基于数字证书的文件数字信封加解密工具（支持RSA算法与SM2算法）

STM32+OLED驱动，模拟SPI通信，可显示字符，数字，图案。
显示串口收到的数据

《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是图像处理、分析和机器视觉领域的一本经典教材，第3版提供了高清英文原版的PDF版本。
这本书深入浅出地探讨了图像处理的基础理论和应用，是计算机视觉、电子工程、生物医学工程等相关专业学生和研究人员的重要参考书。
我们要理解图像处理的基本概念。
图像处理涉及到对数字图像进行各种操作，以改善其质量、提取有用信息或进行分析。
这包括图像增强、去噪、分割和复原等技术。
例如，图像增强通过调整亮度、对比度来优化视觉效果；
去噪则通过滤波器去除图像中的噪声；
图像分割将图像区域划分为不同的对象或类别，便于进一步分析。
机器视觉则是图像处理的一个重要应用领域，它使计算机能够“看”并理解图像。
在《MilanSonka》一书中，读者可以学习到如何构建和应用机器视觉系统。
这包括特征检测（如边缘检测、角点检测）、模板匹配、模式识别和物体识别等技术。
这些技术在自动驾驶、无人机导航、工业自动化和医疗诊断等领域有着广泛应用。
此外，书中还涵盖了与机器学习相关的主题，如监督学习和无监督学习，它们在图像分类、目标检测和图像识别任务中至关重要。
支持向量机（SVM）、神经网络、深度学习框架（如卷积神经网络CNN）等现代机器学习方法也是书中讨论的重点。
深度学习，尤其是深度卷积网络，已经在图像处理和计算机视觉领域取得了突破性进展，极大地推动了人脸识别、图像生成和自动驾驶等技术的发展。
书中还涉及到了图像分析，这是对图像内容进行理解和解释的过程。
这包括图像理解、场景分析和行为识别。
图像理解需要从图像中提取高级语义信息，比如识别出图像中的物体、场景和事件。
场景分析则涉及环境的理解，例如确定图像中的背景、前景和物体之间的关系。
行为识别则关注动态图像中的动作和活动，如行人跟踪和运动分析。
书中还涵盖了实际应用中的算法实现和评估方法，这对于任何从事图像处理和机器视觉研究的人来说都是必不可少的知识。
实验部分通常会介绍如何使用编程语言（如MATLAB或Python）实现所讨论的算法，并提供数据集和代码示例。
《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是一部全面覆盖图像处理、分析和机器视觉的教材，无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益匪浅。
通过深入学习这本书，你可以掌握图像处理的基本原理，理解机器视觉的核心技术，并了解如何将这些知识应用于实际项目中。

基于Qt实现的猜数字游戏，先在主界面设置猜数字的时间。
使用进度条来显示剩余时间。
当输入数字过大提示数字过大，反之提示数字过小。
如果输入正确则跳出成功动画。

针对纸币清分机对人民币编号自动识别，在处理速度和识别率方面的高标准要求，提出了一种基于模板匹配的人民币编号快速识别算法，该算法在图像预处理时，利用改进的滤波法去离散噪声；
在字符识别时，利用数字和字母的水平与竖直交点特征和轮廓对称特征以及加权特征，直接识别定位好的字符。
实验结果表明，该算法具有对硬件资源要求低、识别速度快等优点，可以满足纸币清分机的应用要求。

matlab实现的BP神经网络，用于手写数字识别，非常实用，可以直接运行看结果

用Python实现符合国家保密局文档的SM2密钥分配、加解密、数字签名和SM3杂凑值的计算，算法自己写的，供学习使用。

包括了科学计算器的所有按键声音：数字、运算符、sin/cos等，还包括了兆、亿、万、千等单位。
弄得很辛苦，多来好评！谢谢！

课程设计的题目：基于MATLAB的语音信号分析及滤波。
课程设计的内容：录制一段个人自己的语音信号，并对录制的信号进行采样；
画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；
给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性变换设计滤波器，并画出滤波器的频率响应；
然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；
回放语音信号；
最后，设计一个信号处理系统界面。
课程设计的要求：1.完成语音信号的采集，利用windows自带的录音机或其他软件，录制一段语音，时间在1s以内；
2.进行语音信号的频谱分析;3.进行数字滤波器的设计，滤波器的性能指标可以根据实际情况作调整,要求用窗函数法和双线性变换法设计以下三种数字滤波器：（1）低通滤波器性能指标Hzfb1000=，Hzfc1200=，最小衰减dBAs100=As10dB=，最大衰减dBAp1=；
（2）高通滤波器性能指标Hzfs4800=，Hzfb5000=，最小衰减dBAs100=，最大衰减；
dBAp1=（3）带通滤波器性能指标Hzfb12001=，Hzfb30002=，Hzfc10001=，最小衰减Hzfc32002=dBAs100=，最大衰减；
dBAp1=4.对语音信号进行滤波处理;5.对滤波前后的语音信号频谱进行对比，并对设计结果进行独立思考和分析;6.在基本要求的基础上,学生可以根据个人对该课程设计的理解,添加一些新的内容,如设计系统人机对话界面。

本书是作者历时近一年撰写的反映Xilinx最新可编程技术的著作。
编写过程中感触颇多，愿与广大读者一起分享这些心得：（1）当Xilinx将ARM公司的双核Cortex-A9处理器嵌入到FPGA芯片内，并结合最新的28nm工艺，制造出全新一代的可编程SoC平台后，取名叫EPP（ExtensibleProcessingPlatform，可扩展的处理平台），后来又改成AllProgrammable平台。
在这个名字变化的过程中，反映了Xilinx给这个最新Zynq设计平台的定位—侧重于嵌入式系统的应用，未来的可编程逻辑器件向着嵌入式处理方向发展，未来的嵌入式系统“硬件”和“软件”将根据应用的要求，真正变成AllProgrammable（全可编程），即可以在单芯片内设计满足特定要求的硬件平台和相应的软件应用。
在这个全可编程的实现过程中，体现着软件和硬件协同设计、软件和硬件协同调试、软件的串行执行和硬件逻辑的并行执行完美结合、未来的嵌入式系统是“积木块”的设计风格等设计思想。
这些设计理念将在Zynq-7000平台上由理想变成实现。
（2）Zynq-7000器件是最新半导体技术、计算机技术和电子技术的一个结合体。
在一个小小的半导体硅片上却集成了当今最新的信息技术。
基于Zynq-7000平台进行高性能的嵌入式实现，需要微电子、数字逻辑、嵌入式处理器、计算机接口、计算机体系结构、数字信号处理等相关的知识。
Zynq-7000是一个比较复杂的系统，是对一个设计者的基础理论知识和系统级设计能力的一个真正的考查。
在这个平台上实现嵌入式系统的应用，体现着自顶向下的一体化设计理念。
（3）Zynq-7000平台是非常好的教学平台、科研平台和应用平台。
作为教学平台，可以在这个平台上实现全过程的计算机相关课程的教学，使学生可以清楚地看到每个实现的具体过程。
这样，学生就可以真正地理解嵌入式系统的内涵；
作为科研平台，从事嵌入式相关技术研究人员，可以在这个全开放的平台上，将算法进行高性能的实现。
并且，可以在这个平台上实现设计性能分析等研究；
作为应用平台，该平台的应用将进一步提高嵌入式系统的灵活性和可靠性、大大降低设计成本，提高产品的市场竞争力。
全书共分23章，为了更好地帮助读者学习和掌握Zynq平台的设计原理和实现方法，按照Zynq-7000基础理论、Zynq-7000体系结构和Zynq-7000设计实践进行了详细的介绍。
（1）Zynq-7000基础理论篇详细介绍了学习Zynq-7000平台需要的基础理论知识。
（2）Zynq-7000体系结构篇详细介绍了Zynq-7000内的处理器系统、可编程逻辑系统、互联结构和外设模块等。
（3）Zynq-7000设计实践篇，详细介绍了基于Zynq全可编程平台的不同设计实例。
本书所给出的设计实例代表着Zynq的应用方向，在介绍这些设计实例的过程中，贯穿了很多重要的设计方法和设计思路，这些设计方法和设计思路比设计案例本身更加重要。
为了便于读者学习，本书还配套提供了相关设计的完整工程文件及教学课件等资源。

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。