一种基于车道线检测，标定摄像头外参的系统与方法。
该方法主要包含如下几个步骤：（1）通过前、后、左、右相机采集原始图像，并处理图像提取车道线所在的感兴味区域。
（2）在感兴味区域内检测车道线，并将检测到的车道线拟合成6段短直线。
（3）然后通过该6段短直线的斜率得到各相机的夹角，从而判定哪个相机需要标定。
（4）对需要标定的相机进行标定。
（5）更新相机标定后的参数，重新生成拼接图。
本发明结合了传统的标定方法，提出了一种基于线特征的在线标定方法，提高了4S店的标定效率。

VS2013可运转，源码齐全。
模仿画图工具，新建、打开、另存为。
可进行直线，圆形，矩形，铅笔，橡皮基础功能实现。
能够复制、粘贴、剪切。
对图片进行旋转，锐化、黑白、反色处理。
可对内容进行文字添加。

NURBSToolbox官方网站是http://www.aria.uklinux.net/nurbs.php3%NURBS工具箱。
%版本1.0%％演示-NURBS演示%%nrbmak-从控制点和节点构建NURBS。
%nrbtform-使用缩放、平移或旋转操作符。
%nrbkntins-结插入/细化。
%nrbdegelev-度数提升。
%nrbderiv-导数的NURBS表示。
%nrbdeval-NURBS导数的评估。
%nrbkntmult-求结向量的多重性。
%nrbreverse-NURBS的反向评估方向。
%nrbtransp-交换NURBS曲面的U和V。
%nrbline-构建一条直线。
%nrbcirc-构造一个圆弧。
%nrbrect-构造一个矩形。
%

在自然界中，光源发出的光线向前传播，最后到达一个妨碍它继续传播的物体表面，我们可以将“光线”看作在同样的路径传输的光子流，在完全真空中，这条光线将是一条直线。
但是在现实中，在光路上会遭到三个因素的影响：吸收、反射与折射。
物体表面可能在一个或者多个方向反射全部或者部分光线，它也可能吸收部分光线，使得反射或者折射的光线强度减弱。
如果物体表面是透明的或者半透明的，那么它就会将一部分光线按照不同的方向折射到物体内部，同时吸收部分或者全部光谱或者改变光线的颜色。
吸收、反射以及折射的光线都来自于入射光线，而不会超出入射光线的强度。
例如，一个物体表面不可能反射66%的输入光线，然后再折射50%的输入光线，因为这二者相加将会达到116%。
这样，反射或者折射的光线可以到达其它的物体表面，同样，吸收、反射、折射的光线重新根据入射光线进行计算。
其中一部分光线通过这样的途径传播到我们的眼睛，我们就能够看到最终的渲染图像及场景。

}??}?中点画线算法运用条件斜率在0~1之间,直线方程ax+by+c=0,判别式实际上是用来区分实际点是在(x+1,y)(x+1,y+1)这个小线段的中点的上

本文主要研究在这种配送方式下的应急配送问题，建立了基于混合蚁群算法的VRPD问题模型，利用蚁群算法，迭代局部搜索算法，聚类分析等方法进行求解。
对于问题一只有配送车辆配送这一模式，建立VRP问题，首先通过floyd算法验证各地点间的最短距离即为直线距离，将问题转换为最佳H圈问题；
之后采用蚁群算法对这问题进行迭代求解，得到配送车辆一次整体配送的最短路径和为582（公里），一次整体配送的最短时间为11.64（小时），并且发现收敛时迭代次数基本小于10次。
对于问题二，在问题一的基础上新增无人机配送的模式，首先对14个地点进行聚类，发现它们属于同一个类；
其次在类中进行分区，考虑到无人机的飞行约束，利用椭圆的几何性质最终分为5个飞行区；
之后采用迭代局部搜索的方式对各飞行区中的点进行重分配，找到最优的配送路线；
最初，采用蚁群算法对路线进行迭代求解，得到一次整体配送的最短时间为6.32（小时），相较问题一时间缩短了近50%。
对于问题三，在问题二的基础上

实现了工程测量中各种常见的沉降预测算法，包括直线拟合法、二次多项式拟合法、三次多项式拟合法、双曲线法、对数曲线法、抛物线法、指数曲线法、泊松曲线法、星野法、Asaoka法、灰度模型GM(1,1)法、灰度模型Verhulst法、BP神经网络法、遗传算法。
各种算法的具体实现可以参考https://blog.csdn.net/yh523/article/details/122944048。
在VisualStudio2015中采用C#编程语言实现，使用.NetFramework4.0。
附件资源包含可以编译运转的源代码，以及可以直接运转的exe示例程序。

Pointofix是个很有趣的免费小程序，它可以让我们直接在屏幕上画圈圈、线头、标箭头或打字，方便把整个电脑屏幕当做是个电子白板（或黑板），直接用各种线条、圈圈或箭头、勾勾...等符号，在屏幕的窗口、图案、各种图表中乱涂鸦或做各种标示，拿来当做上课、演讲或做简报时使用，也相当方便！！画完之后，还可以直接把刚刚标示的内容与笔迹，保存为一个图像，等到演讲或上课完后再把图像寄给学员，让大家可以更清楚牢记每一张图表或课程的讲解内容。
简单说，Pointofix就是像使用电子白板一样，可以在屏幕上自由写字、画重点。
软件提供5种画笔颜色，4种大小的笔触，你可以自由画线，亦可画方框、圆框、方形与圆形色块、输入文字等，搭配橡皮擦功能的话，可以把要考验学生的答案先以色块遮起来，公布答案的时候，只需用橡皮擦擦掉即可。
Pointofix的特点是什么？pointofix提供了一些有用的工具，以协助您在您的演示文稿。
*高亮屏幕：手绘笔*直线，箭头和双箭头（按住Shift键,锁定以45°递增可选）*长方形，正方形（Shift键），椭圆形和圆形（Shift键），各种轮廓或填充*所有绘图功能的不同深度的透明和不透明色*文字输入标签盒*复选标记和十字架*删除部分标记橡皮擦并恢复原来屏幕内容，或删除所有标记*200％和400％放大倍率的放大镜*用鼠标滚轮将整个屏幕逐渐放大到高达10倍的放大倍率*取消最后的动作特点*以不同尺寸打印当前屏幕内容*保存为JPG，PNG或BMP*复制到剪贴板

对于研一同学，数值计算的编程大作业是不可避免的一项任务。
本资源包含以下6个大作业的具体数学原理、实验结论和matlab程序，每一步matlab程序本人都尽做大程度进行标注，不懂的地方可以私信我实验一：利用拉格朗日的插值多项式的振荡景象（等距节点、随机节点、分段二次插值、切比雪夫多项式零点）实验二：最小二乘曲线拟合（直线、抛物线进行最小二乘拟合及验证）实验三：数值积分（变步长复化梯形公式、变步长复化辛普森、龙贝格法）实验四：线性方程组数值求解（Cholesky分解、LU分解、Jacobi迭代法、Gauss-Seidel迭代法）实验五：非线性方程求根（二分法、Newton法、弦截法）实验六：常微分初值问题数值解法（改进欧拉法、经典四阶龙格库塔法）

针对基于机器视觉的农业导航机器人在图像处理时易受光照变化影响和常规导航线检测算法实时性、稳健性不高等问题，提出了YCrCg颜色模型，选择该颜色模型中与光照无关的Cg分量进行后续图像处理，采用基于二维直方图的模糊C均值聚类法(FCM)进行图像分割，并根据图像中作物行的特点，提出了基于直线扫描的作物行直线检测算法。
该算法将图像底边和顶边像素点作为直线的两个端点，通过移动上下端点位置产生不同斜率直线，选择包含目标点最多的直线作为作物行中心线。
实验表明，不同光照下基于YCrCg颜色模型的图像分割可以有效地识别出作物行，处理一幅640pixel×480pixel图片耗时约为16.5ms，直线扫描算法能快速精确的检测出导航线，与最小二乘法、Hough变换等算法相比具有速度快、抗干扰性强等优点。

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。