美食相关网页，能够实现注册、登录、上传、查阅详情、搜索食谱等功能。
需要有Tomcat、MySQL等工具，利用J2EE。

资源内有相关道路裂缝的影像，代码利用Matlab实现开闭运算，进行水泥路裂缝的提取

开源的一个vue精美的后台管理系统，具体程序效果可以看http://blog.gdfengshuo.com/example/work/#/dashboard

提出了一种利用多泵四波混频（FWM）方案并具有可配置的多播量和信号的可多播的WDM-PON架构。
成功演示了7个光网络单元的10Gb/s点对点信号和10Gb/s多播信号的下行传输。

此资源是基于SSM（Spring+SpringMVC+MyBatis）的高级整合，项目中利用前端框架bootstrap快速搭建简洁优美的界面，进行对mysql的增，删，改，查的基础操作。
是一个非常适合新手学习的例子!!前台使用的是easyui

【GNSS/INS松组合导航Matlab程序】是一种在航空航天、自动驾驶、航海等领域广泛应用的导航技术，它结合了全球导航卫星系统（GNSS）和惯性导航系统（INS）的优点，提高了定位精度和稳定性。
在Matlab环境中实现这种松组合导航，能够方便地进行算法设计、仿真与验证。
我们要理解GNSS和INS的基本原理。
GNSS，如GPS（全球定位系统），通过接收来自卫星的信号来确定地面设备的位置、速度和时间。
而INS则依赖于陀螺仪和加速度计来测量载体的运动状态，无需外部参考即可连续提供位置、速度和姿态信息。
然而，GNSS可能会受到遮挡或干扰，INS则存在累积误差问题，松组合导航正是为了解决这些问题。
松组合导航的关键在于数据融合。
在Matlab程序中，通常会先利用GNSS数据生成初始的轨迹，然后根据这个轨迹产生模拟的惯导数据，包括陀螺仪和加速度计的输出。
这部分涉及到了信号处理、滤波理论和随机过程的知识，比如卡尔曼滤波（KalmanFilter）常被用于融合这两类传感器的数据。
接下来，这些模拟数据会被输入到惯导解算器中，进行运动状态的更新和校正。
惯导解算通常涉及到牛顿-欧拉方程、四元数表示法等，用于计算载体的位置、速度和姿态。
在Matlab中，可以利用内置的函数或自定义算法来实现这一过程。
仿真完成后，会使用这些模拟的GPS和INS数据进行松组合导航的实现。
松组合意味着GNSS和INS系统保持相对独立，各自进行数据处理，然后在一个高层次上进行信息交换。
这样做的好处是可以避免一个系统的误差影响另一个系统，同时保留各自的优点。
组合导航算法可能包括简单的数据融合策略，如时间同步或者更复杂的滤波算法。
在【sins+gnss】这个压缩包中，可能包含了实现上述功能的Matlab源代码文件，如初始化配置文件、数据生成脚本、滤波算法实现、结果分析工具等。
用户可以通过阅读和运行这些代码，深入理解松组合导航的工作原理，并对其进行定制和优化。
GNSS/INS松组合导航Matlab程序是导航技术研究的重要工具，涵盖了卫星导航、惯性导航、数据融合等多个领域的知识。
通过对这套程序的学习和实践，不仅可以掌握相关算法，还可以提升在复杂环境下的定位能力，对于科研和工程应用具有很高的价值。

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然而，对初学者来说，NS是非常难于掌握的，一般人从学习NS到上手至少需要半年多时间。
原因是多方面的：一方面，NS内容庞杂，随软件所提供的手册更新不够快，初学者阅读起来非常困难；
另一方面，使用NS还要掌握其它很多必备的相关知识以及相关工具，这会使初学者感到无从入手;有的使用者可能还不了解网络模拟的过程或是对NS软件的机制缺乏理解，这也影响了对NS的掌握。
网络模拟器NS-2及其应用分析对利用ns2进行网络拓扑的输入、结构定义、运行仿真、动态观察仿真过程、仿真数据处理进行了分析,同时用一个例对仿真过程进行了说明。

利用ffmpeg库，将H264裸流文件读到内存，然后封装为MP4文件并保存到本地。
转换效果亲测，流畅，无卡顿。

利用枝切法实现相位解缠，实测可用，干涉相位条纹图解缠。

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。