我把【QtOpenGL教程】（参照NeHe）所需的全部资源文件打包放在这里，有需要的请自己下载。
（需搭配作者发布的博客使用）（此资源是作者博客教程所用的文件，无代码部分）

KUKA机器人软件开发和系统配置所用软件的使用方法与教学视频

这里面是区域性人流量统计的源代码和我的毕业论文，代码可以直接编译，是整理好的。
毕业论文是我本科毕业最后提交的，所有东西都打包好了，给需要的人。
所用到的是opencv344版本，opencv3以后的版本都可以用。
是C++代码，在VS里面比编译。
好用的给个好评，还需要其他资料请留言

一、课程设计目的和意义掌握8255、8259、8253芯片使用方法和编程方法，通过本次课程设计，学以致用，进一步理解所学的相关芯片的原理、内部结构、使用方法等，学会相关芯片实际应用及编程，系统中采用8088微处理器完成了电子钟的小系统的独立设计。
同时并了解综合问题的程序设计掌握实时处理程序的编制和调试方法，掌握一般的设计步骤和流程，使我们以后搞设计时逻辑更加清晰。
二、开发环境及设备1、设计环境PC机一台、windows98系统、实验箱、导线若干。
2、设计所用设备8253定时器：用于产生秒脉冲，其输出信号可作为中断请示信号送IRQ2。
8255并口：用做接口芯片，和小键盘相连。
8259中断控制器：用于产生中断。
LED：六个LED用于显示时：分：秒值。
小键盘：用于控制设置。
三、设计思想与原理1、设计思想本系统设计的电子时钟以8088微处理器作为CPU，用8253做定时计数器产生时钟频率，8255做可编程并行接口显示时钟和键盘电路，8259做中断控制器产生中断。
在此系统中，8253的功能是定时，接入8253的CLK信号为周期性时钟信号。
8253采用计数器0，工作于方式2，使8253的OUT0端输出周期性的负脉冲信号。
即每隔20ms，8253的OUT0端就会输出一个负脉冲的信号，此信号接8259的IR2，当中断到50次数后，CPU即处理，使液晶显示器上的时间发生变化。
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java实现的飘雪花效果.包含代码和所用到的图片资源。
欢迎指正

selenium2所用到的reportng的一些相关jar包：reportng-1.1.4.jar，velocity-dep-1.4.jar和guice-3.0.jar

一篇论文。
摘要：针对置换流水车间调度问题,提出了一种基于蚁群优化的调度算法。
该算法的要点是将NEH启发式算法和蚁群优化结合起来：首先,将蚁群优化中的能见度定义为NEH中所用的工作加工时间之和。
其次,对于部分解采用了NEH中的步骤2和步骤3进行局部调整。
最后,对构造出的解做插入型局部搜索。
用所提算法对置换流水车间调度问题的基准问题进行了测试,测试结果表明提出算法的有效性。

开发一个考试管理系统，考生可以进行练习，和在线考试，管理员负责管理题库以及生成试卷。
涉及到两个模块：学生登录和管理员登陆。
基于学生的功能有：练习试题（此试题为题库中所有试题类型的所有题，考生可以任意答题且参考标准答案）在线考试（试卷从后台试卷库里面随机挑选，考生必须在指定时间内答完试题，交卷后显示考生成绩以及所用时间等信息）基于管理员的功能有：试题管理（管理题库中所有题，可以进行增删改查，支持关键字、难度等级查询）试卷管理（按照要求从题库随机挑选试题生成试卷，对已生成的试卷进行增删改查，支持成批生成试卷，成批删除试卷，根据试卷名，试卷内容，难度等级查询试卷，以及查看试卷内容）操作系统：MicrosoftWindows10开发环境：QtCreator8.1数据库：MySqlServer5.5

在现代企业中，仓库管理是一项繁琐复杂的工作，每天要处理大量的单据数据。
为及时结清每笔业务，盘点库存和货物流动情况，保证企业生产用料以及货物安全，库管人员要花费大量人力物力和时间来作数据记录统计工作。
本系统正是根据仓库管理的专业特点而开发的，用现代电子技术提高库管工作的质量和效率。
适用于小型企业库管以及储运业务，界面直观，操作简便，运用鼠标，在窗口的不同部位单击左健，双击左健，单击右健，系统会弹出相应窗口，供使用者录入和查询统计。
本论文设计的系统是软件产品仓库管理系统，所用的开发工具是美国Microsoft公司推出的MicrosoftVisualStudio2005以及MicrosoftSQLServer数据库。
该系统主要用的是模块化设计，主要包含基本信息，货物管理，信息查询，系统维护和帮助几个模块。
各模块的主要功能有：基本信息的主要功能模块：货物信息，供应商信息，仓库信息。
货物信息的功能为：修改货物的货号，货名，仓库名供货商命，规格，单位，数量，入库价，销售价，备注。
供货商信息的功能为：添加，修改供货商号，供货商名称，经理，电话，传真。
仓库信息的功能为：添加修改仓库号，仓库名称，管理员，电话，公司。

脉冲神经网络亲测运行实例，Python版本的，正确不用调，所用的神经元模型为IF模型，进行STDP无监督学习，数据集为MNIST，可供学习。

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。