陈士凯开发的低成本高精度的3D扫描仪低成本3D激光扫描仪实现了如下的成本/功能：成本：~￥150测量范围：最远6m测量精度：（测量距离与实际距离的误差）最远6m出最大80mm误差，近距离(＜1m)，误差水平在5mm以内扫描范围：180度扫描速度：30samples/sec(比如以1度角度增量扫描180度，耗时6秒)对于精度而言，这个低成本方案足以超过kinect，不过扫描速度比较慢，但是对于一般业余用途而言已经足够。
2018/2/7 18:15:28
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陈士凯开发的低成本高精度的3D扫描仪低成本3D激光扫描仪实现了如下的成本/功能：成本：~￥150测量范围：最远6m测量精度：（测量距离与实际距离的误差）最远6m出最大80mm误差，近距离(＜1m)，误差水平在5mm以内扫描范围：180度扫描速度：30samples/sec(比如以1度角度增量扫描180度，耗时6秒)对于精度而言，这个低成本方案足以超过kinect，不过扫描速度比较慢，但是对于一般业余用途而言已经足够。
2015/5/5 6:44:15
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【内容简介】本书与已经出版的《乐高机器人EV3创意搭建指南》为同一系列的书，作者均为国际乐高圈影响力颇高的乐高大师五十川芳仁。
本书列出每一个模型的搭建零件，但没有给出搭建步骤，而是给了大量多角度的高清照片，每组照片展示了一个机械原理或一项搭建技术，读者可以观察这些从不同角度拍摄的照片，并尝试重新搭建模型，这种搭建方式就像在解谜。
本书分为2部分出版，分别为机械结构篇和车辆装置篇，此为机械结构篇。
【作者简介】作者：五十川芳仁，是一位有46年搭建经验的知名乐高玩家，他也是“虎之卷”系列搭建书籍的作品，同时还出版了很多日语的乐高书籍。
乐高大师，影响力享誉世界。
译者：韦皓文2008年创建中文乐高论坛，是国内zui大的专业乐高机器人技术网站，曾在中文乐高论坛上翻译引见了大量国外乐高机器人的技术资料，深受国内乐高爱好者与机器人爱好者的喜爱。
目前合作译著有：《乐高机器人EV3创意搭建指南——181例绝妙机械组合》、《乐高机器人EV3程序设计艺术》、《乐高机器人EV3创意实验室》，等等，深受读者好评。
本书列出每一个模型的搭建零件，但没有给出搭建步骤，而是给了大量多角度的高清照片，每组照片展示了一个机械原理或一项搭建技术，读者可以观察这些从不同角度拍摄的照片，并尝试重新搭建模型，这种搭建方式就像在解谜。
本书分为2部分出版，分别为机械结构篇和车辆装置篇，此为机械结构篇。
【作者简介】作者：五十川芳仁，是一位有46年搭建经验的知名乐高玩家，他也是“虎之卷”系列搭建书籍的作品，同时还出版了很多日语的乐高书籍。
乐高大师，影响力享誉世界。
译者：韦皓文2008年创建中文乐高论坛，是国内zui大的专业乐高机器人技术网站，曾在中文乐高论坛上翻译引见了大量国外乐高机器人的技术资料，深受国内乐高爱好者与机器人爱好者的喜爱。
目前合作译著有：《乐高机器人EV3创意搭建指南——181例绝妙机械组合》、《乐高机器人EV3程序设计艺术》、《乐高机器人EV3创意实验室》，等等，深受读者好评。
2015/10/13 15:38:36
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在深入分析矩阵变换器双电压合成调制和空间矢量调制策略基本原理的基础上,从数学的角度证明了2种调制策略占空比的计算表达式是一致的,说明2种调制策略宏观上是统一的。
从开关序列安排、原点开关的基本概念以及功率因数控制等方面揭示了2种调制策略的一致性。
受空间矢量调制中利用相反的有效矢量抑制共模电压的方法的启发,提出一种减少共模电压的双电压合成方法,仿真结果验证了该方法的正确性和可行性,进一步证明了空间矢量调制和双电压合成调制的内在一致性。
从开关序列安排、原点开关的基本概念以及功率因数控制等方面揭示了2种调制策略的一致性。
受空间矢量调制中利用相反的有效矢量抑制共模电压的方法的启发,提出一种减少共模电压的双电压合成方法,仿真结果验证了该方法的正确性和可行性,进一步证明了空间矢量调制和双电压合成调制的内在一致性。
2017/11/6 5:29:33
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利用simuliink中的S函数编写倒立摆轨迹跟踪控制的实例,控制倒立摆角度到5°的状况
2020/11/7 18:09:44
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秉承高内聚低耦合的指点思想，编写的motor_run（）函数，可以指定步进电机的速度和角度。
速度可正可负，角度为角度制。
速度可正可负，角度为角度制。
2020/7/3 12:28:02
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在现实生活中，往往存在着大量多维数据，例如视频流数据，文本数据，RGB图像等。
传统的方法往往通过某种方式将多维数据重新排列成矩阵方式，利用矩阵分析方法，例?蛔PCA，SVD，NMF，进行特征提取、聚类、分类等操作，这无疑破坏了数据原本的空间结构，增加了分析结果的不准确性，而张量在分析数据的同时，能够保持多维数据的空间结构不被破坏，这极大地引起了学者们的研究热情。
张量即多维数组，它是向量和矩阵在高维上的推广，目前被广泛应用在计算机视觉、数据挖掘、信号处理等领域。
本文着重研究三阶非负张量分解问题，回顾三阶张量的非负分解模型(NTVl，阐述了算法的思想及实现过程。
接着，从张量投影的角度出发，建立了基于张量投影的非负分解模型(NTPM)，阐述了模型的想法，并给出了相应的算法公式。
在收敛性分析中，给出并证明了模型KKT条件的一个等价方式以及算法收敛性定理。
实验结果表明基于张量投影的非负分解模型，相比于原有的非负分解模型，在运行时间以及逼近误差上有了一定程度的改进。
最后，讨论了NTPM模型今后研究的方向。
传统的方法往往通过某种方式将多维数据重新排列成矩阵方式，利用矩阵分析方法，例?蛔PCA，SVD，NMF，进行特征提取、聚类、分类等操作，这无疑破坏了数据原本的空间结构，增加了分析结果的不准确性，而张量在分析数据的同时，能够保持多维数据的空间结构不被破坏，这极大地引起了学者们的研究热情。
张量即多维数组，它是向量和矩阵在高维上的推广，目前被广泛应用在计算机视觉、数据挖掘、信号处理等领域。
本文着重研究三阶非负张量分解问题，回顾三阶张量的非负分解模型(NTVl，阐述了算法的思想及实现过程。
接着，从张量投影的角度出发，建立了基于张量投影的非负分解模型(NTPM)，阐述了模型的想法，并给出了相应的算法公式。
在收敛性分析中，给出并证明了模型KKT条件的一个等价方式以及算法收敛性定理。
实验结果表明基于张量投影的非负分解模型，相比于原有的非负分解模型，在运行时间以及逼近误差上有了一定程度的改进。
最后，讨论了NTPM模型今后研究的方向。
2020/1/16 23:33:02
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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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