HW3000(433MHz无线模块）ALTIUM设计硬件原理图+PCB+封装库文件,包括完整原理图及PCB文件采用2层板设计，板子大小为19x27mm，双面布局布线，已经测试验证，波特率在1.2的时候功率20DB时，空地上，离地面高度为10米左右，测试距离1000米左右可以用AltiumDesigner(AD)软件打开或修改，可作为你产品设计的参考。

1，接收小程序传的当前坐标进行自动定位，2，地图点选，3，三种策略驾车导航：最少时间、最短距离、避开高速

C#中以功夫作为chart的X坐标轴距离，波形图chart的X轴坐标为功夫（ms），

用matlab实现导航体系中计算多普勒频移，输入付与机地址处的经纬高，（f0,d0,h0）以及距离功夫(t0)，以及信号对于应波长频率(f),k为阐发的毫秒数（此处设为1就可），行使拉格朗日差值以及单元视察向量的盘算实现对于多普勒频移的求解。

算法脑子用队列式分支限界法解此下场。
起首定义一个队列，将起始位置a作为第一个扩展结点。
与该扩展结点相邻并且可达的方格成为可行结点被到场到活扣点队列中，并且将这些方格标志为1，即从肇规矩格a到这些方格的距离为1。
接着，算法从活扣点队列中掏出队首结点作为下一个扩展结点，并将与之后扩展结点相邻且未标志过的方格标志为2，并存入活扣点队列。
这个进程络续络续到算法搜查到目的方格b或者活扣点队列为空时为止。

在400~720nm波段规模，基于液晶可调谐滤波器(LCTF)以及CMOS相机组合的多光谱成像体系，以四季豆叶片为钻研货物每一隔5nm举行成像。
依据图像亮度信息法以及波段指数法的相关原理，起首分别盘算患上到各波段四季豆叶片的波段指数值以及可识别度；
而后对于四季豆叶片的波段指数值以及可识别度举行排序，综合图像的灰度离散、亮度信息丰厚以及波段的相关性小等特色，患上出54五、630、64五、720、650以及570nm波段有较大的波段指数值以及较好的识别度；
末了依据最小欧氏距离法以及光谱角度匹配法分别对于四季豆叶片的特色波段的分类精度予以盘算，两种方式的分类精度分别为100.00%以及83.33%，患上出选取的特色波段对于四季豆叶片具备较好的分类精度。
于是，54五、630、64五、720、650以及570nm波段可作为四季豆叶片的特色波段。

针对于扩展卡尔曼滤波(EKF)以及无迹卡尔曼滤波(UKF)等高动态信号载波跟踪算法存在跟踪精度不高的下场,付与无迹粒子滤波(UPF)算法对于高动态北斗卫星信号载波举行跟踪。
UPF算法松散粒子滤波(PF)以及无迹卡尔曼滤波,付与PF对于载波外形变量举行估量,同时使用UKF滤波器对于粒子举行权值的重新调配,处置了粒子进化下场。
经由Matlab仿真比力,基于EKF、UKF、UPF的跟踪算法的载波频率倾向距离为-15~1五、-10~十、-4~4Hz,验证了UPF算法的良好性。

 文中在钻研现有先验学识与反对于向量机领悟的底子上，针对于信托度函数凭阅历给出的不够，提出了一种未必信托度函数方式，更好地举行分类。
该方式是建树在模糊体系实际的底子上：将样本的大雅度信息作为先验学识使用于反对于向量机的结构中，在未必样本的信托度时，不光思考了样本到地址类中间之间的距离，还思考样本与类中另外样本之间的关连，经由模糊毗邻度将反对于向量与含噪声样本举行分辨。
文中将基于先验学识的反对于向量机使用于医学图像联系，以加拿大麦吉尔大学的brainWeb模拟脑部数据库提供的不合噪声的图像举行试验，试验下场评释付与基于先验学识的反对于向量机比传统反对于向量机具备更好的抗噪成果及分类才气。

这是一个对于地舆信息盘算的小货物，搜罗盘算经纬度、已经知两点的经纬度，盘算距离、方位以及已经知一点的经纬度、距离以及方位，盘算另一点的经纬度等成果，

这是一篇来自science杂志的论文，极其典型！介绍了测地距离在流行降维中的使用。
Scientistsworkingwithlargevolumesofhigh-dimensionaldata,suchasglobalclimatepatterns,stellarspectra,orhumangenedistributions,regularlyconfronttheproblemofdimensionalityreduction:Þndingmeaningfullow-dimensionalstructureshiddenintheirhigh-dimensionalobservations.Thehumanbrainconfrontsthesameproblemineverydayperception,extractingfromitshigh-dimensionalsensoryinputsÑ30,000auditorynerveÞbersor106opticnerveÞbersÑamanageablysmallnumberofperceptuallyrelevantfeatures.Herewedescribeanapproachtosolvingdimensionalityreductionproblemsthatuseseasilymeasuredlocalmetricinformationtolearntheunderlyingglobalgeometryofadataset.Unlikeclassicaltechniquessuchasprincipalcomponentanalysis(PCA)andmultidimensionalscaling(MDS),ourapproachiscapableofdiscoveringthenonlineardegreesoffreedomthatunderliecomplexnaturalobservations,suchashumanhandwritingorimagesofafaceunderdifferentviewingconditions.Incontrasttopreviousalgorithmsfornonlineardimensionalityreduction,oursefÞcientlycomputesagloballyoptimalsolution,and,foranimportantclassofdatamanifolds,isguaranteedtoconvergeasymptoticallytothetruestructure.

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。