用c++实现的LCD背光调节动态链接库[DllImport("BGLightChangeDLL.dll")]publicstaticexternvoidsetBrightness(Int32level);即可在c#中使用源码：https://blog.csdn.net/u011471253/article/details/114170009
2024/5/12 22:47:07
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详细请查看：https://blog.csdn.net/qq_22146195/article/details/103779432
2024/5/11 13:01:03
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基于博主https://blog.csdn.net/u012836279/article/details/80203170的文章实现的matlab版test.m利用给定R1T1矩阵，生成两个点云，在通过调用RTbySVD脚本计算R2T2，对比R1T1，R2T2得到正确性评估RTbySVD.m基于上述博文实现的核心代码代码诸多不足~敬请指正
2024/5/10 12:17:34
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https://blog.csdn.net/hhmy77/article/details/80355611指数模型，灰度预测模型（这个网上被吐槽得很水），logistic模型，Leslie矩阵，大概就这几个了，然后论文里面用得是灰度预测和logistic模型，Leslie矩阵我很想加进去，因为它用当前人口年龄结构来预测未来的人口，感觉很切合题目，但是找遍网络也没找到人口年龄结构，就不了了之了，如果你想拿奖建议你使用这个模型。
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GPS位置+速度两个观测量卡尔曼惯导航融合，观测传感器滞后的主要思想是，由于惯导的主体为加速度计，采样频率与更新实时性要求比较高，而观测传感器（气压计、GPS、超声波、视觉里程计等）更新相对比较慢（或者数据噪声比较大，通常需要低通造成滞后）。
在无人机动态条件下，本次采样的得到的带滞后观测量（高度、水平位置）已经不能反映最新状态量（惯导位置），我们认定传感器在通带内的延时时间具有一致性（或者取有效带宽内的平均时延值），即当前观测量只能反映系统N*dt时刻前的状态，所以状态误差（在这里指的是气压计与惯导高度、GPS水平位置与惯导水平位置）采用当前观测量与当前惯导做差的方式不可取，在APM里面采用的处理方式为：将惯导的估计位置用数组存起来，更具气压计和GPS的滞后程度，选取合适的Buffer区与当前观测传感器得到位置做差得到状态误差。
————————————————版权声明：本文为CSDN博主「NamelessCotrun无名小哥」的原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/u011992534/article/details/78257684
在无人机动态条件下，本次采样的得到的带滞后观测量（高度、水平位置）已经不能反映最新状态量（惯导位置），我们认定传感器在通带内的延时时间具有一致性（或者取有效带宽内的平均时延值），即当前观测量只能反映系统N*dt时刻前的状态，所以状态误差（在这里指的是气压计与惯导高度、GPS水平位置与惯导水平位置）采用当前观测量与当前惯导做差的方式不可取，在APM里面采用的处理方式为：将惯导的估计位置用数组存起来，更具气压计和GPS的滞后程度，选取合适的Buffer区与当前观测传感器得到位置做差得到状态误差。
————————————————版权声明：本文为CSDN博主「NamelessCotrun无名小哥」的原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/u011992534/article/details/78257684
2024/5/6 15:32:31
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idea按路径导出，与eclipse导出功能类似，选择文件右键选择ExportFiles进行文件导出。
https://blog.csdn.net/ZQB765720343/article/details/88871522
https://blog.csdn.net/ZQB765720343/article/details/88871522
2024/5/4 14:13:36
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Pepper/Nao机器人如何调用百度翻译API说明参见https://blog.csdn.net/weixin_43509791/article/details/83856540
2024/5/4 10:54:01
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参考链接:https://blog.csdn.net/dengshunhao/article/details/82657585(包含效果图)UGUI实现闹钟选择,数字上下循环滚动(当然也可以换成其他UI,比如图片)
2024/5/4 9:34:39
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数字图像处理常用数据集RN15，含15张彩色图，大小不一。
预览图可见：https://blog.csdn.net/iteapoy/article/details/86062640
预览图可见：https://blog.csdn.net/iteapoy/article/details/86062640
2024/5/3 17:31:32
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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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