道路特征数据参数，外面记录了详细的道路特征数据

欧盟针对道路行人等弱势群体制定了BSIS规范

PreScan是一种基于如雷达、激光/激光雷达、摄像头、和全球定位系统（GPS）等传感器技术的用于在汽车工业中发展先进的辅助驾驶系统（ADAS）的基于物理的仿真平台。
主要应用：1）自动紧急制动（AEB）2）自顺应巡航控制系统（ACC）3）道路偏离警告和道路保持辅助系统（LDW/LKA）4）行人检测与规避5）盲点预警与变道辅助（BSW/LCA）6）智能前照灯系统（IHS）7）停车辅助和阻塞救援（backupaid？）8）交通信号识别（TSR）9）碰撞缓解制动系统（CMB）10）夜视功能（NV）

桂林市基础数据SHP文件，可直接在arcgis打开使用，包含大型道路，铁路，火车站，飞机场，政府机关，绿地，水系等材料。
可用于简单的参考研究。

2020-2022年最全杭州市矢量数据（路网含城市一、二、三、四级道路、铁路（包括地铁、轻轨）高速、省道、县道、乡道+十万个poi数据+省市县乡镇行政区划+30米dem数据+河流水系网+建筑轮廓等shp数据数据格式：shp矢量坐标系：WGS-84数据来源：高德爬取数据处理软件：Arcgis/Qgis数据范围：杭州市数据工夫范围：2020-2022年间下载数据后，有任何疑问可以随时私信我哦

杭州市shp格式地图，带地理坐标系，内容详细到村庄。
包含地理信息、商业POI数据，各级道路信息、水系、铁路等等。
数据的来源和时间都未知，但是数据量非常大，够详细，尽量能做参考，但是不能与实际完全婚配。

第四章基于视频图像处理的能见度榆测方法研究(c)07：35：24(d)07：55：24图4—13视频图像提取的4幅背景图像的检测结果图由图4—13可以看出，随着时间的推移，能见度慢慢变大，而最远可视点的检测结果也随着时间的推移慢慢变远，与实际的能见度变化特征相吻合。
为了进一步验证试验结果，我们将最远可视点转换为能见度值与目测能见度相比较，进一步验证算法可行性和准确性。
由于实验室试验条件的限制，如果租用能见度仪来检测能见度，费用太过昂贵。
我们通过人眼目测出能够看到的最远点，然后进行实际测量，获取目测能见度，与检测出的能见度相比较。
根据第三章能见度图像距离转换模型，将图4—13中的最远可视点对应的能见度转换出来，与目测能见度相比较，结果如表4—1所示。
从早上06：30：02到07：55：24，由天气图像的变化过程，可以看到能见度在逐步变大。
由实验数据的变化可以看出，实验结果与实际情况变化也相符。
表4—1能见度检测结果图像abCd目测能见度(m)53．055．059．067检测能见度(m)45．246．850．659．7绝对误差(m)7．88．28．47．3相对误差14．7％14．9％14．2％10．9％对于非雾天情况下，实验中选取2幅图像进行能见度检测，此时能见度值较大。
实验中，本文只获取非雾天下的最远可视点，如图4—14所示。
对于非雾天的最远可视点的检测，本文采用基于逐行对比度的检测算法，利用该方法检测出天空与道路的交接点作为最远可视点。
由检测结果可以看出，最远可视点的检测结果与实际基本相符。
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上海各级道路，街道，高速公路，国道矢量图，shp文件格式，坐标系WGS-1984，另外附奉上海城市各区县面要素矢量图。

楼主实战，根据本身需求加在对应位置即可————————————————强调！强调！强调！，里面代码功能只包含通过获取经纬度坐标查找出对应的地址信息(地址信息=省+市+区+乡镇+具体信息(道路等等)；
不包含开发者Key，地图标点等其他高德地图API提供接口技术功能，只适用加进本身开发中项目，添加逆向地理编码功能。
个别地方加了注释，不懂自行搜索或遇到问题联系楼主。
(跟另一个内容相同，添加了效果图)。
当点击获取坐标功能按钮，实时获取经纬度传输到文本框，然后通过Geocoder工具进行逆向地理编码。

OPENSTREETMAP提取最新全国铁道路数据坐标，共16M。
含SHP.DBF文件

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。