three.js加载坦克3D模型obj文件，并实现光照，旋转等功能。
含所有必须的js文件及坦克obj模型文件。

SolidWorks3D模型库；
2014版本；
内含大部分电子、PCB常用的元器件模型；
此文件和其他5个文件为一体；
一共包含790个左右的3D模型！内容来源于网络，仅用于学习交流，请勿用于商业用途！

SLAM技术是目前机器人、自动驾驶、增强现实等领域的关键技术之一，是智能移动平台感知周围环境的基础技术。
本文介绍了基于视觉传感器（单目、双目、RGB-D等相机）的SLAM技术的原理和研究现状，包括基于稀疏特征的SLAM、稠密/半稠密SLAM、语义SLAM和基于深度学习的SLAM。
然而，现有的系统与方法鲁棒性并不高，随着人工智能技术的发展，深度学习与传统的基于几何模型的方法相结合的趋势正在形成，这将推动视觉SLAM技术朝着长时间大范围实时语义应用的方向前进。
视觉SLAM算法的现状1、基于稀疏性特征的SLAM2、稠密SLAM和半稠密SLAM3、语义SLAM4、基于深度学习的SLAM

计算机图形学上机，内含实验报告、源代码和模型数据，供参考。

ATP仿真常用的一些模型，包括雷击过电压仿真模型，单相接地，暂态恢复等

系统辨识相关分析法脉冲响应模型参数-systemidentify.m摘要：这是一个应用举例，A=【1-1.5  0.7】，B=【10.5】，nk=1  ，e为噪声项，分为三种情况，在这三种情况下，采用伪随机信号作为输入，应用相关分析法辨识系统的脉冲响应函数，并辨识出系统的模型参数。
关键词：系统辨识，相关分析法，脉冲响应函数，最小二乘

排队论的完整教程，含各种排队模型的程序代码，数学建模专业教程

佛像模型三维点云扫描数据，asc格式文件，点数容量为10万

"石文软件测井地质专用软件"是一款专为石油行业设计的应用程序，旨在帮助石油工作者进行测井数据的解释和地质分类。
这款软件集成了多种绘图和分析工具，能够有效地处理复杂的测井数据，从而提供精准的地质信息，辅助决策。
在石油勘探和开发过程中，测井是至关重要的步骤之一。
它通过测量地层的各种物理特性，如电阻率、声波速度、密度等，来了解地下岩石的性质和储油层的情况。
石文软件Gxplorer3.30.01版本可能包含以下功能和知识点：1.**数据导入与管理**：软件应支持多种格式的测井数据导入，如LAS、ASCII或专有格式，以便用户可以整合来自不同设备的数据。
2.**数据可视化**：软件提供丰富的图表类型，如曲线图、剖面图、三维视图等，以直观展示测井数据。
这些图形可以帮助用户识别地层特征，如油、气、水层的界限。
3.**测井曲线处理**：软件具备平滑、滤波、校正等功能，确保数据质量，消除噪声，提高解释的准确性。
4.**地质建模**：软件可能包含地质建模模块，允许用户根据测井数据创建地层模型，包括沉积环境、岩性、厚度等参数。
5.**储层参数计算**：软件可以自动计算关键的储层参数，如孔隙度、渗透率、含油气饱和度，为储量评估提供依据。
6.**油藏地球物理分析**：包括电导率-孔隙度转换、地层对比、流体识别等，帮助确定油藏特性。
7.**地质分类**：基于测井数据，软件能进行地层划分，识别不同的地质单元，这对于井间对比和油藏描述至关重要。
8.**报告生成**：软件应具有自定义报告的功能，可以快速生成专业、详尽的测井解释报告，方便交流和存档。
9.**数据导出**：用户可以将分析结果导出为常见的文件格式，便于与其他软件或团队成员共享。
10.**用户界面**：友好且直观的用户界面，使非专业计算机用户也能轻松上手，提高工作效率。
石文软件Gxplorer3.30.01作为一个专业的测井地质软件，其强大的分析功能和易用性使其在石油行业中占据重要地位，是地质工程师和测井分析师的重要工具。
通过深入理解和熟练应用该软件，石油工作者可以更准确地解读测井数据，优化钻探和生产策略，提升石油开采效率。

基于压缩感知的MIMO信道估计算法，使用了CoSaMP算法，GBP算法，OMP算法，CE算法，还有ls信道估计算法，MMSE算法，MIMO信道模型，等很全面

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。