可以提升动手能力和解决问题的能力，对于学习和掌握嵌入式系统开发有着重要的意义。

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。