本设计是以STC89C52RC芯片为核心，利用KeilUV4编写软件和STC_ISP烧写软件，设计出一个八音盒。
八音盒主要由五大模块构成，包括单片机最小系统、4*4矩阵键盘、蜂鸣器发生电路和4位数码管显示电路。
有8个按键对应8首曲目播放按钮，另外8个按键对应do、re、mi、fa、so、la、si、do’八中音调。
本设计主要使用单片机的内部定时器0和中断产生不同频率的方波和延时驱动蜂鸣器，并采取行列反转扫描法识别键盘键值。
由于使用的是实验箱已经固化的电路，本设计主要从软件设计上加以优化，以使蜂鸣器产生的音乐更纯净。
最终实现的基础功能是任意播放8首单片机内已存曲目，发挥部分是另外实现8个可演奏的琴键，使八音盒具有放音和简单演奏的两重功能，并辅以数码管显示当前播放曲目号，经过优化和调试，音色较好，琴键发音比较纯正，初步达到设计要求。

包装工作服程序包整体包含多个程序包进行项目，在每个目录中的所有程序包上运行测试覆盖率测试，最后将其连接到一个文件中，用于goveralls和codecov.io等工具。
用法和文件例子overalls-project=github.com/go-playground/overalls-covermode=count-debug然后再使用其他工具，例如goveralls-coverprofile=overalls.coverprofile-servicesemaphore-repotoken$COVERALLS_TOKEN或mvoveralls.coverprofilecoverage.txtexportCODECOV_TOKEN=###bash<(curl-shttps://codecov.io/bash)笔记：目前，goverall

为完成游客在景区的游览路线设计问题，本文基于整数线性规划，0—1模型，双层嵌套规划，分支定界法，遗传算法等方法进行解决。
针对问题一，需要解决经过经过①一⑥所有景点至少1次的距离最短的路线，计算该路线的长度。
这是一个Tsp旅行商问题，需建立整数线性规划模型，同时确go—1变构成0—1模型，加上约束条件，利用lingo编程可直接得出距离最短的经过六个景点的顺序

本文详细介绍了在GoogleEarthEngine（GEE）中提取水体边界的方法和步骤。
首先，需要选择合适的卫星影像数据，如Landsat或Sentinel系列。
其次，通过水体指数法（如NDWI和MNDWI）增强水体信息，并设置合适的阈值提取水体。
接着，使用边缘检测算法（如Canny或Sobel）获取精确边界。
最后，进行后续处理以优化结果。
文章还提供了一个简化的GEE代码示例，展示了如何使用NDWI指数和阈值法提取水体边界。
整个过程涉及数据选择、指数计算、阈值提取、边缘检测和后续处理，通过合理调整参数和方法可获得准确的水体边界信息。
在当今世界，遥感技术与地理信息系统（GIS）在环境监测、资源管理和各种地球科学研究领域中发挥着巨大作用。
GoogleEarthEngine（GEE）作为一款强大的云平台工具，为这些研究提供了便捷的途径，尤其在水体边界提取方面，GEE提供了操作方便、计算高效的优势，使得复杂的数据处理过程变得简单快捷。
利用GEE平台获取遥感影像数据是水体边界提取的第一步。
通常，研究者倾向于选择多时相、多光谱的卫星数据，例如Landsat或Sentinel系列。
这些数据源具有较高的空间分辨率和较短的重访周期，能够满足不同时间尺度的水体变化监测需求。
获取数据后，研究者需通过一系列图像处理技术来提取水体信息。
水体指数法是遥感影像水体信息提取的常用方法，它通过特定算法计算每个像元的水体指数值，该值可以用来区分水体和非水体区域。
常用的水体指数包括归一化差异水体指数（NDWI）和改进型归一化差异水体指数（MNDWI）。
这些指数通过反映水体在近红外波段的低反射率和在绿光波段的高反射率特性，将水体和其他地物有效区分。
在实际操作中，研究者需要根据具体应用场景选择合适的水体指数，并通过实验确定最佳阈值来提取水体边界。
提取出的水体边界往往需要进一步的处理来优化结果。
边缘检测算法，如Canny或Sobel算法，能够帮助识别和提取水体的轮廓线。
这些算法通过分析影像中亮度的梯度变化来确定边界的位置，其效果受到多种因素影响，包括所选算法的特性和影像质量等。
为了确保水体边界的准确性，后续处理工作至关重要。
这包括影像预处理、滤波、平滑以及可能的目视检查等。
预处理步骤主要是为了减少噪声干扰和改善影像质量，例如进行大气校正、云和云影去除等。
滤波和平滑操作有助于消除边缘检测过程中产生的毛刺和凹凸不平。
在实际应用中，研究者还需结合实际水体的形态特征和地理知识，对提取结果进行修正和补充，以确保水体边界的准确度。
文章中提到的GEE代码示例，简化了整个提取过程，向用户展示了如何使用NDWI指数和阈值法来提取水体边界。
这不仅有助于理解整个提取过程，而且便于用户在实际工作中根据自己的数据进行相应的调整和应用。
此外，考虑到遥感数据的多源性和多样性，软件开发人员也在不断地完善和更新GEE平台的相关软件包。
这些软件包集成了各种常用的遥感影像处理功能，使得用户无需从头编写复杂的代码，就能在平台上直接进行水体边界提取等操作。
这大大降低了用户的技术门槛，提高了工作效率。
在GEE平台中，提取水体边界是一套系统的工程，它涉及到影像数据的获取、水体指数的计算、阈值的设定、边缘检测算法的应用以及后续处理的优化等多个环节。
这些环节相互关联，每个环节的精准度都直接影响着最终结果的准确度。
随着遥感技术的不断进步和GEE平台的持续优化，提取水体边界的方法将变得更加高效和精确。

用于复数的拟合，基于牛顿法的复数非线性曲线拟合。
该复数拟合函数效果不错，可以根据自己的选择来调整。
相比于matlab中的非线性拟合，迭代初值的问题不需要考虑。

爬山法(Hill-climbing)搜索的算法，它是一个向值增加的方向持续移动的简单循环过程——也就是，登高。
是一种最简单的启发式搜索算法,它将最陡上升方向作为搜索方向,因此能够以最快的速度爬到山顶。
它将会到达一个“峰顶”时终止，相邻状态中没有比它更高的值。
这种算法不维护搜索树，因此当前节点的数据结构只需记录当前的状态和它的目标函数值。
爬山法不会前瞻与当前状态不直接相邻的那些状态的值，就像健忘的人攀登珠穆朗玛峰一样。

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无视个别人的蔑视，继续分享~~

一篇用tms2812相关法做的超声波流量计，软件硬件都有，是一篇硕士论文，挺不错，我自己写了算法软件

1.matlab代码，在matpower环境下进行潮流计算，用略微修改的ieee30节点，程序在main.m中2.仅考虑了负荷的波动如有原理性的错误望指出

实现摄影测量常用的方法包括后方，前方交会；
相对绝对定向，和一步定向法。
内含数据，结果正确。

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。