一份完整的数据库系统设计报告，设计的是家庭医疗信息系统。
有完整的代码截图，和数据文件。
是学校要求的期末大作业。
还设计了存储函数，游标，触发器，和存储过程等各种功能
有完整的代码截图，和数据文件。
是学校要求的期末大作业。
还设计了存储函数，游标，触发器，和存储过程等各种功能
2025/4/4 21:20:44
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1、本文主要是针对opencv中实现的霍夫梯度法原理和实现代码进行了讲解，包含一篇课程设计论文。
2、对opencv的icvHoughCirclesGradient()霍夫梯度法实现函数代码进行了详细的理解3、文件夹“用点Hough变换实现圆检测的方法（基于opencv的代码)”是在本站中下载的，基于opencv实现的霍夫圆的检测方法，代码可以运行，能看到检测效果图。
4、文件中有个houghCircle.cpp，里面也有关于霍夫梯度法实现代码的注释。
5、理解可以参考learningopencv关于霍夫梯度法实现步骤的详解。
2、对opencv的icvHoughCirclesGradient()霍夫梯度法实现函数代码进行了详细的理解3、文件夹“用点Hough变换实现圆检测的方法（基于opencv的代码)”是在本站中下载的，基于opencv实现的霍夫圆的检测方法，代码可以运行，能看到检测效果图。
4、文件中有个houghCircle.cpp，里面也有关于霍夫梯度法实现代码的注释。
5、理解可以参考learningopencv关于霍夫梯度法实现步骤的详解。
2025/4/4 20:21:09
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鲁棒控制工具箱提供了一系列的函数和工具以支持带有不确定元素的多输入多输出控制系统的设计。
在该工具箱的帮助下，你可以建立带有不确定参数和动态特性的LTI模型，也可以分析MIMO系统的稳定性裕度和最坏情况下的性能。
该工具箱提供了一系列的控制器分析和综合函数，能够分析最坏情况下的性能及确定最坏情况下的参数值。
利用模型降阶函数能够对复杂模型进行简化。
同时提供了先进的鲁棒控制方法，如H2、H∞、LMI、μ分析等。
在该工具箱的帮助下，你可以建立带有不确定参数和动态特性的LTI模型，也可以分析MIMO系统的稳定性裕度和最坏情况下的性能。
该工具箱提供了一系列的控制器分析和综合函数，能够分析最坏情况下的性能及确定最坏情况下的参数值。
利用模型降阶函数能够对复杂模型进行简化。
同时提供了先进的鲁棒控制方法，如H2、H∞、LMI、μ分析等。
2025/4/4 8:52:05
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设备端或者服务端在或者说NVT端的RTSPVideoStream，能够与OnvifDeviceManager成功对接，对想要实现onvif视频对接的人来说有一定的参考意义只上传了最重要的文件：onvif.c是自己写的代码实体，其他的代码都是自动产生的，可以按照博文里的方法自动产生，至于main函数，博文里已经贴出了代码。
详情见博文：blog.csdn.net/ghostyu并不是拿来就能用就是好的，别人的只是参考，自己过一遍才最重要
详情见博文：blog.csdn.net/ghostyu并不是拿来就能用就是好的，别人的只是参考，自己过一遍才最重要
2025/4/4 1:11:52
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内含代码，代码可执行1)编制实现软中断通信的程序使用系统调用fork()创建两个子进程，再用系统调用signal()让父进程捕捉键盘上发出的中断信号（即按delete键），当父进程接收到这两个软中断的某一个后，父进程用系统调用kill()向两个子进程分别发出整数值为16和17软中断信号，子进程获得对应软中断信号，然后分别输出下列信息后终止：Childprocess1iskilledbyparent!!Childprocess2iskilledbyparent!!父进程调用wait()函数等待两个子进程终止后，输入以下信息，结束进程执行：Parentprocessiskilled!!多运行几次编写的程序，简略分析出现不同结果的原因。
2)编制实现进程的管道通信的程序使用系统调用pipe()建立一条管道线，两个子进程分别向管道写一句话：Childprocess1issendingamessage!Childprocess2issendingamessage!而父进程则从管道中读出来自于两个子进程的信息，显示在屏幕上。
要求：父进程先接收子进程P1发来的消息，然后再接收子进程P2发来的消息。
2)编制实现进程的管道通信的程序使用系统调用pipe()建立一条管道线，两个子进程分别向管道写一句话：Childprocess1issendingamessage!Childprocess2issendingamessage!而父进程则从管道中读出来自于两个子进程的信息，显示在屏幕上。
要求：父进程先接收子进程P1发来的消息，然后再接收子进程P2发来的消息。
2025/4/3 20:51:26
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代码使用matlab编写，压缩包中包含MNIST数据集及其读取函数、KNN算法实现和ReadMe.txt。
KNN算法中使用了PCA降维处理数据减少运行时间，正确率可达95%，有部分注释。
请结合ReadMe文件使用。
KNN算法中使用了PCA降维处理数据减少运行时间，正确率可达95%，有部分注释。
请结合ReadMe文件使用。
2025/4/3 14:19:42
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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。
2024-04-09 15:03
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