开源的IMU/GNSS仿真工具，基于Python开发。
内建传感器数据生成，传感器误差模型，提供了多个实例算法代码。
可以有效帮助IMU/GNSS开发。

QtQCustomPlot实时画图，通过串口Mav通信，本Demo暂时使用QTimer生成模拟数据，串口与Mav已经写好接口。

该项目是通过引导的。
可用脚本在项目目录中，可以运行：npmstart在开发模式下运行该应用程序。
打开在浏览器中查看它。
如果您进行编辑，则页面将重新加载。
您还将在控制台中看到任何棉绒错误。
npmtest在交互式监视模式下启动测试运行器。
有关更多信息，请参见关于的部分。
npmrunbuild构建生产到应用程序build文件夹。
它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。
生成被最小化，并且文件名包括哈希值。
您的应用已准备好进行部署！有关更多信息，请参见关于的部分。
npmruneject注意：这是单向操作。
eject，您将无法返回！如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject。
此命令将从您的项目中删除单个生成依赖项。
而是将所有配置文件和传递依赖项（webpack，Babel，ESLint等）

下面是在WINDOWS下面生成的不同字体风格的HZK16：宋　　－－HZK16S仿　　－－HZK16F黑　　－－HZK16H楷　　－－HZK16K(仿与楷字型相近而风格仍有差别)幼圆　－－HZK16Y隶　　－－HZK16L(效果较差)另三个是DOS下汉字系统的字库：粗　　－－HZK16C细　　－－HZK16X(类XZL字体)繁　　－－HZK16V

这是商品推荐系统的文件生成的程序，用来生成需要的数据，需要在redis中修改相关的信息

这是opencvsvm图像分类的整个工程代码，在VS2010下打开即可。
整个工程文件以及我的所有训练的图片存放在这里，需要的可以下载，自己在找训练图片写代码花了很多时间，下载完后自行解压，训练图片和测试图片可以从这免费下载http://download.csdn.net/detail/always2015/8944959，projectdata文件夹直接放在D盘就行，里面存放训练的图片和待测试图片，以及训练过程中生成的中间文件，现在这个下载object_classfication_end则是工程文件，我用的是vs2010打开即可，下面工程里有几个要注意的地方：1、在这个模块中使用到了c++的boost库，但是在这里有一个版本的限制。
这个模块的代码只能在boost版本1.46以上使用，这个版本以下的就不能用了，直接运行就会出错，这是最需要注意的。
因为在1.46版本以上中对比CsSVM这个类一些成员函数做了一些私有化的修改，所以在使用该类初始化对象时候需要注意。
2、我的模块所使用到的函数和产生的中间结果都是在一个categorizer类中声明的，由于不同的执行阶段中间结果有很多个，例如：训练图片聚类后所得到单词表矩阵，svm分类器的训练的结果等，中间结果的产生是相当耗时的，所以在刚开始就考虑到第一次运行时候把他以文件XML的格式保存下来，下次使用到的时候在读取。
将一个矩阵存入文本的时候可以直接用输出流的方式将一个矩阵存入，但是读取时候如果用输入流直接一个矩阵变量的形式读取，那就肯定报错，因为输入流不支持直接对矩阵的操作，所以这时候只能对矩阵的元素一个一个进行读取了。
3、在测试的时候，如果输入的图片太小，或者全为黑色，当经过特征提取和单词构造完成使用svm进行分类时候会出现错误。
经过调试代码，发现上述图片在生成该图片的单词的时候所得到的单词矩阵会是一个空矩阵，即该矩阵的行列数都为0，所以在使用svm分类器时候就出错。
所以在使用每个输入图片的单词矩阵的时候先做一个判断，如果该矩阵行列数都为0，那么该图片直接跳过。

Proxifier是一款功能非常强大的socks5客户端，可以让不支持通过代理服务器工作的网络程序能通过HTTPS或SOCKS代理或代理链。
内附标准安装板及便携版，注册机选择相应版本生成注册码

很好的VSS局域网访问管理工具，自己亲测可用，配合VSS2005使用，可以很好的进行项目管理，下载包包括如下内容：服务器端，客户端，激活注册机，自己亲测，注册机好用。
使用方法：首先运行注册机，会生成激活码，复制激活码添加到服务端，添加到服务端的具体操作如下：在服务端的ServerInfo菜单下的SerialNumbers的右边选择框中，删除使用的license，然后点击Add操作，粘贴进去注册机生成的license就OK了。
上面会显示license的使用限制和使用期限。

使用poi在excel中生成各种常见的图像，比如饼状图(普通饼状图、三D图，环状体、折线图、柱状图、等~~)

动态从数据库中获取数据，并生成树，内附带SQL，并有说明。

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。