本人设计了一种基于树莓派的无线遥控智能小车，以此用来模拟智能汽车的行驶和自动信息检测。
系统的硬件部分由树莓派、电源模块、电机驱动模块、红外避障模块、摄像头模块和超声波测距模块组成。
其中，树莓派使用的版本是树莓派3B+，由充电宝供电，并且用作控制中枢来控制智能小车的移动和转向；
电源模块使用的是充电的锂电池，负责供电给电机驱动模块；
电机驱动选用的是L298N驱动；
红外避障模块用于探测障碍物、避障和自动转向；
摄像头模块用于对小车的前方路况进行实时监控；
利用超声波测距模块进行障碍物探测和检测汽车后方的距离，连接好搭建的数据库后，更能清楚得显示实时距离。
软件部分包括编写控制网页、在网页端实现视频监控小车前方路况，超声波测量出的距离显示在数据库里，将网页嵌入微信端，这样分别在安卓手机端、网页端、微信端三个部分实现了无线遥控、避障、监控、测距等功能。
系统的硬件部分由树莓派、电源模块、电机驱动模块、红外避障模块、摄像头模块和超声波测距模块组成。
其中，树莓派使用的版本是树莓派3B+，由充电宝供电，并且用作控制中枢来控制智能小车的移动和转向；
电源模块使用的是充电的锂电池，负责供电给电机驱动模块；
电机驱动选用的是L298N驱动；
红外避障模块用于探测障碍物、避障和自动转向；
摄像头模块用于对小车的前方路况进行实时监控；
利用超声波测距模块进行障碍物探测和检测汽车后方的距离，连接好搭建的数据库后，更能清楚得显示实时距离。
软件部分包括编写控制网页、在网页端实现视频监控小车前方路况，超声波测量出的距离显示在数据库里，将网页嵌入微信端，这样分别在安卓手机端、网页端、微信端三个部分实现了无线遥控、避障、监控、测距等功能。
2023/6/11 20:41:04
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%%求复杂网络中两节点的距离以及平均路径长度%%求解算法：首先利用Floyd算法求解出任意两节点的距离，再求距离的平均值得平均路径长度%A————————网络图的邻接矩阵%D————————返回值：网络图的距离矩阵%aver_D———————返回值：网络图的平均路径长度
2023/6/8 6:48:36
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1、城市间的距离网采用的邻接矩阵表示，邻接矩阵的存储结构定义采用课本中给出的定义，若两个城市之间不存在道路，则将相应边的权值设为自己定义的无穷大值。
要求在屏幕上显示得到的最小生成树中包括了哪些城市间的道路，并显示得到的最小生成树的代价。
2、表示城市间距离网的邻接矩阵（要求至少6个城市，10条边）3、最小生成树中包括的边及其权值，并显示得到的最小生成树的代价。
要求在屏幕上显示得到的最小生成树中包括了哪些城市间的道路，并显示得到的最小生成树的代价。
2、表示城市间距离网的邻接矩阵（要求至少6个城市，10条边）3、最小生成树中包括的边及其权值，并显示得到的最小生成树的代价。
2023/6/7 8:01:29
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运用MATLABR2014a来完成灰度共生矩阵各特征参数的求解。
以纸作为纹理分析的对象。
首先需将彩色图像将各颜色分量转化为灰度。
所用图像的灰度级为256。
为了减少计算量，对原始图像灰度级压缩，将灰度量化成16级。
计算四个共生矩阵P，取距离为1，角度分别为0,45,90,135。
对共生矩阵进行归一化，求出最常用的能量、熵、惯性矩、相关4个纹理参数。
最后求出能量、熵、惯性矩、相关的均值和标准差，作为最终8维纹理特征。
以纸作为纹理分析的对象。
首先需将彩色图像将各颜色分量转化为灰度。
所用图像的灰度级为256。
为了减少计算量，对原始图像灰度级压缩，将灰度量化成16级。
计算四个共生矩阵P，取距离为1，角度分别为0,45,90,135。
对共生矩阵进行归一化，求出最常用的能量、熵、惯性矩、相关4个纹理参数。
最后求出能量、熵、惯性矩、相关的均值和标准差，作为最终8维纹理特征。
2023/6/2 16:52:46
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为进一步强化航道安全，解决海事CCTV人工值守、非自动化问题，提出了基于稀疏表示的船体检测方法。
利用稀疏表示实现对船体的检测时，首先构建样本特征矩阵，然后利用K-SVD算法对样本特征矩阵进行学习，得到冗余字典，最后对测试样本进行重构，根据马氏距离判断测试样本属性。
通过与传统方法的试验比较，实验结果表明，该算法实时性好、检测准确率高，可以很好地对CCTV视频监控的船体进行检测与跟踪，解决CCTV人工值守、非自动化问题，节省大量人力资源。
利用稀疏表示实现对船体的检测时，首先构建样本特征矩阵，然后利用K-SVD算法对样本特征矩阵进行学习，得到冗余字典，最后对测试样本进行重构，根据马氏距离判断测试样本属性。
通过与传统方法的试验比较，实验结果表明，该算法实时性好、检测准确率高，可以很好地对CCTV视频监控的船体进行检测与跟踪，解决CCTV人工值守、非自动化问题，节省大量人力资源。
2023/6/2 2:24:15
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某公司有6个建筑工地要开工，每个工地的位置（用平面坐标系表示，距离单位：千米）及水泥日用量(吨)由下表给出。
目前有两个临时料场位于A(5,1)，B(2,7)，日储量各有20吨。
假设从料场到工地之间均有直线道路相连。
问题（1）：试制定每天的供应计划，即从A，B两料场分别向各工地运送多少吨水泥，使总的吨千米数最小；
问题（2）：为了进一步减少吨千米数，打算舍弃两个临时料场，改建两个新的，日储量各为20吨，问应建在何处，节省的吨千米数有多大？
目前有两个临时料场位于A(5,1)，B(2,7)，日储量各有20吨。
假设从料场到工地之间均有直线道路相连。
问题（1）：试制定每天的供应计划，即从A，B两料场分别向各工地运送多少吨水泥，使总的吨千米数最小；
问题（2）：为了进一步减少吨千米数，打算舍弃两个临时料场，改建两个新的，日储量各为20吨，问应建在何处，节省的吨千米数有多大？
2023/5/30 13:48:49
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基于MATLAB的d2d功率控制仿真，简单的解决了资源分配的问题，现在假设有3个可用信道，一个蜂窝用户只允许一个d2d对用户复用资源（复用方式是复用距离最远的蜂窝用户信道，暂时没有考虑干扰问题），那么这3个信道最多可以容纳6个用户（3个蜂窝用户，3对d2d用户）同时进行正常通信，其中蜂窝用户以60%的概率生成，d2d用户以40%的概率生成，且都服从指数分布。
2023/5/29 21:49:37
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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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