智能交通系统利用先进的信息技术改善交通状况，使交通更畅通、更安全、更绿色。
车牌识别系统是的核心技术之一，它主要包括车牌定位、字符分割和字符识别三个核心模块。
随着安防视频步入高清时代，视频的分辨率越来越高，智能交通系统对车牌识别技术有了更高的要求：处理速度更快、环境适应性更强、识别率更高。
本文从预处理、边缘检测、车牌定位、字符分割、字符识别五个方面，具体引见了车牌自动识别的原理。
并用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车牌照。
车牌识别_matlab_模式识别(MATLAB代码，论文，图片素材)

刚学完js，自己动手写了一下京东的首页，因为是第一次写，规划啥的有些问题，所以在不同分辨率下可能网页规划会有问题，分辨率调成1371x736就行了

为衡量国产主流2m分辨率光学卫星的几何定位精度,本文在有理多项式(RPC)模型与区域网平差的基础上,针对不同卫星在不同地区表现出的几何定位精度的差异,提出了一种利用相同控制基准测评多星几何定位精度的方法。
以河北省沽源县平坦地区作为控制区域,采用高分一号系列卫星(GF1、GF1-B、GF1-C、GF1-D)、资源三号系列卫星(ZY3-1、ZY3-2)以及天绘一号卫星(TH-1)的多幅不同高分辨率卫星影像进行单景与立体影像几何精度的评估试验。
研讨结果表明:在无控制点条件下,高分一号系列卫星单景影像的平面精度大都优于42m;TH-1单景影像的平面精度约为6.36m;ZY3-1立体影像的精度较高,平面精度约为11.29m,高程精度约为3.43m。
在有控制点条件下,高分一号系列卫星单景影像的平面精度均优于13.3m,ZY3-1、ZY3-2和TH-1单景影像的平面精度均优于5.46m,ZY3-1、ZY3-2立体影像的平面精度分别约为4.01m和4.29m,高程精度分别约为1.71m和1.61m。
本文方法对多颗高分辨率国产光学卫星几何定位精度的评估是合理可行的。

旨在用C语言程序和MATLAB程序通过MUSIC算法对“信号提取”进行实现，结果证明程序运转效果良好，分辨率较高

遥感作为一门对地观测综合性技术，它的出现和发展既是人们认识和探索自界的客观需要，更有其他技术手段与之无法比拟的特点。
而MATLAB作为一个灵活实用的编程软件，早已渗透到遥感图像的处理中，利用MATLAB可以对遥感图像进行图像增强、滤波、图像融合等，可以大大推动对遥感图像处理的深入理解和广泛应用。
本文引见了利用小波变换的方法对高分辨率影像和多光谱影像进行融合，并对结果进行了分析，展望遥感图像融合技术的未来。

ASTERGDEM数据由日本METI和美国NASA联合研制并免费面向公众分发。
ASTERGDEM数据产品基于“先进星载热发射和反辐射计(ASTER)”数据计算生成，是目前独一覆盖全球陆地表面的高分辨率高程影像数据。
自2009年6月29日V1版ASTERGDEM数据发布以来，在全球对地观测研究中取得了广泛的应用。
但是，ASTERGDEMV1原始数据局部地区存在异常，所以由ASTERGDEMV1加工的数字高程数据产品也存在个别区域的数据异常现象。
ASTERGDEMV2版则采用了一种先进的算法对V1版GDEM影像进行了改进，提高了数据的空间分辨率精度和高程精度。
该算法重新处理了1,500,000幅影像，其中的250，000幅影像是在V1版GDEM数据发布后新获取的影像。
日本METI和美国NASA两个机构对V2版GDEM的数据精度进行了验证，结果显示V2版对V1版中存在的错误做了很好的矫正。
此资源将山东地区所有DEM已经打包下载完成

2021年2月15日最新更新上机测试OK电子眼数据为2020年12月最新版凯立德C3261-C7P16-3N21J28冬季3D旗舰版导航地图WINCE5及6导航系统公用分辨率800X480端口波特率自动适配文件大小：7.13G

网上有不少使用Qt做界面，OpenNI为库来开发kinect。
或许大家的第一个问题就是询问该怎样使用Kinect来获取颜色信息图和深度信息图呢？这一节就是简单来回答这个问题的。
使用OpenNI读取颜色图和深度图的步骤如下（这个是程序的核心部分）：　　1.定义一个Context对象，并调用该对象的Init()方法来进行初始化。
　　2.定义一个XnMapOutputMode格式对象，设置好分图像分辨率和帧率。
　　3.定义颜色图和深度图的节点对象，并用其Create()方法来创建，参数为Context对象.　　4.设置颜色和深度图的输出模式，调用的方法是SetMapOutputMode();参数为步骤2中定义和设置好了的XnMapOutputMode对象。
　　6.如果深度图和颜色图在一张图上显示，则必须对深度图像进行校正，校正的方法是调用深度图的如下方法：.GetAlternativeViewPointCap().SetViewPoint();　　7.调用context对象的StartGeneratingAll()来开启设备读取数据开关。
　　8.调用context对象的更新数据方法，比如WaitAndupdateAll()方法。
　　9.定义颜色图和色彩图的ImageMetaData对象，并利用对应的节点对象的方法GetMetaData()，将获取到的数据保存到对应的ImageMetaData对象中。
　　10.如果需要将深度图转换成灰度图来显示，则需要本人将深度值转换成0~255的单通道或者多通道数据，然后直接用来显示。

本设计基于STC-89C52系列单片机，利用按键、蜂鸣器、数码管实现了抢答功能。
设计将3位选手中抢答成功的选手编号显示在数码管上，通过复位开始键，显示抢答剩余时间，初始为10s，时间分辨率不小于100ms，抢答成功后通过蜂鸣器播放一段小乐曲并显示选手编号，10秒内抢答结束时无人抢答，算作抢答失败，播放一段警报声，并显示FF。
次要模块有：数码管显示模块、蜂鸣器模块、独立按键模块、中断模块、乐曲播放模块。

领取宝钱包领取接口开发包2.0标准版(20150331)，接口源码demo，说明，各种分辨率图标

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。