这是基于YOLOV5目标检测模型的实时车牌识别，包括对车辆的车牌区域精确定位，利用校正探测器对定位的车牌进行边框校正处理，使用增强神经网络模型对车牌区域进行超分辨率技术处理和光学字符识别。
经过多次试验测试，可以对视频中的车辆车牌实时识别以及图片中的车辆车牌进行精确定位和识别，识别速度快，精确率高，比那些传统车牌识别方法效果好很多。
效果演示视频：1.https://www.bilibili.com/video/BV1eK4y1m7GQ/2.https://www.bilibili.com/video/BV13K4y1K7Pi/

提出了一种基于FAT32的音视频存储系统的设计方案。
该设计通过初始化时进行文件列表的预分配，保证存储介质的挂载；
通过使用列表文件和索引文件，保证数据的快速的精确定位和已存储数据的有效性；
通过对数据的封装写入，保证数据在PC端上可以正常播放。
该设计为处理嵌入式设备对音视频数据存储的特殊需求提供了一种思考方向。

ardunio_uno单片机步进电机驱动(按键控制速度+位置+复位)本设计采用M415B步进电机驱动器控制步进电机，核心控制模块采用Arduino-UNO单片机，通过控制脉冲个数来控制电机的角位移量，从而达到精确定位的目的，通过控制脉冲频率来控制电机转动的速度和加速度，从而到达调速的目的。
此外，采用五个按键下达命令：加减速、变向、开始停止、复位、限位开关。

1、这个工程只是预处理人脸表情的，不含有训练和辨认部分。
预处理包括：人眼定位（人眼粗定位，双框框定，人眼精确定位）——几何预处理（人脸图像的旋转矫正、人脸图像的分割、人脸图像缩放）——灰度预处理（直方图均衡化）2、详细可参考：http://blog.csdn.net/raby_gyl/article/details/121755673、工程是基于vs2008和opencv2.30编写的。
4、工程的测试图片是日本jaffe女性人脸表情库。
5、工程是基于一篇优秀的硕士论文写的，论文名字是：基于Gabor小波变换和SVM的人脸表情辨认作者：王黎燕

该程序能够精确定位QRS的起点和终点，通过对QTdatabase数据库的数据进行验证，证明了该算法的有效性和准确性。

RH炼钢工艺中，控制钢水液面高度目前仍采用人工目测的方法，该方法存在一定的缺陷与不准确性。
因而本文提出一种钢水液面精确定位算法，该算法采用数字图像处理技术，对图像边缘检测算子进行深入研究，引用一种改进型Sobel算子——8模板各向同性Sobel算子，它能够检测出8个方向的边缘，接着采用霍夫变换、曲线拟合对边缘做优化处理，以此检测出钢水液面的位置。
实验研究表明，该算法能够准确检测出钢水液面的位置，为RH炼钢工艺的自动化发展提供重要的理论依据。

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。