主要包含内容：C语言源码、可能用的芯片资料、论文、坦克循迹计时测速、循迹小车接线图、原理图、以及flv视频资料等。

数字图像处理是研究如何通过计算机技术处理和分析图像的学科，主要应用于图像增强、恢复、分割、特征提取和识别等任务。
数字图像处理的第三版由RafaelC.Gonzalez和RichardE.Woods编写，二人来自田纳西大学和MedDataInteractive公司。
这本书对数字图像处理领域进行了全面的介绍，涵盖了数字图像处理的历史背景、基本概念、技术和算法。
冈萨雷斯的这本书被认为是该领域的重要参考资料。
数字图像处理可以应用于医疗成像、遥感、安全监控、图像压缩、机器视觉等多个领域。
例如，在医疗成像中，数字图像处理可以帮助医生更清晰地观察患者身体组织的结构，从而提高诊断的准确性；
在遥感领域，通过处理和分析遥感图像可以获取地球表面的信息，用于天气预报、地理信息系统的建立等。
数字图像处理涉及的算法和工具主要包括图像的采集、处理、分析和理解等步骤。
图像采集是使用摄像头、扫描仪等设备将图像转换为计算机可以处理的数据形式；
图像处理通常包括图像的预处理（如去噪、对比度增强）、图像变换（如傅里叶变换、小波变换）和图像恢复等；
图像分析主要涉及到图像分割、特征提取、模式识别等内容；
图像理解则试图使计算机能够解释图像内容，达到类似于人类理解图像的水平。
数字图像处理的起源可以追溯到20世纪50年代末60年代初，当时人们开始使用计算机技术对图像进行处理。
早期的数字图像处理主要用于空间探索、卫星图像处理等领域，随着计算机技术的发展和图像处理理论的完善，数字图像处理逐渐扩展到生物医学、工业、安全等其他领域。
数字图像处理的一个重要分支是数字视频处理，其关注如何处理连续的图像序列，以实现视频压缩、视频增强、运动分析等功能。
视频处理技术在高清电视、网络视频、电影后期制作等行业有着广泛的应用。
数字图像处理是一个不断发展的领域，随着人工智能技术的发展，基于深度学习的图像处理技术成为当前的研究热点。
深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像识别、分类、目标检测和图像分割等方面显示出了巨大的潜力。
总结来说，数字图像处理是通过计算机技术来处理图像数据，使之更适合人眼或机器分析的一门技术。
随着技术的进步和应用的拓展，它在多个行业中发挥着越来越重要的作用。
冈萨雷斯的《数字图像处理》作为该领域的经典教材，为学习和研究这一领域的专业人士提供了宝贵的资源和参考。

自动驾驶，人工智能，自动驾驶与人工智能研究报告（2018年）

最近客户有一需求,新购买CISCO1841路由器,申请网通和电信双线路,都各申请到一个公网IP.想实现以下功能.1.内部用户通过NAT上网2.如果访问网通的服务器则智能选择走网通线路,电信同理3.如果网通或电信任一线路有问题,则自动切换.保障线路实时畅通

STM32F407单片机用超声波测距模块测量距离，用OLED显示出来，使用IIC协议。
HC-SR04超声波测距模块可提供2cm-400cm的非接触式距离感测功能，测距精度可达高到3mm；
模块包括超声波发射器、接收器与控制电路。
像智能小车的测距以及转向，或是一些项目中，常常会用到。
输入捕获得时间，超声波300m/ss=v*t/2

1、代码全开源-仅供研究测试切勿用做其他用途后果自负2、教程包含完整的智能合约代码，可以发同名的eth-defi代币，最厉害的是：别人在uniswap买入后就无法卖出，自行研究测试一下，教程打包在压缩文档内。

Android图片框架Glide-3.7.0（最新，很强大），超好用的图片框架（包含jar和源码）Glide是一个高效、开源、Android设备上的媒体管理框架，它遵循BSD、MIT以及Apache2.0协议发布。
Glide具有获取、解码和展示视频剧照、图片、动画等功能，它还有灵活的API，这些API使开发者能够将Glide应用在几乎任何网络协议栈里。
创建Glide的主要目的有两个，一个是实现平滑的图片列表滚动效果，另一个是支持远程图片的获取、大小调整和展示。
近日，Glide3.0发布，现已提供jar包下载，同时还支持使用Gradle以及Maven进行构建。
该版本包括很多值得关注的新功能，如支持Gif动画和视频剧照解码、智能的暂停和重新开始请求、支持缩略图等，具体新增功能如下如下：GIF动画的解码：通过调用Glide.with(context).load(“图片路径“)方法，GIF动画图片可以自动显示为动画效果。
如果想有更多的控制，还可以使用Glide.with(context).load(“图片路径“).asBitmap()方法加载静态图片，使用Glide.with(context).load(“图片路径“).asGif()方法加载动画图片本地视频剧照的解码：通过调用Glide.with(context).load(“图片路径“)方法，Glide能够支持Android设备中的所有视频剧照的加载和展示缩略图的支持：为了减少在同一个view组件里同时加载多张图片的时间，可以调用Glide.with(context).load(“图片路径“).thumbnail(“缩略比例“).into(“view组件“)方法加载一个缩略图，还可以控制thumbnail()中的参数的大小，以控制显示不同比例大小的缩略图Activity生命周期的集成：当Activity暂停和重启时，Glide能够做到智能的暂停和重新开始请求，并且当Android设备的连接状态变化时，所有失败的请求能够自动重新请求转码的支持：Glide的toBytes()和transcode()两个方法可以用来获取、解码和变换背景图片，并且transcode()方法还能够改变图片的样式动画的支持：新增支持图片的淡入淡出动画效果（调用crossFade()方法）和查看动画的属性的功能OkHttp和Volley的支持：默认选择HttpUrlConnection作为网络协议栈，还可以选择OkHttp和Volley作为网络协议栈其他功能：如在图片加载过程中，使用Drawables对象作为占位符、图片请求的优化、图片的宽度和高度可重新设定、缩略图和原图的缓存等功能

SLAM技术是目前机器人、自动驾驶、增强现实等领域的关键技术之一，是智能移动平台感知周围环境的基础技术。
本文介绍了基于视觉传感器（单目、双目、RGB-D等相机）的SLAM技术的原理和研究现状，包括基于稀疏特征的SLAM、稠密/半稠密SLAM、语义SLAM和基于深度学习的SLAM。
然而，现有的系统与方法鲁棒性并不高，随着人工智能技术的发展，深度学习与传统的基于几何模型的方法相结合的趋势正在形成，这将推动视觉SLAM技术朝着长时间大范围实时语义应用的方向前进。
视觉SLAM算法的现状1、基于稀疏性特征的SLAM2、稠密SLAM和半稠密SLAM3、语义SLAM4、基于深度学习的SLAM

Springboot2.0+redis+SpringMVC+Spring+Mybatis+MybatisPlus的Javaweb分布式开发系统；
NettySocketIo排队系统/排队模块/排队框架,它是一款具有代码生成功能的智能

《MATLAB智能算法30个案例分析》PDF+源代码智能算法必备教材内含教材PDF版和教材源代码。

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。