基于C++控制台窗体绘图（GDI）的小游戏，俄罗斯方块，回调函数处理消息，有完整的实现逻辑，包括计分关卡机制，下一个方块预览，游戏文字说明等
2025/8/4 9:41:44
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mo_3.m_lbp特征提取，fitcecoc训练svm模型，predict预测，人脸分类。
使用fitcecoc函数训练一个多分类的SVM模型，使用predict函数利用训练出的模型对测试数据进行预测，将得到的类标预测值与测试数据真实的类标进行比较，计算测试数据中被正确分类的样本所占的比例。
使用fitcecoc函数训练一个多分类的SVM模型，使用predict函数利用训练出的模型对测试数据进行预测，将得到的类标预测值与测试数据真实的类标进行比较，计算测试数据中被正确分类的样本所占的比例。
2025/8/4 5:45:50
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51单片机库函数，包含各种常用模块的驱动代码。
如超声波、LCD、DS18B20、NRF24L01、TFT、数码管、PWM、DS1302、中断、延时等。
如超声波、LCD、DS18B20、NRF24L01、TFT、数码管、PWM、DS1302、中断、延时等。
2025/8/3 18:04:04
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包含所有离散数学方世昌版内容第1章数理逻辑第2章集合第3章二元关系第4章函数第5章无限集合第6章代数第7章格与布尔代数第8章图论
2025/8/1 12:14:32
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STM32的硬件I2C不好用，很多人在开发I2C的过程中，使用的是软件I2C进行调试。
其实这么多年的改进，以及ST公司库函数的不断升级，现在可以比较方便的调用I2C，不过CubeMX的函数生成存在小问题，导致硬件i2c使用依然不方便。
本资源则是调试好的代码。
大家可以参考其中的代码，并且祝大家能够顺利使用硬件i2c
其实这么多年的改进，以及ST公司库函数的不断升级，现在可以比较方便的调用I2C，不过CubeMX的函数生成存在小问题，导致硬件i2c使用依然不方便。
本资源则是调试好的代码。
大家可以参考其中的代码，并且祝大家能够顺利使用硬件i2c
2025/7/31 12:02:51
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3、实验内容：数组和对象数组的使用实验题目1：补充面向对象实验——一栋房子设计类画出如下的房子点类Point类属性x,y构造函数一组set方法一组get方法圆类Circle属性r构造函数一组set方法一组get方法门类Door类属性左上角的位置（点）长宽圆形把手（圆）构造函数一组set方法一组get方法窗户类Window类属性左上角的位置（点）长宽长方向的等分数宽方向的等分数构造函数一组set方法一组get方法房子类House类属性房屋屋顶左下角的坐标（点类）//屋顶是个三角形房屋屋顶右下角的坐标（点类）屋顶顶点的坐标（点类）正屋高度存放门的数组存放窗户的数组构造函数一组set方法一组get方法BuildHouse类voidpaint(Graphicsg){绘制一所如上图所示的房子}
2025/7/31 5:02:19
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为了帮助对视觉障碍患者有效识别道路周围的场景，提出一种基于迁移学习和深度神经网络方法，实现实时盲道场景识别。
首先提取盲道障碍物的瓶颈描述子和判别区域集成显著性特征描述子，并进行特征融合，然后训练新的盲道特征表示，用Softmax函数实现盲道场景识别。
实验中，对成都不同区域盲道周围障碍物采样，分别采用基于Mobilenet模型不同参数训练和测试了提出的新模型，最后在实际应用场景，实现了盲道周边障碍物的实时分类和报警，实验证明提出的方法具有很高准确率和良好的运行性能。
首先提取盲道障碍物的瓶颈描述子和判别区域集成显著性特征描述子，并进行特征融合，然后训练新的盲道特征表示，用Softmax函数实现盲道场景识别。
实验中，对成都不同区域盲道周围障碍物采样，分别采用基于Mobilenet模型不同参数训练和测试了提出的新模型，最后在实际应用场景，实现了盲道周边障碍物的实时分类和报警，实验证明提出的方法具有很高准确率和良好的运行性能。
2025/7/30 17:30:33
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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。
2024-04-09 15:03
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