本地区块链解析器解析区块链.dat文件并吐出其中包含的各种类型的信息。
安装两种选择：为您的平台安装预构建的可执行文件Linux：：Windows（amd64）：：Windows（386）：:OSX：：将可执行文件重命名为local-blockchain-parser或使用现有的可执行文件名称作为“用法”下面列出的命令。
从源代码构建/安装如果您尚未安装Go，请按照以下说明进行操作：安装Go（有关更多信息，请参见）视窗Linux添加到您的~/.profile：exportGOPATH=$HOME/go添加到您的~/.profile：exportPATH=$PATH:/usr/local/go/bin:$GOPATH/binsource~/.profilemkdir$HOME/goOSX/macOS运行./init.sh将二进制文件安装到$PATH以便可以从任何目录使用它。
用法以下示例将演示如何解码WikiLeaks的“电缆门”版本，该版本存储在区块链中。
1.第一次运行第一次运行loc

400MHz32-bitARM9CPU.内部集成64MbyteDDR内存。
支持JPEG编解码，H.264解码,2D绘图引擎。

huff是无损压缩，绝对可用的哈夫曼编解码，本程序附带图像数据处理试验结果原始数据与编码后解码后的数据结果完全相同。

C#版本的视频解码源码,使用FFMPEG解码H264视频文件,解码后的数据保存为YUV格式,可以使用yuvplayer播放.Dll目录是运行时使用的动态库.Video目录是测试用的H264视频文件.源码展示了如何用CLR封装C代码,然后在C#项目中使用.涉及CLR的数据格式转换,事件和线程。
项目工程使用VS2012创建。

在本文中，我们将深入探讨如何使用MATLAB进行GPS数据处理，包括读取数据、计算电离层和对流层的改正以及绘制相关图形。
MATLAB作为一种强大的数学计算和数据分析工具，非常适合进行这样的任务。
我们需要理解GPS系统的基本工作原理。
全球定位系统（GPS）通过接收多个卫星的信号来确定地球上任何位置的精确坐标。
然而，信号在传播过程中会受到多种因素的影响，如电离层和对流层的延迟。
因此，为了获得准确的位置信息，我们必须对这些影响进行改正。
1.**电离层改正**：电离层是地球大气层的一部分，含有大量的自由电子和离子，能够折射无线电波。
当GPS信号穿过电离层时，会发生延迟，导致定位误差。
MATLAB中，可以使用国际电离层模型（如NEQuick或IonoModel）来估算这种延迟，并将其从原始测量中扣除。
这通常涉及解析GPS信号中的伪距数据并应用相应的校正因子。
2.**对流层改正**：对流层是靠近地球表面的大气层，其温度和湿度的变化会影响无线电波的传播速度。
对流层改正通常基于气象数据，如温度、湿度和气压，这些数据可以通过气象站获取或从GPS接收机的辅助信息中提取。
MATLAB中，我们可以使用预定义的对流层延迟模型（如Saastamoinen模型）来计算这部分改正。
3.**数据读取**：在MATLAB中，我们可以使用`textscan`函数读取GPS的二进制或文本文件，该文件通常包含卫星的观测值，如伪距和载波相位。
数据通常按照特定的格式组织，因此在读取时需要指定正确的格式字符串。
4.**数据处理**：处理GPS数据涉及计算伪距、解码导航消息、确定卫星位置、解算伪距差分等。
MATLAB提供了丰富的数学函数和算法库，方便我们进行这些计算。
5.**绘图**：为了可视化结果，我们可以利用MATLAB的绘图功能，例如`plot`、`scatter`、`contourf`等，绘制位置轨迹、电离层延迟分布、对流层改正效果等。
这有助于我们更好地理解和解释计算结果。
在提供的压缩包文件中，"matlab代码实现GPS读取数据"很可能是包含这些步骤的MATLAB脚本。
用户可以运行这些脚本来体验整个过程，同时学习如何在实际项目中应用类似的方法。
记得在使用前检查代码的输入输出要求，并确保拥有相应的GPS数据文件。
通过MATLAB，我们可以有效地处理GPS数据，进行电离层和对流层改正，从而提高定位精度。
这项技术在导航、测绘、遥感等多个领域都有广泛的应用。
对于想要深入学习GPS处理的用户，MATLAB是一个强大且灵活的工具。

该声波通信程序在上一个开源版本SinVoice版本的基础上，做了很多优化：*1.识别效率更高，几乎达到100%，完全可以达到商业用途标准，比chirp，支付宝，茄子快传等软件的识别效率更高。
*2.能支持更多复杂场景的识别，在有嘈杂大声的背景音乐，嘈杂的会议室，食堂，公交车，马路，施工场地，*小汽车，KTV等一些复杂的环境下，依然能保持很高的识别率。
*3.能支持更多token的识别，通过编码可以传送所有字符。
*4.通过定制可以实现相同字符的连续传递,比如“234456”。
*5.支持自动纠错功能，在有3个以内字符解码出错的情况下可以自动纠正。
*6.程序运行效率非常高，可以用于智能手机，功能手机，嵌入式设备，PC，平板等嵌入式系统上。
*7.声波的频率声音和音量可定制。

利用OpenCV开源视觉库来获取通过硬件解码的RGB图像，避免了通过调用AndroidCamera得到图像再转码为RGB格式，提高了系统的实时性。
然后对采集的图像进行高斯滤波和形态学变换。
最后对预处理后的图像进行Canny取边缘操作，利用Hough变换取得道路边缘直线组，在摄像头相对道路的偏转角度在一定范围的条件下，将边缘直线分为左右两组，之后对两组直线利用最小二乘法拟合得到两条道路边缘性，然后得到道路中心线及其位置，该信息可以通过串口\wifi\蓝牙等输出到控制器，以便控制器对小车或飞机的飞行姿态进行调整。

AV_SAMPLE_FMT_FLTP转为AV_SAMPLE_FMT_S16P(ffmpeg)，在使用ffmpeg解码aac的时候，如果使用avcodec_decode_audio4函数解码，那么解码出来的会是AV_SAMPLE_FMT_FLTP格式的数据(float,4bit,planar),如果我们希望得到16bit的数据（如AV_SAMPLE_FMT_S16P数据），那么我们需要转换一下:解決方式：將samples由32bits转为16bits.参考ffmpegsamplefmt.h若sample是AV_SAMPLE_FMT_FLTP，則sample會是float格式，且值域为[-1.0,1.0]若sample是AV_SAMPLE_FMT_S16，則sample會是int16格式，且值域为[-32767,+32767]

用MatlabGUI编写的提取简单音频文件，进行PCMQAM编码解码并通过了白高斯信道的仿真程序。

MP3，编解码，源码，C

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。