本示例基于百度云，实现了部分人工智能人脸识别的接口，与大家交流。
本示例实现了：①获取access_token②人脸库管理－人脸注册（向人脸库中添加人脸）③人脸检测与属性分析：检测图片中的人脸并标记出位置信息;④人脸对比：两张人脸图片相似度对比⑤人脸搜索

口发明名称基于单片机的电流信号检测装置摘要本发明公开了一种基于单片机的小信号手持式检测装置,包括多个电压信号处理模块。
采用功率放大电路推动负载、自制电流传感器检测电流信号,经过电流信号调理后,用芯片中的模块进行采样、处理分析及转换显示输出

离子本机IonicNative是一组精选的Cordova插件包装，可轻松将所需的任何本机功能添加到移动应用程序。
IonicNative将插件回调包装在Promise或Observable中，为所有插件提供通用接口，并使其易于使用带有Angular更改检测的插件。
IonicNative有两个版本：IonicNative，具有开源的，社区维护的Cordova和Capacitor插件和API。
IonicNative，具有由Ionic团队完全支持和维护的Premier插件和解决方案库，可以访问Ionic专家，并保证对关键任务应用程序开发的响应SLA。
电容器支持除了Cordova，IonicNative还可以与（Ionic的官方本机运行时）一起使用。
基本用法如下。
有关完整的详细信息，。
安装运行以下命令以在项目中安装IonicNative。
np

目前，随着当今社会老龄化进程的逐步加剧，我们在新闻中经常能看到老人跌倒了，无人扶，进而导致老人的死亡。
对于这种悲剧，我们也很无奈，因为怕扶了老人，可能会被讹，老年人跌倒造成的致病、住院率和死亡率急速提高，带来了严重的社会经济负担。
因此，在不影响老年人正常活动的前提下，通过科学的手段监测老年人的活动，在检测到跌倒后迅速报警求助，可以有效地减少老年人跌倒带来的健康伤害和医疗开支。
在分析比较国内外跌倒检测相关技术研究后，本文提出了一种基于ADXL345倾角传感器的跌倒检测与报警系统。
ADXL345倾角传感器实时采集老人在日常活动中产生的倾角数据，然后将数据送到单片机STC89C52进行处理，并判断老年人的运动状态。
当系统检测到跌倒发生时，发出报警声音提醒老人和周围的人。

可以构造任意次B样条小波，有小波模极大值检测奇异点例子，matlab程序

STM32F103系列微控制器是基于ARMCortex-M3内核的高效能、低成本芯片，广泛应用于各种嵌入式系统设计。
本例程集成了多种关键功能，旨在为开发者提供一个强大的开发平台，帮助他们快速实现项目。
以下是各功能模块的详细解释：1.**FreeRTOS操作系统**：FreeRTOS是一款轻量级实时操作系统（RTOS），适用于资源有限的嵌入式设备。
它提供了任务调度、信号量、互斥锁等多任务管理机制，确保了系统的实时性和高效率。
在STM32F103上运行FreeRTOS，可以充分利用其多线程能力，实现复杂的软件架构。
2.**MPU6050DMP**：MPU6050是一款六轴惯性测量单元（IMU），集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。
DMP（数字运动处理器）是其内置的硬件加速器，可以处理传感器数据融合，提供姿态解算。
在本例程中，MPU6050DMP用于获取设备的姿态、角速度和加速度信息，适用于运动控制和导航应用。
3.**USART通信**：通用同步/异步收发传输器（USART）是STM32中的串行通信接口，用于与外部设备进行数据交换。
在项目中，USART可能用于设备配置、数据传输或者与其他MCU通信。
4.**Timer输入捕获**：STM32的定时器支持输入捕获模式，可以精确测量输入信号的脉冲宽度或频率。
在例程中，这可能用于电机控制、测速或距离测量（如通过计算超声波脉冲往返时间）。
5.**KS103测距模块**：KS103通常是指一款超声波测距模块，利用超声波的反射特性来测量物体的距离。
结合Timer输入捕获功能，可以实现精确的距离测量，例如在自动化设备或安全系统中。
6.**烟雾检测**：虽然在描述中提到烟雾检测，但没有提供具体实现的细节。
一般而言，烟雾检测可能通过光电传感器或电化学传感器实现，将检测到的信号转化为电信号并处理，以报警或触发其他响应。
这个综合示例涵盖了嵌入式系统开发中的多个关键部分，包括实时操作系统、传感器数据处理、串行通信以及物理世界的测量。
对于想要在STM32F103平台上进行复杂项目开发的工程师来说，这是一个宝贵的资源，可以减少重复工作，提高开发效率。
通过学习和参考这个例程，开发者能够更好地理解和应用这些技术，解决实际问题。

采用C#语言实现了图像被动取证中常用的复制-粘贴伪造手法的检测

用于人脸检测的一些标准人脸图，如果大家谁有用的可以下载一下……

基于python库的SKLearn的KNN分类，将用户产生的报文有用的部分摘取出来，进行KNN分类处理，并检测分类的正确度

东华大学核密度估计KDE代码第一部分是一个三维的彩色KDE估计图（最好用MATLAB画）；
第二部分是测试图片的运动目标二值图像检测结果（运动员用白色像素，背景用黑色）

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。