智能家居系统原理图PDF：绘制系统板以最小系统板为原型，内外机功能实现不同，雨水传感器需要外接，所以绘制了最小系统板外界扩展传感器，外机由于天气变化无法预见，不拆卸LCD屏幕，以免损坏；

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定时拉取指定城市天气并发送给指定好友，资源讲解地址：https://www.cnblogs.com/swarmbees/p/10023491.html

unity动态天气零碎

浙江省各县市逐小时天气数据，整个2018年和2017、2019年部分。
包含温度(℃)绝对湿度(%)气压(hpa)小时降水(mm)风向风速(m/s)

一个整合了Struts跟Hibernate的天气预告项目。

近期实现了一个微信小程序，使用的是微信原生的云开发，实现简单，逻辑清晰！

安卓是谷歌于2008年推出的一个智能手机操作系统，其独特的设计模式使得开发手机软件变得非常简单。
该论文引见了一款安卓天气预报的设计与实现过程。
用户可以通过主界面选择城市来获得包括风力、风向、紫外线强度等的天气信息。
基于手机的天气预报系统能够使用户对于各地的天气情况实时掌握,方便用户的出行和行程安排，具有一定的实用性。

看到360浏览器天气预告，心血来潮就模仿一下。
非常简单的天气预告，能够正常使用。

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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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。