全向轮的二维图的装配，可以用来建全向轮模型

对PCA算法进行改进，直接对二维图像进行处理，大大减低处理时间，增加识别率。

在二维平面内通过RRT算法，从起点到终点，避开障碍物，搜索出一条有效路径

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适合熟悉sqlite数据库的用户，快速发布查询。
系统灵活支持数据结构，任意列数，任意列标题，即几乎所有的成绩二维结构表都支持。
提示也可以用用于：适合修改不频繁、保密性不高的成绩、工资、物业水电费等各种精准查询。
1.成绩查询系统,每个学校,教育机构,事业单位考试等都可以用到2.工资查询系统,每个学校,教育机构,事业单位考试等都可以用到3.物业费查询系统,每个企业,学校,所有单位都可能用到4.水电费查询系统,小区,物业公司,大学寝室等5.其他如分班查询,录取查询,证书查询等修改不多的各种查询系统

使用格子boltzmann方法模拟液滴的动力学行为，气液两相采用shan-chen赝式模型，二维模拟。

为实现自然条件下棉花叶片的精准分割，提出一种粒子群（Ｐａｒｔｉｃｌｅ　ｓｗａｒｍ　ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＰＳＯ）优化算法和Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类算法混合的棉花叶片图像分割方法。
本算法将棉花叶片图像在ＲＧＢ颜色空间模式下采用二维卷积滤波进行去噪预处理，并将预处理后的彩色图像从ＲＧＢ转换到目标与背景差异性最大的Ｑ分量、超Ｇ分量、ａ＊分量；
随后在Ｋ均值聚类的一维数据空间中，利用ＰＳＯ算法向全局像素解的子空间搜寻，通过迭代搜寻得到全局最优解，确定最佳聚类中心点，改善Ｋ均值聚类的收敛效果；
最后，对像素进行聚类划分，从而得到棉花叶片分割结果。
按照不同天气条件和不同背景采集了１　２００幅棉花叶片样本图像，对本研究算法进行测试。
试验结果表明：该算法对于晴天、阴天和雨天图像中目标（棉花叶片）分割准确率分别达到９２．３９％、９３．５５％、８８．０９％，总体平均分割精度为９１．３４％，并与传统Ｋ均值算法比较，总体平均分割精度提高了５．４１％。
分割结果表明，本研究算法能够对３种天气条件（晴天、阴天、雨天）与４种复杂背景（白地膜、黑地膜、秸秆、土壤）特征混合的棉花叶片图像实现准确分割，为棉花叶片的特征提取与病虫害识别等后续处理提供支持。

程序思路：①：得到线段我们的线段集合S（本次项目鼠标点击得到线段（p1，p2两点）已经在ue4蓝图里面实现，这一步就不过多阐述）②：移除孤立的线段（两端的点都是孤立的）；
③：拆分所有的线段（就是将所有的相交线线段拆分开，得到新的线段集合S）④：移除一个端点孤立的线段（一个端点孤立的线段是不构成多边形的）⑤：找出所有的大区域线段集合M，M是线段集合的集合，二维数组；
（这里的大区域指的是：以任意一条线为起点找到和它相交的其他线段，再找到和这些线段相交的其他线段，直到找不到相交线段，那么这些线段的集合就是一个大区域Mi。
然后找完所有的大区域）⑥：分别对每一个大区域进行封闭区域的提取。

仿阿里云登录框PC和二维码登录框，已经修改为【密码登录】和【快速登录】，html页面调用StaticLogin为true时，默认加载密码登录界面，false时，默认加载快速登录界面，方便快速开发。

基于蚁族算法的二维路径规划算法，可以用于机器人的路径规划问题，寻找最优路径。

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。