GSolver软件阐发书，Gsolver光栅方案是一款渺小的光栅结构方案软件，软件具备直不雅的可视化界面，可方案种种光栅结构剖面，如：方波全息光栅，闪灼光栅，正弦、梯形、三角形、三点折线式及另外许多结构光栅等。
它具备残缺的三维矢量代码，仿真盘算精度高，资料残缺，另有全成果的演示版下载试用，可满足您的种种方案申请。

离轴全息记录与再现。
复习衍射计算以及光学全息记录与再现原理，学习通过衍射计算完成光学离轴全息记录与再现过程仿真方法，理解第二代光学全息共轭像分离的条件，同时与通州全息作比较，留意观察再现像的特点。
MATLAB代码

什么是MicrosoftOpenXR插件？MicrosoftOpenXR插件是一个虚幻引擎游戏插件，当使用OpenXR时，它提供了Microsoft的混合现实设备（例如HoloLens2）上可用的其他功能。
OpenXR是Khronos的一种开放的免版税API标准，使引擎能够从混合现实领域的供应商处本地访问各种设备。
虽然虚幻引擎本身支持OpenXR，但特定于Microsoft的MixedReality平台的某些其他功能仅可通过此插件使用。
注意：MicrosoftOpenXR插件需要Unreal4.26.0+。
功能摘要带有OpenXR的虚幻引擎4.26提供以下内置功能：眼动追踪手关节追踪手和控制器输入动作映射MicrosoftOpenXR插件提供以下附加功能：键盘输入路由动态手部网格渲染空间锚定从PC进行全息遥控照片/视频（PV）摄像机访问

Holo库存为具有库存的一切块添加全息库存屏幕。
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本人在自学Python3的入门过程中，搜集的一些简单好用的工具资源，具体包含两个chm版的协助手册中文和英文，十几张Python3的知识体系思维导图，一个贪吃蛇游戏编写实例，和两张很有价值的全息图。

利用理论推导的方法，该matlab程序得出涡旋光束经相位全息光栅接收后一阶衍射光束的解析表达式，并且仿真分析分别得出在发生正常对准、横向偏移、角向倾斜及横向偏移和角向倾斜两者同时出现时衍射光束的质心偏移特性和中心强度变化特性。

基于MATLAB的GS迭代算法，用于相位恢复，以及结合菲涅尔衍射计较光学全息图。

基于MATLAB的GS迭代算法，用于相位恢复，以及结合菲涅尔衍射计较光学全息图。

N=512;A=zeros(N,N);B=zeros(N,N);forI=1:1:256J=1:1:256ImageNum=double(Image(I,J,1));A(I,J)=ImageNum/255;B(I,J)=0;endendfigure;imshow(A);pi=3.1415926;forI=1:1:NforJ=1:1:NR=rand(1,1);%生成一个元素在0,1之间均匀分布的随机矩阵RB(I,J)=A(I,J)*sin(R*2*pi);%平滑函数的傅里叶变换谱A(I,J)=A(I,J)*cos(R*2*pi);F(I,J)=A(I,J)+j*B(I,J);endEnd%限制振幅的动态范围,进步编码的精度F=fft2(F);%作二维快速傅里叶变换FFTMax=max(max(abs(F)));F=F/Max;A=real(F);B=imag(F);aIpha=0.5;%定义载波参数aIphaforI=1:1:NforJ=1:1:NXcos=(J-1)/127;A1(I,J)=cos(2*pi*aIpha*Xcos);B1(I,J)=sin(2*pi*aIpha*Xcos);endend%全息图数据区forI=1:1:NforJ=1:1:NHoIodata(I,J)=0.5+0.5*(A(I,J)*A1(I,J)+B(I,J)*B1(I,J));endEndM=512;N=512;%定义全息图的大小Hologram=zeros(M,M);S=M/N;%定义每个抽样单元大小forI=1:1:NforJ=1:1:NXa=(J-1)*S+1;Xb=J*S;Ya=(I-1)*S+1;Yb=I*S;forIx=Xa:1:XbforIy=Ya:1:YbHoIogram(Iy,Ix)=HoIodata(I,J);endendendendMax=max(max(HoIogram));HoIogram=HoIogram/Max;figure;imshow(HoIogram);%以下是用matlab分别计算函数各抽样点的傅里叶变换谱的幅角与模,并对各点的模归一化object=fft2(HoIogram);object=fftshift(object);%用matlab中的移谱函数fftshift()将频谱的低频成分移到中心,以避免再现时像分散在边缘object=abs(object);object=1000*object/max(max(object));figure;imshow(object);

N=512;A=zeros(N,N);B=zeros(N,N);forI=1:1:256J=1:1:256ImageNum=double(Image(I,J,1));A(I,J)=ImageNum/255;B(I,J)=0;endendfigure;imshow(A);pi=3.1415926;forI=1:1:NforJ=1:1:NR=rand(1,1);%生成一个元素在0,1之间均匀分布的随机矩阵RB(I,J)=A(I,J)*sin(R*2*pi);%平滑函数的傅里叶变换谱A(I,J)=A(I,J)*cos(R*2*pi);F(I,J)=A(I,J)+j*B(I,J);endEnd%限制振幅的动态范围,进步编码的精度F=fft2(F);%作二维快速傅里叶变换FFTMax=max(max(abs(F)));F=F/Max;A=real(F);B=imag(F);aIpha=0.5;%定义载波参数aIphaforI=1:1:NforJ=1:1:NXcos=(J-1)/127;A1(I,J)=cos(2*pi*aIpha*Xcos);B1(I,J)=sin(2*pi*aIpha*Xcos);endend%全息图数据区forI=1:1:NforJ=1:1:NHoIodata(I,J)=0.5+0.5*(A(I,J)*A1(I,J)+B(I,J)*B1(I,J));endEndM=512;N=512;%定义全息图的大小Hologram=zeros(M,M);S=M/N;%定义每个抽样单元大小forI=1:1:NforJ=1:1:NXa=(J-1)*S+1;Xb=J*S;Ya=(I-1)*S+1;Yb=I*S;forIx=Xa:1:XbforIy=Ya:1:YbHoIogram(Iy,Ix)=HoIodata(I,J);endendendendMax=max(max(HoIogram));HoIogram=HoIogram/Max;figure;imshow(HoIogram);%以下是用matlab分别计算函数各抽样点的傅里叶变换谱的幅角与模,并对各点的模归一化object=fft2(HoIogram);object=fftshift(object);%用matlab中的移谱函数fftshift()将频谱的低频成分移到中心,以避免再现时像分散在边缘object=abs(object);object=1000*object/max(max(object));figure;imshow(object);

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。