基于事件触发的多智能体一致性算法的研究，本人亲测程序可用

模拟信号经过ADC采样后变成数字信号，数字信号可以进行FFT运算，在频域中更容易分析信号的特征。
此代码用STM32F407的ADC-DMA模式采集4096个点的数据，利用DSP库里的FFT算法进行快速傅里叶变换，经实测可以使用。

司守奎-数学建模算法与应用，包含教材和源代码，教材每章是一个PDF文件，电子版非扫描版，可注解！很好的教材，欢迎下载。

C语言常用算法程序集m=(int)(*r/s); *r=*r-m*s; *r=u*(*r)+v; m=(int)(*r/s); *r=*r-m*s; p=*r/s;。
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【蓝桥杯省赛无忧班与冲刺班笔记详解】蓝桥杯是一项国内知名的软件和信息技术专业人才的竞赛，旨在培养和选拔优秀的编程及算法能力。
该赛事覆盖了大学本科、研究生以及初高中等多个层次，为广大学子提供了一个展示技能、提升自我的平台。
省赛是蓝桥杯比赛体系中的一个重要环节，对参赛者的技术水平有较高要求。
无忧班和冲刺班是针对这一比赛特别开设的培训课程，旨在帮助参赛者更好地准备和应对省赛。
无忧班通常在赛前较早时间开始，其目标是全面系统地教授基础理论知识和实战技巧。
课程内容可能包括但不限于：1. **基础算法**：如排序、搜索、图论、动态规划等经典算法的讲解和练习，使学员掌握解决复杂问题的基本思路。
2. **数据结构**：链表、栈、队列、树、图等数据结构的实现和应用，强调如何高效存储和处理数据。
3. **编程语言**：C++、Java等常见编程语言的基础语法和高级特性，以及如何利用它们实现高效的算法。
4. **模拟题目**：通过对历年真题和模拟题目的解析，让学员熟悉比赛题型和解题策略。
5. **实战训练**：提供在线平台进行编程实战，提高解题速度和正确率。
6. **团队协作**：训练团队合作能力，模拟团队竞赛场景，培养团队沟通和分工协作的能力。
冲刺班则是在比赛临近时进行，注重查漏补缺和提升应试技巧。
课程可能涵盖：1. **高频题型解析**：针对历年比赛中出现频率较高的题目类型进行深入解析，帮助学员快速掌握解题技巧。
2. **难题突破**：针对复杂的算法问题，进行深入讲解和实例演示，提高学员解决难题的能力。
3. **时间管理**：教授比赛中的时间管理策略，如何在有限的时间内完成更多的题目。
4. **心理调适**：帮助学员调整心态，减少比赛压力，增强比赛中的临场应对能力。
5. **模拟考试**：组织全真模拟考试，模拟真实比赛环境，提升学员的适应能力。
通过无忧班和冲刺班的学习，参赛者不仅能够掌握扎实的算法基础和编程技能，还能提高分析问题、解决问题的能力，为参加蓝桥杯省赛做好充分的准备。
在实际学习过程中，建议学员结合课程内容，自主刷题，积极参与讨论，以期在比赛中取得优异的成绩。
同时，对于压缩包中的“蓝桥杯 - 副本”文件，可能是包含往期课程资料、讲义或习题集，可作为复习和自我测试的重要参考资料。
认真研读和实践这些资料，将对提升编程技能和比赛表现大有裨益。

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以下是一些主要的知识点：1. **单片机应用**：51单片机是许多设计的基础，如语音存储与回放系统、智能玩具车、电子播报记事器等，涉及编程（C语言或汇编）、电路设计和系统集成。
2. **传感器技术**：在温度测量系统、防盗报警器、血压计等项目中，传感器起着关键作用，如热电偶、AD7755电能计量芯片等，需要理解其工作原理和信号处理方法。
3. **无线通信**：无线数显远程温度计和无线防盗报警器涉及到无线传输技术，可能包括射频（RF）通信、蓝牙或Zigbee协议等。
4. **控制系统**：交通灯控制、洗衣机控制面板、家用电风扇逻辑控制等，这些都是自动化控制的例子，需要了解PLC或单片机的控制逻辑和编程。
5. **安全与防护**：家用防盗报警系统、无线遥控点滴输液控制器、遥控密码锁等设计，涉及到安全系统设计和传感器集成，可能包括密码加密、信号传输安全等。
6. **信号处理与图像处理**：MATLAB在多信号实验系统、数字水印技术、图像拼接、人脸检测等方面的应用，涉及数字信号处理、图像处理算法，如滤波器设计、特征提取等。
7. **接口技术**：USB接口、RS232/RS485通信协议在数据采集和控制系统的应用，涉及串行通信协议和接口设计。
8. **软件开发**：MATLAB编程用于实验系统、滤波器设计和图像处理，VC++用于一维条码识别，体现了不同编程语言在特定领域的应用。
9. **智能系统**：模糊算法在水温控制系统的应用、基于单片机的电话智能控制器等，展示了人工智能和模糊逻辑在控制决策中的应用。
10. **硬件设计**：电路图设计、PCB版图制作是每个项目必不可少的步骤，需要掌握电路设计软件如Altium Designer或EAGLE。
11. **嵌入式系统**：基于单片机的系统设计是电子类毕业设计的主流，如数字电压表、数字温度计等，涉及到嵌入式编程和系统集成。
12. **物联网应用**：部分设计如基于网络的远程数据采集，涉及物联网技术，可能包括TCP/IP协议、传感器网络等。
这些设计题目不仅要求学生具备扎实的电子技术基础知识，还需要掌握编程、系统集成和软硬件结合的能力。
通过这些项目，学生可以全面提升自己的实践能力和创新能力。

在计算机视觉领域，相机标定是一项至关重要的任务，它能够帮助我们校正图像畸变，获取相机的内在参数，从而实现精确的三维重建和物体定位。
Tsai的标定方法是一种早期提出的、广泛应用于相机标定的经典算法，由Richard Tsai在1987年提出。
本篇文章将深入探讨Tsai的相机标定方法及其在Matlab环境下的实现。
我们来理解Tsai的相机标定理论基础。
该方法基于多视图几何，通过一组已知坐标点（通常是在平面棋盘格上的特征点）在图像中的投影，来求解相机的内在参数矩阵和外在参数矩阵。
内在参数包括焦距、主点坐标和径向畸变系数，而外在参数则表示相机相对于标定板的位姿。
Tsai的标定流程主要包括以下几个步骤：1. 数据采集：拍摄多张包含标定板的图片，确保标定板在不同角度和位置出现，以获取丰富的视图信息。
2. 特征检测：在每张图片中检测并提取标定板的角点，常用的方法有角点检测算法，如Harris角点检测或Shi-Tomasi角点检测。
3. 建立世界坐标与像素坐标的对应关系：将标定板角点在世界坐标系中的位置与在图像中的像素坐标对应起来。
4. 线性化问题：通过极几何约束，将非线性问题线性化，可以使用高斯-牛顿法或Levenberg-Marquardt法进行迭代优化。
5. 求解参数：求解内在参数矩阵K和外在参数矩阵R、t，其中R表示旋转矩阵，t表示平移向量。
6. 校正与验证：利用求得的参数对图像进行畸变校正，并通过重投影误差来评估标定结果的准确性。
在Matlab环境下实现Tsai的标定方法，可以充分利用其强大的数学计算能力和可视化功能。
需要编写代码来完成上述的数据采集和特征检测。
然后，利用内置的优化工具箱进行参数估计。
可以绘制图像和标定板的重投影误差，以直观地查看标定效果。
在提供的压缩包文件e19bb35c303d499aa5c2568a73f0a35f中，可能包含了实现上述过程的Matlab源代码。
代码可能分为几个部分，包括角点检测、标定板坐标匹配、线性化优化以及参数解算等模块。
用户可以通过阅读和运行这些代码，理解Tsai标定方法的工作原理，并将其应用到自己的项目中。
Tsai的相机标定方法是计算机视觉中的一个经典算法，它通过解决非线性优化问题，实现了相机参数的有效估计。
在Matlab环境下，我们可以方便地实现这一算法，对相机进行标定，为后续的视觉应用提供准确的先验信息。
对于初学者来说，理解和实践这个方法，不仅可以加深对计算机视觉原理的理解，也能提高编程和调试能力。

颜色分类leetcode哈里斯角Kps和描述符提取这是纯numpy的Hog特征提取特征描述符特征描述符是图像或图像块的表示，它通过提取有用信息并丢弃无关信息来简化图像。
通常，特征描述符将大小为宽x高x3（通道）的图像转换为长度为n的特征向量/数组。
在HOG特征描述符的情况下，输入图像的大小为64x128x3，输出特征向量的长度为3780。
请记住，可以针对其他大小计算HOG描述符，但在这篇文章中，我坚持使用原始论文中提供的数字，以便您可以通过一个具体示例轻松理解该概念。
这一切听起来不错，但什么是“有用的”，什么是“无关紧要的”？要定义“有用”，我们需要知道它“有用”是为了什么？显然，特征向量对于查看图像是没有用的。
但是，它对于图像识别和对象检测等任务非常有用。
当将这些算法产生的特征向量输入到支持向量机(SVM)等图像分类算法时，会产生良好的结果。
但是，什么样的“特征”对分类任务有用？让我们用一个例子来讨论这一点。
假设我们要构建一个对象检测器来检测衬衫和外套的纽扣。
纽扣是圆形的（在图像中可能看起来是椭圆形的）并

这份资料是吉林省辽源市田家炳高级中学友好学校第六十八届2019-2020学年高二数学上学期期末联考试题，针对文科生。
试题分为选择题和非选择题两部分，总分150分，考试时间120分钟。
试题涉及了多项数学知识点，包括但不限于：1.**秦九韶算法**：在第一道选择题中，要求使用秦九韶算法计算多项式在特定点的值，这是一个中国古代的高效算法，用于求解多项式的值。
2.**数值比较**：第二道选择题要求比较不同数制下的数值大小，涉及到数制转换和数值的比较。
3.**程序流程图理解**：第三题考察对程序流程图的理解，要求判断输出的k值，这涉及到逻辑思维和算法分析。
4.**系统抽样**：第四题提到系统抽样方法，这是一种统计学中的抽样方法，用于从大样本中抽取代表性子集。
5.**平均数与方差**：第五题对比了甲乙两名运动员的成绩平均数和方差，涉及统计学中的中心趋势度量和离中趋势度量。
6.**频率分布直方图**：第六题通过频率分布直方图推断众数和中位数，考察了数据分析能力。
7.**逻辑关系**：第七题涉及逻辑推理，"ab＞1"是否能推出"a＞b＞0"，这是集合论和逻辑学中的概念。
8.**命题否定**：第八题要求

在MATLAB中，计算三维散乱点云的曲率是一项重要的几何分析任务，尤其是在计算机图形学、图像处理和机器学习等领域。
曲率是衡量表面局部弯曲程度的一个度量，可以帮助我们理解点云数据的形状特征。
曲率的计算通常涉及主曲率、高斯曲率和平均曲率三个关键概念。
主曲率是描述曲面在某一点沿两个正交方向弯曲的程度，通常记为K1和K2，其中K1是最大曲率，K2是最小曲率。
主曲率可以提供关于曲线形状的局部信息，例如，当K1=K2时，表明该点处的曲面是球形；
当K1=0或K2=0时，可能对应于平面区域。
高斯曲率（Gaussian Curvature）是主曲率的乘积，记为K = K1 * K2。
高斯曲率综合了主曲率的信息，能反映曲面上任意点的全局弯曲特性。
如果高斯曲率为正，表明该点在凸形曲面上；
若为负，则在凹形曲面上；
为零时，表示该点位于平面上。
平均曲率（Mean Curvature）是主曲率的算术平均值，H = (K1 + K2) / 2。
它提供了曲面弯曲的平均程度，对于理解物体表面的整体形状变化非常有用。
例如，平均曲率为零的点可能表示曲面的边缘或者尖锐转折。
在MATLAB中，计算这些曲率通常需要以下步骤：1. **数据预处理**：你需要加载散乱点云数据。
这可以通过读取txt文件（如www.pudn.com.txt）或使用特定的数据集来完成。
数据通常包含每个点的XYZ坐标。
2. **邻域搜索**：确定每个点的邻域，通常采用球形邻域或基于距离的邻域。
邻域的选择直接影响曲率计算的精度和稳定性。
3. **拟合曲面**：使用最近邻插值、移动最小二乘法（Moving Least Squares, MLS）或其他方法，将点云数据拟合成一个连续曲面。
在本例中，"demo_MLS"可能是一个实现MLS算法的MATLAB脚本。
4. **计算几何属性**：在拟合的曲面上，计算每个点的曲率。
这涉及到计算曲面的曲率矩阵、主轴和主曲率。
同时，高斯曲率和平均曲率可以通过已知的主曲率直接计算得出。
5. **结果可视化**：你可以使用MATLAB的图形工具，如`scatter3`或`patch`函数，将曲率信息以颜色编码的方式叠加到原始点云上，以直观展示曲率分布。
在实际应用中，曲率计算对于识别物体特征、形状分析和目标检测等任务具有重要价值。
例如，在机器人导航、医学图像分析和3D重建等领域，理解点云数据的几何特性至关重要。
总结来说，MATLAB中的算法通过一系列数学操作和数据处理，可以有效地计算三维散乱点云的主曲率、高斯曲率和平均曲率，从而揭示其内在的几何结构和形状特征。
正确理解和运用这些曲率概念，有助于在相关领域进行更深入的研究和开发。

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。