一、谈话引入，激发兴趣。
蓝色的大海，蓝色的天，银白色的军舰，白色的或灰色的海鸥；
各种颜色各种花纹的贝壳，青色的虾和蟹，金黄色的海螺，出海归来的船队。
这一切是多么美丽、多么诱人呵！想去看看吗？（课件出示2）相关图片，引导学生观赏。
临海的小城里那些桉树叶子散发出的清香，凤凰树开出的美丽花朵；
小城公园里那一棵棵婀娜多姿的榕树，树下那些笑语欢颜的儿童、青年、老人；
小城街道那踩上去就咯吱咯吱作响的细沙路面。
（课件出示3）相关图片，引导学生观赏。
这一切又是那么自然、清新、洒脱。
同学们，不想去瞧瞧吗？好！老师就带你们一同去――海滨小城（板书，海滨小城），注意读准前鼻音“滨”。
二、初读课文，扫除障碍，了解大意。
1.学生用自己喜欢的方式读课文，（课件出示4）阅读要求：（1）借助拼音自读课文，边读边标记自然段。
（2）自学文中的生字，理解字词。
（3）课文的每个自然段讲了什么？2.小组交流，汇报发言，教师小结：第1自然段：美丽的海。
生字：滨鸥灰。
新词：灰色海鸥海滨。
注意读准前鼻音“滨”。
第2自然段：早晨的海面。
生字：胳、臂、渔。
新词：胳臂渔民注意多音字“臂”在这里读“bei”，组词为“胳臂”，还有一个读音是“bì”，组词是“臂膀”。
第3自然段：沙滩上的贝壳与捕鱼归来的船队。
生字：睬遍躺载靠。
新词：遍地理睬躺着满载靠岸。
注意读准平舌音“睬、载”，前鼻音“遍”，后鼻音“躺”。
多音字“载”：“满载”的“载”读“zài”，另外还有一个读音是“zǎi”，组词为“记载”。
第4自然段：小城庭院里的树。
生字：凰亚栽夏。
新词：凤凰、亚热带、栽树、初夏等。
第5自然段：小城公园的榕树。
生字：榕、凳、逢。
新词：榕树、石凳、每逢。
注意读准后鼻音“凳、逢”。
第6自然段：小城街道清洁。
生字：踩、除。
读准翘舌音“除”。
新词：除了、踩在。

在三维几何建模中，计算两点间的测地线距离是一个重要的任务，特别是在计算机图形学、地理信息系统和物理学等领域。
测地线是曲面上两点之间最短的路径，它相当于平面上两点间直线的自然推广。
在地球表面，我们通常所说的“大圆航线”就是地球表面两点之间的测地线。
这个资源提供了计算三维模型上测地线距离的多种实现方法，作者DanilKirsanov显然是在探讨这个问题并提供了解决方案。
以下是根据提供的文件名解析出的可能的算法和概念：1.**GeodesicAlgorithm**:-`geodesic_algorithm_exact.h`:这个文件可能包含了一个精确计算测地线的算法。
"Exact"可能指的是算法考虑了模型的精确几何信息，不进行近似计算。
-`geodesic_algorithm_dijkstra_alternative.h`:Dijkstra算法通常用于寻找图中最短路径，这里的"Alternative"可能表示这是Dijkstra算法的一种变体，专门用于计算三维模型上的测地线。
-`geodesic_algorithm_subdivision.h`:分形细分算法可能被用来细化模型以提高计算精度，或者是在细分的表面上进行测地线的追踪。
2.**MeshDataStructure**:-`geodesic_mesh.h`和`geodesic_mesh_elements.h`:这些文件可能定义了用于存储和操作三维模型的网格数据结构。
网格是由顶点、边和面组成的，这些元素有助于在曲面上定位和计算路径。
3.**API**:-`geodesic_matlab_api.cpp`:提供了与MATLAB交互的接口，这使得用户可以在MATLAB环境中利用这些算法，方便进行数值计算和可视化。
4.**Examples**:-`example1.cpp`和`example0.cpp`:这些是示例代码，用于演示如何使用上述算法。
它们可能包含了如何加载模型，初始化算法，以及如何查询和打印测地线距离的步骤。
5.**HeaderFiles**:-其他头文件如`geodesic_algorithm_exact_elements.h`等，可能包含了算法所需的具体数据结构和辅助函数定义。
通过这些文件，我们可以了解到作者可能实现了一套完整的工具集，用于处理从网格数据读取、测地线计算到结果输出的全过程。
这些工具对进行三维模型分析，尤其是在需要考虑曲面最短路径的问题时，具有很高的实用价值。
例如，在游戏开发中计算角色移动路径，或在虚拟现实应用中计算视角变换的距离等。
理解并运用这些算法，将有助于提升三维空间中的导航和路径规划的精确性。

这是一个运动控制仿真程序，核心集成：1：DDA插补运动算法。
2：C类刀补算法。
通过滚动鼠标滚轮，您可以自由缩放视图大小，并支持实时路径跟随。
通过放大视图，您可以观察插补算法的行进路径。
*对于初学者可用于学习理解插补运动的原理。
*对于工程师可以作为G代码的调试工具。

贝塞尔曲线是一种在计算机图形学和数学中广泛使用的参数化曲线，它提供了对形状的精细控制，特别是在曲线拟合和路径设计中。
本资源包含MATLAB源码，用于实现从一阶到八阶的贝塞尔曲线拟合，以及一个拟合后评价标准的文档。
一、贝塞尔曲线基础贝塞尔曲线由法国工程师PierreBézier于1962年提出，它基于控制点来定义。
一阶贝塞尔曲线是线性，二阶是二次曲线，而高阶曲线则可以构建出更复杂的形状。
对于n阶贝塞尔曲线，需要n+1个控制点来定义。
这些曲线的特性在于它们通过首尾两个控制点，并且随着阶数的增加，曲线更好地逼近中间的控制点。
二、MATLAB实现MATLAB是一个强大的数值计算和可视化工具，其脚本语言非常适合进行这样的曲线拟合工作。
`myBezier_ALL.m`文件很可能是包含了从一阶到八阶贝塞尔曲线的生成函数。
这些函数可能接收控制点的坐标作为输入，然后通过贝塞尔曲线的数学公式计算出对应的参数曲线。
MATLAB中的贝塞尔曲线可以通过`bezier`函数或直接使用矩阵运算来实现。
三、贝塞尔曲线拟合拟合过程通常涉及找到一组控制点，使得生成的贝塞尔曲线尽可能接近给定的一系列数据点。
这可能通过优化算法，如梯度下降或遗传算法来实现。
在`myBezier_ALL.m`中，可能包含了一个或多个函数来执行这个过程，尝试最小化曲线与数据点之间的距离或误差。
四、拟合的评价标准"拟合的评价标准.doc"文档可能详述了如何评估拟合的好坏。
常见的评价标准包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）或者R²分数。
这些指标可以量化拟合曲线与实际数据点之间的偏差程度。
MSE和RMSE衡量的是平均误差的平方，而R²分数表示模型解释了数据变异性的比例，值越接近1表示拟合越好。
五、应用领域贝塞尔曲线在多个领域有广泛应用，包括但不限于CAD设计、游戏开发、动画制作、图像处理和工程计算。
MATLAB源码的提供，对于学习和研究贝塞尔曲线的特性和拟合方法，或者在项目中创建平滑曲线路径，都是非常有价值的资源。
这份MATLAB源码和相关文档为理解并实践贝塞尔曲线拟合提供了一个完整的工具集。
通过学习和利用这些材料，用户不仅可以掌握贝塞尔曲线的基本概念，还能深入理解如何在实际问题中运用它们进行曲线拟合和评估。

STM32CAN接收过滤和发送图文详解-通过对CANBUS协议的理解，我们知道：CAN总线上的节点接收或发送数据都是以帧为单位的！！！CAN协议规定了好几种帧类型，但是对于我们应用来说，只有数据帧和远程帧可以通过软件编程来控制。
（其他几种帧都是由CAN控制器硬件实现的，我们想管也管不了）。
而数据帧和远程帧最大的区别在于：远程帧没有数据域。
数据帧分为标准数据帧和扩展数据帧，它们之间最大的区别在于：标识符(ID)长度不同（标准帧为11位，扩展帧为29位）。
为了能更好地理解下面的内容，让我们先来回忆一下标准数据帧是什么样子的：

英文版本书详细介绍了使用Delphi的最新数据库开发技术-FireDAC进行开发的方方面面，是极为难得的一本好书，是我多方寻找得来，故要分多了些，希望朋友们多多理解。

KaliLinux是有志于信息安全专业人员的重要工具。
该实用指南解释了Kali广泛的安全测试能力，并帮助您识别在网络中执行渗透测试所需的工具。
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修补和无线安全，识别漏洞，并利用漏洞。
您还将了解Kali的密码破解工具，用于确定密码是否满足最低复杂度要求，并发现扩展安全工具集的不同技术。

PSIM9.0Buck电路电压电流双闭环仿真模型。
基础模型，便于理解Buck的工作原理以及基础的闭环控制概念。

用Verilog写的等效采样程序，对需要写等效采样的朋友很有帮助，更好的理解等效采样技术

《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》详细讲解了25个MATLAB图像与视频处理实用案例（含可运行程序），涉及雾霾去噪、答题卡自动阅卷、肺部图像分割、小波数字水印、图像检索、人脸二维码识别、车牌定位及识别、霍夫曼图像压缩、手写数字识别、英文字符文本识别、眼前节组织提取、全景图像拼接、小波图像融合、基于语音识别的音频信号模拟灯控、路面裂缝检测识别、视频运动估计追踪、Simulink图像处理等多项重要技术，涵盖了数字图像处理中几乎所有的基本模块。
,工欲善其事，必先利其器，《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》对每个数字图像处理的知识点都提供了丰富生动的案例素材，并详细讲解了其MATLAB实验的核心程序，通过对这些示例程序的阅读理解和仿真运行，读者可以更加深刻地理解图像处理的内容，并且更加熟练地掌握MATLAB中各种函数在图像处理领域中的用法。

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。