不多解释了，收集，训练，算法。
全套最新程序，自动巡线。
该源码主要应用导航，不需要激光雷达传感器，只需要一个中央摄像头、PC作为图像处理外设。
在树莓派应用opencv就可以对小车进行定位，并且进行路径规划，到达指定的目的地。

介绍了机器人中常用的传感器的原理。
包括：红外传感器，超声波传感器，陀螺仪，GPS，电子罗盘，激光传感器，编码盘以及多普勒传感器。
同时也介绍了TOF测量法和三角测量法。

基于MATLAB实现的激光雷达点云分割和障碍物检测。
基于MATLAB实现的激光雷达点云分割和障碍物检测。
基于MATLAB实现的激光雷达点云分割和障碍物检测。
基于MATLAB实现的激光雷达点云分割和障碍物检测。

研究了相对论效应引起的场量的非线性对谐波辐射源的影响；
在入射光为长脉冲激光并计及各阶谐波间的耦合时,解析研究了的三次谐波的振幅、频率、相位的变化及增长与饱和特性并计算了转化率,结果表明谐波间的耦合使幅值和转化率减少。

EZCAD激光打标软件；
EZCAD2软件源代码；
二次开发动态链接库MarkEzd.dll；

Houston 2013数据集是一个结合了高光谱成像（HSI）与激光雷达（LiDAR）技术的数据集，主要用于遥感与地理信息系统研究领域。
该数据集针对地理信息的精确分析，包含了丰富的空间维度信息和光谱维度信息，使得它在地表覆盖分类、城市环境监测、农业遥感等多个领域具有重要的研究价值。


具体来说，高光谱成像技术能够在连续的光谱波段范围内获取地物的光谱信息，HSI数据集因而包含了成千上万的光谱波段，能够反映出地物在不同波长下的反射特性。
这些信息对于识别和分类不同的地物类型，如植被、水体、人造地物等具有重要意义。


另一方面，激光雷达技术通过发射激光脉冲并测量反射回来的信号来获得地表的高精度三维结构信息。
LiDAR数据集通常包括地物的高度信息、形状细节以及地表粗糙度等特征，这些信息对于地形分析、建筑物建模以及树木高度测量等方面至关重要。


Houston 2013数据集将HSI与LiDAR数据集分别划分为测试集和训练集，这样的划分可以用于开发和评估地表分类和遥感影像解译算法。
在遥感影像解译中，测试集用于验证算法的准确性，而训练集则用于训练分类器或机器学习模型，使得模型能够学习如何区分不同的地物类别。


该数据集的文件名称列表揭示了数据集的结构，其中HSI_TeSet.mat和HSI_TrSet.mat分别代表了高光谱成像数据集的测试集和训练集，LiDAR_TeSet.mat和LiDAR_TrSet.mat分别代表了激光雷达数据集的测试集和训练集。
TeLabel.mat和TrLabel.mat则可能包含了对应测试集和训练集的标签信息，即每一块地物的具体类别标签。


在处理这些数据集时，研究者需要熟悉遥感影像分析的常用工具和方法，例如使用ENVI、ArcGIS、ERDAS Imagine等软件对HSI数据进行预处理和分析，以及使用Terrascan、LIDAR360等软件对LiDAR数据进行点云处理。
除此之外，深度学习方法，特别是卷积神经网络（CNN）在处理HSI数据中也显示出强大的能力，它可以自动提取和学习光谱特征，对于提高分类精度具有显著效果。


Houston 2013数据集通过提供两种不同的遥感技术所获得的综合数据集，为遥感领域的研究者提供了一个宝贵的实验平台，使得他们可以在此基础上开发和测试新的地表分类算法和模型，进而推动遥感技术在环境监测与分析中的应用与发展。

简介：这份材料是作者自学Zemax光学设计及在实践中应用的案例汇编，提供初学者使用软件作光学系统设计练习，整个过程需要Zemax光学系统设计软件。
使用的软件版本为比较常见的2005或2009。
因两个版本在某些菜单列表和窗口形式上的些许差异，读者需自行对比测试。
最开始的一些例子是基于目前比较常见的教材和习作而进行的细化论述，以丰富本文内容同时对初学者入门更有帮助。
作者才疏学浅，不保证该文本的科学性和有效性，其主要作用在于帮助自己对知识进行积累、回顾和追溯。
文中会对各个实例的关键位置进行尽量详细的叙述，以达到尽可能全面地掌握知识的目的。
本文基于理论与实践的结合，不仅描述如何设计一套光学系统，并且讨论在实际生产中如何合理应用这些设计。

高功率光纤激光器多选用掺镱双包层光纤作为增益介质。
掺镱双包层光纤与普通非掺杂光纤相似,由于纤芯尺寸非常小,一般为几微米至几十微米量级,极容易产生自脉冲效应。
进行了大功率条件下掺镱光纤激光器自脉冲效应的研究,观察到不同的自脉冲现象。
研究结果表明,在大功率激光作用下,尽管镱离子不存在浓度淬灭,但是对于大芯径掺镱双包层光纤,与其他三能级系统相同,均存在弛豫振荡引发的饱和吸收自脉冲效应。
掺镱光纤激光器中的饱和吸收效应、受激布里渊散射、受激拉曼散射等自脉冲效应不容忽视。

这是两篇关于激光雷达点云数据的文献，一篇是有关于点云拟合算法，一篇是有关于点云模型拼接的，个人觉得还不错！

报道了基于半导体纳秒调制技术的百瓦级、线性偏振掺铥光纤激光器。
该激光器采用调制半导体激光器作为种子源，脉冲宽度为20ns，重复频率在200kHz~1MHz范围内连续可调。
当重复频率为200kHz时，经主功率振荡放大器(MOPA)得到100W平均功率输出。
最高输出功率时，由于存在增益整形机制，脉冲宽度由20ns降低为6ns。
相应的峰值功率达到83kW，单脉冲能量为0.5mJ，最高输出功率下系统输出偏振消光比达到17dB。
据本文所知，这是首次报道基于半导体调制技术的百瓦级、纳秒脉宽、线偏振的掺铥光纤激光器。

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。