这是关于微博情感分析的语料，类别分好，可以直接投入分析程序中使用，方便大家研究情感分类，免去大家写爬虫或API等方式爬取数据的烦恼

误差约为0.03像素点，代码修改中解释，文件包含标定图和标定结果文件，可自行修改。
可获取相机内外参数，取其中一幅图的旋转向量和平移向量，即为外参

指数平滑法的计算中，关键是α的取值大小，但α的取值又容易受主观影响，因此合理确定α的取值方法十分重要，一般来说，如果数据波动较大，α值应取大一些，可以增加近期数据对预测结果的影响。
如果数据波动平稳，α值应取小一些。
理论界一般认为有以下方法可供选择：　　　经验判断法。
这种方法主要依赖于时间序列的发展趋势和预测者的经验做出判断。
　　1、当时间序列呈现较稳定的水平趋势时，应选较小的α值，一般可在0.05～0.20之间取值；
　　2、当时间序列有波动，但长期趋势变化不大时，可选稍大的α值，常在0.1～0.4之间取值；
　　3、当时间序列波动很大，长期趋势变化幅度较大，呈现明显且迅速的上升或下降趋势时，宜选择较大的α值，如可在0.6～0.8间选值，以使预测模型灵敏度高些，能迅速跟上数据的变化；
　　4、当时间序列数据是上升（或下降）的发展趋势类型，α应取较大的值，在0.6~1之间。
　　试算法。
根据具体时间序列情况，参照经验判断法，来大致确定额定的取值范围，然后取几个α值进行试算，比较不同α值下的预测标准误差，选取预测标准误差最小的α。
　　在实际应用中预测者应结合对预测对象的变化规律做出定性判断且计算预测误差，并要考虑到预测灵敏度和预测精度是相互矛盾的，必须给予二者一定的考虑，采用折中的α值。
下期预测数=本期实际数×平滑系数+本期预测数×（1-平滑系数）如某种产品销售量的平滑系数为0.4，1996年实际销售量为31万件，预测销售量为33万件。
则1997年的预测销售量为：1997年预测销售量=31万件×0.4+33万件×（1-0.4）=32.2万件

存放echartsV5.0最新版本JS,方便自己与其他人取用

该程序是根据微博中关键词的抓取，整个过程都包含注释内容。

这是一个简单的scrapy入门案例，scrapy是1.5python是3

很实用的工具LCQQParser不管是哪种协议,只要握手成功,从机器人软件登入上了QQ号,就只要一直拉取数据就好了。
安卓版协议没自己手搓代码捣鼓过,不过之前WebQQ(SmartQ.

初学python爬虫小练-------爬取豆瓣排行榜上的电影，并分类存储到excel表

本驱动程序去除了在显示实时变化变量时取余取模等繁琐步骤，实现了类似于printf()串口打印函数，方便开发者在OLED显示屏上实时显示数据。
本驱动程序也支持显示中文字符，并配有专业的取子模软件。
项目实物展示图百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1OQoKtfzjIEYpEyXaaBBQpA提取码：ufwx

读取图片，取灰度，对灰度函数取差分，求取灰度变化的边缘点

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。