VC屏幕找图源代码，实现了快速找图，速度和按键精灵不相上下。
按键精灵里有个FINDPIC（）函数，你指定位图文件，然后在屏幕上查找和这张图片相同的图片，返回找到图形的坐标。
实现方法主要是用GetDIBits获取屏幕的位图数据，然后读出要找的bmp图片，再比较它们的位图数据……程序在某些特殊的状态下可能会找不到图，但那出现的几率很小了。
（当然，要改进的话也非常容易注：找图动态链接库FindPic.dll在压缩包的Release目录下

CertManagerpfx你可以使用自己的证书进行签名打包等一系列操作，由于自己的证书可以设置私钥，这样具有很高的安全性。
制作方法1. 下载我提供的压缩包，解压到任意目录创建一个自己签署的证书和一个私钥文件用到makecert工具cd定位到解压目录

用c++实现利用Google地图API实现的定位查找，可以和IP数据库一起做定位查找程序，很好用。
也可以用来调用任意网页里的Javascript函数。
--忘了地图文件了，不好意思，是用GoogleAPI写的Map.html文件。
单独上传，供免费下载。

现有应用RSSI（ReceivedSignalStrengthIndicator）的WSN（WirelessSersorNetworks）定位算法，特别是Range-based（基于测距技术）的定位算法大多应用于室内环境下，并且RSSI的衰减模型都是根据经验而来，大多数并没有给出相应环境下测量所得到的模型中的可变系数，并且节点的自身定位很少。
论文总结了现有的典型的Range-based的无线传感器网络定位算法，根据实地实验所得到的结果，：拟合出了RSSI的衰减模型，实现了-种特定环境下的基于RSSI的无线传感器网络定位系统，该定位系统由节点自身定位。
  首先，分别在室内和室外测量了RSSI和距离的数值，通过一-系列实验找出了RSSI和距离相关的必备条件，并在此条件下找出了RSSI和距离的拟合关系。
然后在此关系下，采用三边测量法实现了定位系统，并说明了适用的环境。
最后又对系统的测量误差进行分析，并提出了一系列解决方案，提高了定位精度。

首先简单说一些淘宝头条的项目背景。
淘宝头条的定位是一个权威的生活消费资讯平台。
淘宝头条这个产品在手机淘宝中孵化了很久，积累了大量的账号和内容源，内容主要涉及到指导消费、生活娱乐、时尚穿搭等方面。
有了一定的用户基础之后，淘宝头条独立app应运而生。
淘宝头条是一个资讯类应用，内容导向性非常强，因此整个APP的设计流程从内容的角度出发。
这个过程主要是从内容梳理到内容呈现的过程。
这部分的主要步骤是内容产生→内容再生产→内容组织→内容分发流转。
对于内容类的应用，首先要明确我们“要”提供什么内容以及“能”够提供什么内容。
“要”提供的是说用户需要、想看什么内容，“能”提供的是我们现有的资源和专长在哪里。
对于

SLAM地图构建与定位算法，含有卡尔曼滤波和粒子滤波器的程序SLAM算法的技术文档合集（含37篇文档）slam算法的MATLAB源代码，国外的代码基于角点检测的单目视觉SLAM程序，开发平台VS2003本程序包设计了一个利用VisualC++编写的基于EKF的SLAM仿真器SlamAlgorithmwithdataassociationJoanSolà编写6自由度扩展卡尔曼滤波slam算法工具包实时定位与建图（SLAM），用激光传感器采集周围环境信息概率机器人基于卡尔曼滤波器实现实时定位和地图创建（SLAM）算法机器人地图创建新算法，DP-SLAM源程序利用Matlab编写的基于EKF的SLAM仿真器源码机器人定位中的EKF-SLAM算法，实现同时定位和地图构建基于直线特征的slam机器人定位算法实现和优化SLAM工具箱，很多有价值的SLAM算法EKF-SLAM算法对运动机器人和周围环境进行同步定位和环境识别仿真SLAMusingMonocularVisionRT-SLAM机器人摄像头定位，运用多种图像处理的算法slam(simultaneouslocalizationandmapping)仿真很好的入门SLAM自定位导航的一个小程序，适合初学者以及入门者使用slam算法仿真slam仿真工具箱：含slam的matlab仿真源程序以及slam学习程序移动机器人栅格地图创建，SLAM方法，可以采用多种地图进行创建SLAM算法程序，来自悉尼大学的作品，主要功能是实现SLAM算法对SLAM算法中的EKF-SLAM算法进行改进，并实现仿真程序SLAM的讲解资料，机器人导航热门方法

传感器网络节点定位算法matlab代码（Centroid，APIT，DVHOP,BoundingBox，……共7个）无线传感器网络无需测距定位算法matlab源代码。
包括apit，dv-hop，amorphous在内的共7个range-free算法。
在run.m里的算法选择部分可以选择需要运行的算法，算法的参数可以参考对应子目录里的说明。
每个子目录里都有一个pdf文档，是算法的最原始描述。

c#宾馆管理系统实现—功能全下面是在简体中文MicrosoftWindowsServer2003(SP1)/MicrosoftOffice2003(SP2)/MicrosoftSQLServer2005/MicrosoftVisualStudio2005环境中配置《宾馆酒店管理系统》数据库及执行程序的具体步骤：1、从配套光盘复制[源代码\第1章宾馆酒店管理系统]文件夹及其子文件夹中的所有文件到计算机硬盘中，如：C:\第1章宾馆酒店管理系统。
2、启动“SQLServerManagementStudio”，并与默认的服务器连接3、右键单击[对象资源管理器]中的“数据库”节点，在弹出的浮动菜单中选择“附加(A)…”菜单项，如图2所示，则弹出[附加数据库]对话框4、在[附加数据库]对话框中单击“添加(A)…”按钮，则弹出[定位数据库文件]对话框。
在[定位数据库文件]对话框的“选择文件(S):”树形视图中选择“MyTotel.mdf”节点，如图3所示，然后单击“确定”按钮返回[附加数据库]对话框。
此时，在[附加数据库]对话框中将显示MyHotel数据库的相关文件信息5、在[附加数据库]对话框中单击“确定”按钮返回“MicrosoftSQLServerManagementStudio”。
则会在[对象资源管理器]中的“数据库”节点下新增一个“MyHotel”节点。
展开“MyHotel”节点就可以看到“MyHotel”数据库的表、视图等信息，如图5所示。
6、执行[C:\第1章宾馆酒店管理系统\MyHotel\bin\Release]文件中的“MyHotel.exe”文件，则会弹出[欢迎使用扬子江酒店管理信息系统]登录对话框，在该登录对话框的“用户名称：”文本框中输入“罗斌”，在“用户密码：”文本框中输入“123456”，如图6所示，再单击“登录系统”按钮，则会进入[扬子江酒店管理信息系统]主界面，然后您就可以通过操作该管理信息系统的工具栏按钮或菜单项实现相应的操作，

用vector容器可以动态装若干图片，用ROI实现图片定位，达到将多张图片在同一个窗口中显示的功能。
环境配置是VS2015+OpenCV3,使用低版本的用户记得修改头文件。

目录：第一章绪论1·1生物视觉通路简介1·2Marr的计算视觉理论框架1·3本书各章内容简介1·4计算机视觉的现状与阅读本书需注意的问题思考题参考文献第二章边缘检测2·1边缘检测与微分滤波器2·2边缘检测与正则化方法2·3多尺度滤波器与过零点定理2·4最优边缘检测滤波器2·5边缘检测快速算法2·6图像低层次处理的其他问题思考题参考文献第三章射影几何与几何元素表达3·1仿射变换与射影变换的几何表达3·2仿射坐标系与射影坐标系3·3仿射变换与射影变换的代数表达3·4不变量3·5由对应点求射影变换3·6点3·7指向和方向3·8平面直线及点线对偶关系3·9空间平面及点面对偶关系3·10空间直线3·11二次曲线与二次曲面思考题参考文献第四章摄像机定标4·1线性模型摄像机定标4·2非线性模型摄像机定标4·3立体视觉摄像机定标4·4机器人手眼定标4·5摄像机自定标技术思考题参考文献第五章立体视觉5·1立体视觉与三维重建5·2极线约束5·3对应基元匹配5·4射影几何意义下的三维重建思考题参考文献第六章运动与不确定性表达6·1欧氏平面上的刚体运动6·2欧氏空间中的刚体运动6·3不确定性的描述6·4不确定性的运算6·5不确定性运算的几个例子6·6三维直线段的不确定性6·7不确定性的显示思考题参考文献第七章基于光流场的运动分析7·1光流场和运动场7·2光流的约束方程7·3微分技术7·4其他方法7·5基于光流场的定性运动解释思考题参考文献第八章长序列运动图像特征跟踪8·1引论8·2参数估计理论初步8·3特征运动模型8·4特征跟踪的阐述8·5匹配8·6实际应用中需要考虑的问题思考题参考文献第九章基于二维特征对应的运动分析9·1极线方程和本质矩阵9·2基于点匹配的运动计算9·3图像是一个空间平面的投影时的运动计算9·4基于直线匹配的运动计算9·5基本矩阵的估计思考题参考文献第十章基于三维特征对应的运动分析10·1由三维点匹配估计运动10·2不需显式匹配的方法10·3从三维直线匹配估计运动10·4从平面匹配估计运动10·5二维-三维的物体定位思考题参考文献第十一章由图像灰度恢复三维物体形状11·1辐射度学与光度学11·2光照模型11·3由多幅图像恢复三维物体形状11·4由单幅图像恢复三维物体形状思考题参考文献第十二章建模与识别12·1CAD系统中的三维模型表达12·2曲线与曲面的表达12·3三维世界的多层次模型12·4由二维图像建模12·5识别的一般原则——问题与策略12·6特征关系图匹配12·7“假设检验”识别方法思考题参考文献第十三章距离图像获取与处理13·1距离传感器13·2数据预处理13·3深度图分割思考题参考文献第十四章计算机视觉系统体系结构讨论与展望14·1计算机视觉系统的基本体系结构14·2视觉系统体系结构讨论14·3主动视觉14·4计算机视觉的应用展望参考文献附录A实验数据及参考结构A·1图像的格式A·2摄像机定标A·3立体视觉A·4基于光流场的运动分析A·5长序列运动图像特征跟踪A·6基于二维特征对应的运动分析A·7基于三维特征对应的运动分析

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。