主要是一些Android的APP工具，在分析小度在家或在小度在家的机器里安装第三方APP所用的一些工具，主要有SSHelper，EasyTouch，android的terminal等等。
具体可以参考所写的文章：针对小度在家的设备分析https://blog.csdn.net/leekwen/article/details/97623114
具体可以参考所写的文章：针对小度在家的设备分析https://blog.csdn.net/leekwen/article/details/97623114
2024/9/17 22:41:35
10.62MB
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MicrosoftVisualC++14.0isrequired.Getitwith"MicrosoftVisualC++BuildTools"这类错误一般出现在windows环境下，因为windows环境下没有默认安装c的环境。
只要安装了c的环境，就可以解决下载第三方包出现这个问题的提示，例如scrapy之类的包
只要安装了c的环境，就可以解决下载第三方包出现这个问题的提示，例如scrapy之类的包
2024/9/17 14:45:28
2.78MB
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编写一个Matlab程序，实现基于DCT的图像变换编码。
编码过程：将原始图像划分成8×8的图像块，采用离散余弦变换（DCT）对图像块进行变换。
解码过程：对于每个图像块，使用一定比例的最低频DCT系数（被舍弃的高频DCT系数设为0）做逆离散余弦变换（IDCT），得到重构的图像块。
最后，将所有重构的图像块按顺序拼接成完整的解码图像。
分别取32、16、8个最低频DCT系数（如图1所示）进行反变换得到重构的图像，比较图像的质量，计算这三种情况下的峰值信噪比。
峰值信噪比的计算公式：PSNR=10log10(2552/MSE)其中，MSE（MeanSquaredError）指原始图像和重构图像之间的均方误差。
编码过程：将原始图像划分成8×8的图像块，采用离散余弦变换（DCT）对图像块进行变换。
解码过程：对于每个图像块，使用一定比例的最低频DCT系数（被舍弃的高频DCT系数设为0）做逆离散余弦变换（IDCT），得到重构的图像块。
最后，将所有重构的图像块按顺序拼接成完整的解码图像。
分别取32、16、8个最低频DCT系数（如图1所示）进行反变换得到重构的图像，比较图像的质量，计算这三种情况下的峰值信噪比。
峰值信噪比的计算公式：PSNR=10log10(2552/MSE)其中，MSE（MeanSquaredError）指原始图像和重构图像之间的均方误差。
2024/9/16 0:17:38
2KB
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C#第三方控件系列，BunifuDataViz!.01打开VS-＞工具箱-＞右击“选择项”-＞浏览，找到下载位置一路默认即可，配置好后，搜索BunifuDataViz，为了照顾0资产者，也照顾我找了一天的资源，2积分即可
2024/9/15 6:02:26
75KB
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手势端：采用CC3220S作为控制核心，主要采集BMA222以及MPU6050的数据。
运用了加速度以及陀螺仪的角度计算算法，之后进行了卡尔曼滤波处理，得到了较为精确的角度制（X轴，Y轴，Z轴）。
在对滤波处理之后的值进行了范围转换，转换成-90°到90°，方便发送。
其中Z轴数据需要地磁计校准，MPU6050无地磁计，所以舍去Z轴的数据。
串口发送方面采用了简单的数据封装算法处理，将数字值转换成字符串在进行打包发送，防止数据丢失。
机械臂端：采用LPC54608作为控制核心。
主要负责解析串口发送的数据，并控制舵机的运动。
将串口的数据并进行解析，当数据出错时时会自动舍去的，然后转换成数字值，再根据每个舵机的动作范围，进行方为运动算法的处理。
最后进行了消抖算法的处理，防止手的抖动造成机械臂的的连续抖动。
液晶显示串口接收到的数据，显示采用了emwin库，实现起来更加简单。
运用了加速度以及陀螺仪的角度计算算法，之后进行了卡尔曼滤波处理，得到了较为精确的角度制（X轴，Y轴，Z轴）。
在对滤波处理之后的值进行了范围转换，转换成-90°到90°，方便发送。
其中Z轴数据需要地磁计校准，MPU6050无地磁计，所以舍去Z轴的数据。
串口发送方面采用了简单的数据封装算法处理，将数字值转换成字符串在进行打包发送，防止数据丢失。
机械臂端：采用LPC54608作为控制核心。
主要负责解析串口发送的数据，并控制舵机的运动。
将串口的数据并进行解析，当数据出错时时会自动舍去的，然后转换成数字值，再根据每个舵机的动作范围，进行方为运动算法的处理。
最后进行了消抖算法的处理，防止手的抖动造成机械臂的的连续抖动。
液晶显示串口接收到的数据，显示采用了emwin库，实现起来更加简单。
2024/9/15 4:42:25
22.01MB
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梯度校正参数辨识方法，方崇智，过程辨识，清华大学出版社1确定性问题的梯度校正参数辨识方法2随机逼近法
2024/9/15 0:15:29
138KB
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15个(或13、11、9个均可)发光二极管排成一列，作为拔河的显示。
开机后．仅中间一个发光(亮点)，以此作为拔河中心线。
游戏双方各用一个按键K1、K2，迅速不断地按动产生脉冲,谁按得快，亮点向谁的方向逐个移动。
当亮点移到任一方的终端时，该方获胜，双方按键无作用，亮点位置保持。
按K3后，亮点回到中心线，可以进行第二次比赛。
用两个数码显示器分别显示双方获胜的盘数，按K4可以清零。
开机后．仅中间一个发光(亮点)，以此作为拔河中心线。
游戏双方各用一个按键K1、K2，迅速不断地按动产生脉冲,谁按得快，亮点向谁的方向逐个移动。
当亮点移到任一方的终端时，该方获胜，双方按键无作用，亮点位置保持。
按K3后，亮点回到中心线，可以进行第二次比赛。
用两个数码显示器分别显示双方获胜的盘数，按K4可以清零。
2024/9/12 14:08:19
357KB
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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
15KB