贝塞尔曲线是一种在计算机图形学和数学中广泛使用的参数化曲线，它提供了对形状的精细控制，特别是在曲线拟合和路径设计中。
本资源包含MATLAB源码，用于实现从一阶到八阶的贝塞尔曲线拟合，以及一个拟合后评价标准的文档。
一、贝塞尔曲线基础贝塞尔曲线由法国工程师PierreBézier于1962年提出，它基于控制点来定义。
一阶贝塞尔曲线是线性，二阶是二次曲线，而高阶曲线则可以构建出更复杂的形状。
对于n阶贝塞尔曲线，需要n+1个控制点来定义。
这些曲线的特性在于它们通过首尾两个控制点，并且随着阶数的增加，曲线更好地逼近中间的控制点。
二、MATLAB实现MATLAB是一个强大的数值计算和可视化工具，其脚本语言非常适合进行这样的曲线拟合工作。
`myBezier_ALL.m`文件很可能是包含了从一阶到八阶贝塞尔曲线的生成函数。
这些函数可能接收控制点的坐标作为输入，然后通过贝塞尔曲线的数学公式计算出对应的参数曲线。
MATLAB中的贝塞尔曲线可以通过`bezier`函数或直接使用矩阵运算来实现。
三、贝塞尔曲线拟合拟合过程通常涉及找到一组控制点，使得生成的贝塞尔曲线尽可能接近给定的一系列数据点。
这可能通过优化算法，如梯度下降或遗传算法来实现。
在`myBezier_ALL.m`中，可能包含了一个或多个函数来执行这个过程，尝试最小化曲线与数据点之间的距离或误差。
四、拟合的评价标准"拟合的评价标准.doc"文档可能详述了如何评估拟合的好坏。
常见的评价标准包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）或者R²分数。
这些指标可以量化拟合曲线与实际数据点之间的偏差程度。
MSE和RMSE衡量的是平均误差的平方，而R²分数表示模型解释了数据变异性的比例，值越接近1表示拟合越好。
五、应用领域贝塞尔曲线在多个领域有广泛应用，包括但不限于CAD设计、游戏开发、动画制作、图像处理和工程计算。
MATLAB源码的提供，对于学习和研究贝塞尔曲线的特性和拟合方法，或者在项目中创建平滑曲线路径，都是非常有价值的资源。
这份MATLAB源码和相关文档为理解并实践贝塞尔曲线拟合提供了一个完整的工具集。
通过学习和利用这些材料，用户不仅可以掌握贝塞尔曲线的基本概念，还能深入理解如何在实际问题中运用它们进行曲线拟合和评估。

这份Matlab源代码可以实现1到8阶的贝塞尔曲线拟合，从而帮助你更好地分析和处理数据。
贝塞尔曲线拟合是一种常用的数学方法，它可以通过调整曲线的控制点来拟合数据，从而得到更加平滑的曲线。
此外，我们还附上了一个拟合后的评价标准，它可以帮助你评估拟合结果的准确性和可靠性。
通过使用这份源代码和评价标准，你可以更加深入地研究你的数据，并得出更加准确的结论。

STM32CAN接收过滤和发送图文详解-通过对CANBUS协议的理解，我们知道：CAN总线上的节点接收或发送数据都是以帧为单位的！！！CAN协议规定了好几种帧类型，但是对于我们应用来说，只有数据帧和远程帧可以通过软件编程来控制。
（其他几种帧都是由CAN控制器硬件实现的，我们想管也管不了）。
而数据帧和远程帧最大的区别在于：远程帧没有数据域。
数据帧分为标准数据帧和扩展数据帧，它们之间最大的区别在于：标识符(ID)长度不同（标准帧为11位，扩展帧为29位）。
为了能更好地理解下面的内容，让我们先来回忆一下标准数据帧是什么样子的：

ffmpeg实现读取摄像头麦克，编码保存mp4文件，参考了雷神的博客，在自己电脑上调试通过，代码作了优化，流程更加清晰，能跑，供学习用。
遇到任何问题，请联系

弈心——最强的五子棋引擎尽管五子棋先后于1992年、2001年被计算机证明原始无禁手、原始有禁手规则下先手必胜，在五子棋专业比赛中采用现代开局规则（如基于无禁手的两次交换规则（Swap-2），基于有禁手的索索夫-8规则（Soosorv-8））远比原始规则复杂，并未被终结。
然而，相比电脑象棋，电脑五子棋的发展是缓慢的。
顶级五子棋程序虽长于局部计算，但缺乏大局观，因此很多五子棋专家相信目前的五子棋程序依旧无法超越最强的人类棋手。
通过分析当今五子棋程序的弱点并提出与之对应的解决策略，五子棋程序弈心被设计出来。
弈心具有独特的偏向战略的棋风，擅长全局优势的积累。
弈心成为第13届、14届、15届、16届、17届、18届Gomocup冠军，并以400Elo等级分的优势领先处于第二位的五子棋程序。
2017年，弈心成为首个在公开比赛中战胜人类顶尖棋手的人工智能程序。

设计一个简单计算器，输入为8位二进制数，分别用两位数码管显示，输出的计算结果为16位二进制数，并用四位数码管显示，能够实现+、-、*、/四种运算，其中除法的结果显示分为商和余数两部分，分别用两位数码管显示。
为了完成要求的效果显示，我先设计了一个简单的四则运算器，为了使其结果能清楚的看到，所以计算器模块和一个7段数码管模块连接。
实验要求，输入分别用两位数码管显示，输出用四位数码管显示，所以用一个3—8译码器和数码管连接，通过开关控制，形成动态显示。
从左向右，依次是第一位数码管显示a的高四位，第二位数码管显示a的低四位；
第三位数码管显示b的高四位，第四位数码管显示b的低四位；
第五位数码管到第八位数码管显示输出的结果。
通过改变时钟，使其看起来像同时显示在数码管上。

矩形件排样在工业上有广泛的应用,目标是使下料过程中的切割损失减少到最小,使得原材料的利用率最高.在矩形件排放算法——“基于最低水平线的搜索算法”的基础上,提出了一种改进的矩形优化排样算法,改进算法能够将小的空闲区域合并,然后加以利用,因此能够在一定程度上提高卷材的利用率.通过比较要排放矩形件的长宽与空闲区域的尺寸大小,最终确定矩形件的较优排放次序及矩形件在卷材上的确切排放位置.试验结果表明,改进算法在提高材料利用率方面具有可行性和有效性特征

单元测试工具NUnit，含详细的安装过程，配有简单的NUnit测试用例的Demo；
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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。