OpenMV是一个开源，低成本，功能强大的机器视觉模块。
以STM32F427CPU为核心，集成了OV7725摄像头芯片，在小巧的硬件模块上，用C语言高效地实现了核心机器视觉算法，提供Python编程接口。
使用者们（包括发明家、爱好者以及智能设备开发商）可以用Python语言使用OpenMV提供的机器视觉功能，为自己的产品和发明增加有特色的竞争力。
以STM32F427CPU为核心，集成了OV7725摄像头芯片，在小巧的硬件模块上，用C语言高效地实现了核心机器视觉算法，提供Python编程接口。
使用者们（包括发明家、爱好者以及智能设备开发商）可以用Python语言使用OpenMV提供的机器视觉功能，为自己的产品和发明增加有特色的竞争力。
2025/10/10 5:34:57
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Java基础习题，有助于初学者，主要为大家分享了的一些题，涵盖内容全面，包括数据结构和算法相关的题目、经典思维题等、感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2025/10/10 4:33:36
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基于边缘的模板匹配参考文献不同该参考文章实现了Canny算法本身。
将创建渐变模板的操作插入其中。
这里的实现是不同的。
首先使用Canny算法查找边缘。
然后遍历边缘以创建渐变模板。
这很慢，但是代码更少（使用EmguCV的Canny）注意使用条件编译符号“FAST”查看更快但不稳定的结果预习图书馆棱镜EmguCV其他资讯
将创建渐变模板的操作插入其中。
这里的实现是不同的。
首先使用Canny算法查找边缘。
然后遍历边缘以创建渐变模板。
这很慢，但是代码更少（使用EmguCV的Canny）注意使用条件编译符号“FAST”查看更快但不稳定的结果预习图书馆棱镜EmguCV其他资讯
2025/10/9 14:46:37
1.66MB
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matlab编制的dijkstra算法，输入为图矩阵（N个节点，N*N），源节点编号和目的节点编号，输出为节点路径和距离
2025/10/9 12:23:02
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matlab程序,包括3个文件：mseries.m编写了一个产生m序列的函数；
mud.m用来比较传统单用户检测、线性解相关多用户检测、最小均方误差多用户检测的误码率；
mud_plot比较后并画出误码率-信噪比曲线。
mud.m用来比较传统单用户检测、线性解相关多用户检测、最小均方误差多用户检测的误码率；
mud_plot比较后并画出误码率-信噪比曲线。
2025/10/9 6:13:05
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（1）设计一个虚拟存储区和内存工作区，编程序演示下述算法的具体实现过程，并计算各个算法的缺页率。
（2）用C语言实现，要求设计主界面以灵活选择某算法，且以下算法都要实现：a:最佳置换算法(OPT)：将以后永不使用的或许是在最长(未来)时间内不再被访问的页面换出。
b:先进先出算法(FIFO)：淘汰最先进入内存的页面，即选择在内存中驻留时间最久的页面予以淘汰。
c：最近最久未使用算法(LRU)：淘汰最近最久未被使用的页面。
（3）程序采用人工的方法选择，依次换策略选择一个可置换的页，并计算它们的缺页率以便比较。
（2）用C语言实现，要求设计主界面以灵活选择某算法，且以下算法都要实现：a:最佳置换算法(OPT)：将以后永不使用的或许是在最长(未来)时间内不再被访问的页面换出。
b:先进先出算法(FIFO)：淘汰最先进入内存的页面，即选择在内存中驻留时间最久的页面予以淘汰。
c：最近最久未使用算法(LRU)：淘汰最近最久未被使用的页面。
（3）程序采用人工的方法选择，依次换策略选择一个可置换的页，并计算它们的缺页率以便比较。
2025/10/9 3:06:16
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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。
2024-04-09 15:03
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