用于生成叶片数据点，可以生成各种叶形，应用与风机，水轮机等领域

小猫天气去做单独的渲染页面元素添加我的搜索添加菜单-选择单位修复当前的天气图标对齐方式日信息数据点获取日功能每小时预报水平滚动？地理位置或搜索并获取坐标从协调员那里得到一个电话天气从协调中获得城市在脑海中渲染城市渲染天气和预报

很好用的naca翼型生成器，可以有效生成4,5,6等位数的翼型数据点，对于导入icem建模有非常大的帮助

刚刚在别的网站找到这个梦寐以求的曲面拟合程序，用过之后我不得不说一句话：很好！很强大！。
。
。
。
。
。
强烈向做实验数据处理的朋友推荐，该函数特别适合空间点的曲面拟合，matlab中对于此类数据点似乎只能用griddata差值计算，并且效果不怎么好；
至于B样条拟合，其外扩数据点的选取不是一般的matlab用户所能掌握的，同时对于非网格数据的转换也是一个问题。
。
。
最后，感谢编写该函数的作者的无私奉献！！！我是免费下载的，不设资源分！

什么是OPC？OPC(OLEforProcessControl——用于过程控制的OLE)是一个工业标准，它是许多世界领先的自动化和软、硬件公司与微软公司合作的结晶。
这个标准定义了应用Microsoft操作系统在基于PC的客户机之间交换自动化实时数据的方法。
管理该标准的组织是OPC基金会。
该基金会的会员单位在世界范围内超过220个。
包括了世界上几乎全部的控制系统、仪器仪表和过程控制系统的主要供应商。
OPC基金会的先驱——一支由Fisher-Rosemount、Rockwell软件公司、Opto22、Intellution和IntuitiveTechnology公司组成的“特别工作组”——在经过一年工作后，开发出一个基本的、可运行的OPC规范。
简化的第一阶段的标准在1996年8月发布。
　　随着1997年2月Microsoft公司推出Windows95支持的DCOM技术，1997年9月新成立的OPCFoundation对OPC规范进行修改，增加了数据访问等一些标准，OPC规范得到了进一步的完善。
OPC是基于Microsoft公司的DistributedInternetApplication（DNA）构架和ComponentObjectModel（COM）技术的，根据易于扩展性而设计的。
OPC规范定义了一个工业标准接口，这个标准使得COM技术适用于过程控制和制造自动化等应用领域。
OPC是以OLE/COM机制作为应用程序的通讯标准。
OLE/COM是一种客户/服务器模式，具有语言无关性、代码重用性、易于集成性等优点。
OPC规范了接口函数，不管现场设备以何种形式存在，客户都以统一的方式去访问，从而保证软件对客户的透明性，使得用户完全从低层的开发中脱离出来。
　　OPC的效率从OPC标准的制定到现在已历经了5年的时间。
在这过去的5年中，众多业界领先的制造商已开发了多种OPC服务器和客户机应用。
在实际工程中也历经了多方面的测试和考验。
以瑞士的TetraPak为例，其基于OPC服务器技术的数据采集系统，保证了对超过500个数据点的更新时间为200毫秒。

软件平台：Qt5.9.3+windows7(不是linux系统的)根据所给的八个数据点，反求出控制点，当然数据点个数要改的话需要修改源码。
原理教程见博客：https://mp.csdn.net/postedit/86408359

5类癫痫脑电数据，脑电数据是印度学家VarunBajaj和RamBilasPachori对正常人和癫痫病患者测试的数据。
脑电信号数据由五个子集组成，分别为Z，O，N，F，S，每个脑电子集包含100个信道序列，每个信道持续时间为23.6秒,信号采样点是4097个数据点。

代码说明代码仅供学习研究，未经允许，请勿擅自商用。
1.输入文件格式输入的文件要求为N行两列的形式，两列分别对应，输入数据点的X轴坐标和Y轴坐标。
输入文件格式示例如下：0.821794-0.04621531.03929 0.0608351.12046 0.07455681.02233 0.05147392.代码支持的凝聚层次聚类算法通过简要的修改代码中函数的参数，代码可以支持不同的凝聚方法，支持的凝聚方法如下，默认的为代码本身算法：单连接算法（默认，最近邻聚类算法，最短距离法，最小生成树算法）；
全连接算法（最远邻聚类算法，最长距离法）；
未加权平均距离法；
加权平均法；
质心距离法；
加权质心距离法；
内平方距离法（最小方差算法）3.代码支持的距离（相似度）度量公式通过简要的修改代码，代码支持计算距离的过程采用不同的距离或相似度度量公式，支持的距离（相似度）公式如下，默认为代码本身才采用的距离公式：欧氏距离（默认）；
标准化欧氏距离；
马氏距离；
布洛克距离（曼哈顿距离，城市街区距离）；
闵可夫斯基（明可夫斯基）距离；
余弦相似度；
相关性相似度；
汉明距离；
Jaccard相似度；
切比雪夫距离。

自动生成NACA翼型数据点，为后续画网格，做流体仿真做准备！

电力系统状态估计（电力网系统辨识）-最小二乘+不良数据辨识-matlab最小二乘是对电力系统进行状态估计的最基本方法，而考虑到电力网数据可能存在不良数据，需要使用相关方法进行不良数据辨识；
检测到不良数据点位置后，系统还会剔除不良数据再次进行辨识两份导入数据中，iSE30Bus1为有误差数据，iSE30Bus2为无误差数据输出结果会导入至oStateEstimation中

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。