条款表创建动画的终端演示。
导出为SVG，动画GIF或HTML+CSS。
术语表是一个JavaScript应用程序，用于产生终端输入和输出动画，以嵌入到演示文稿，自述文件，推文等中。
其他解决方案通常涉及录制实时屏幕。
我想要一种方法来简单地提供指令的有效负载，这样我就不必排练我的打字内容，等待网络输出以及对其进行样式设置就可以了。
例：目标：仅客户端导出的术语表应为纯标记/CSSSVG导出应保持可移植性/严格，以便可以将它们嵌入GitHub自述文件中

针对霍尔传感器自身固有的零位特性，对其产生的零位误差进行分类和深入分析，零位误差的种类是多样的，构成的因素也各不相同，只有对其影响实施有效遏制才能保证测试的精度，零位误差是其自身所不能克服的。
通过对各类误差的成因、特点及影响的全面剖析，依据各自的特点，制定了相应的应对措施，针对不同类型的零位误差，提出了具体的电路补偿方案。
各项补偿方法简单实用，易于实施，可以有效控制零位误差对测试的影响，保证了霍尔传感器在较高测试精度要求下仍然能够正常工作，获得了满意的补偿效果。

MFC实现的串口助手源码，自己写的，希望对大家有帮助~

在计算机视觉领域，图像配准是一项关键任务，它涉及到将多张图像对齐，以便进行比较、融合或分析。
OpenCV（开源计算机视觉库）提供了一系列工具和算法来执行这项工作，其中包括相位相关法。
本文将深入探讨如何利用OpenCV实现相位相关图像配准，并详细介绍相关知识点。
相位相关是一种非像素级对齐技术，它通过计算两个图像的频域相位差异来确定它们之间的位移。
这种方法基于傅里叶变换理论，傅里叶变换可以将图像从空间域转换到频率域，其中图像的高频成分对应于图像的边缘和细节，低频成分则对应于图像的整体结构。
我们需要理解OpenCV中的傅里叶变换过程。
在OpenCV中，可以使用`cv::dft`函数对图像进行离散傅里叶变换。
这个函数将输入的图像转换为频率域表示，结果是一个复数矩阵，包含了图像的所有频率成分。
然后，为了进行相位相关，我们需要计算两个图像的互相关。
这可以通过将一个图像的傅里叶变换与另一个图像的共轭傅里叶变换相乘，然后进行逆傅里叶变换得到。
在OpenCV中，可以使用`cv::mulSpectrums`函数来完成这个步骤，它实现了复数乘法，并且可以指定是否进行对位相加，这是计算互相关的必要条件。
接下来，我们获得的互相关图在中心位置有一个峰值，该峰值的位置对应于两幅图像的最佳位移。
通过找到这个峰值，我们可以确定图像的位移量。
通常，这可以通过寻找最大值或最小二乘解来实现。
OpenCV提供了`cv::minMaxLoc`函数，可以帮助找到这个峰值。
在实际应用中，可能会遇到噪声和图像不完全匹配的情况。
为了提高配准的准确性，可以采用滤波器（如高斯滤波器）预处理图像，降低噪声影响。
此外，还可以通过迭代或金字塔方法逐步细化位移估计，以实现亚像素级别的精度。
在实现过程中，需要注意以下几点：1.图像尺寸：为了进行傅里叶变换，通常需要将图像尺寸调整为2的幂，OpenCV的`cv::getOptimalDFTSize`函数可以帮助完成这一操作。
2.零填充：如果图像尺寸不是2的幂，OpenCV会在边缘添加零，以确保傅里叶变换的效率。
3.归一化：为了使相位相关结果更具可比性，通常需要对傅里叶变换结果进行归一化。
一旦得到配准参数，可以使用`cv::warpAffine`或`cv::remap`函数将一幅图像变换到另一幅图像的空间中，实现精确对齐。
总结来说，OpenCV提供的相位相关方法是图像配准的一种高效工具，尤其适用于寻找微小的位移。
通过理解和运用上述步骤，开发者可以在自己的项目中实现高质量的图像配准功能。

H+是一个完全响应式，基于Bootstrap3.3.6最新版本开发的扁平化主题，她采用了主流的左右两栏式布局，使用了Html5+CSS3等现代技术，她提供了诸多的强大的可以重新组合的UI组件，并集成了最新的jQuery版本(v2.1.4)，当然，也集成了很多功能强大，用途广泛的jQuery插件，她可以用于所有的Web应用程序，如网站管理后台，网站会员中心，CMS，CRM，OA等等，当然，您也可以对她进行深度定制，以做出更强系统。

使用MATLAB对OOK调制进行了仿真。
真的是非常好~

IEC发布的CIM模型文件，对电力系统及相关系统很有用途，整个结构！

     针对当前模糊隶属函数构造方法中存在的问题，提出一种构造模糊隶属函数方法．采用最小二乘法拟合离散数据来获得隶属函数．为减小拟合误差，采用了3项措施以达到预期目标．所构建的隶属函数，对任意输入物理量可直接得到其对应模糊语言变量的隶属度，从而有效避免专家指定隶属度的主观臆断性及不一致性．该方法简单、求解精度高，具有广泛适用性和较强的应用价值．仿真结果证实了该方法的有效性．

X-CUBE-MCSDK-FUL_5.4.3在共享下全开源版本版本5.4.3的主要更新如下：修正了基于STSPIN的6步示例，这些示例由于HAL驱动程序中API的更改而无法构建。
修正了Workbench的一个问题，它阻止用户保存复杂的固件示例。
复杂固件示例是包含在多个*.stmcx文件中的马达控制配置示例。
这些通常是为Workbench生成的项目添加额外代码的示例。
修正STM32G431CB器件不正确的HSE时钟设置。
在Workbench中选择8MHz作为振荡器频率实际上会导致将HSE设置为24MHz。
这会影响B-G431B-ESc1董事会。
修正了STM32CubeIDE对固件示例的支持问题。
列出工作台中的位置控制示例。
修正了访问位置控制专用电机控制协议寄存器的问题。

基于seetaface的android实现，包含检测、对齐、比对，采用NEON优化提高处理速度，提高人脸旋转角度roll,pitch,yaw，带自动遍历比对人脸

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。