不到一百行的代码教你在spark平台中使用scala实现kmeans算法。
简单易懂，大量注释。
适合初学者参考理解。
本程序在intelliJIDEA2016.1.1中编程，运行在spark1.6.1scala2.10.4本地模式下运行成功。
数据集：（其实‘，’前面的1.00.0没用，不过不能删除，除非你修改代码中的数据解析代码）1.0,0.01.10.10.0,2.01.0-1.00.0,2.01.31.01.0,0.01.2-0.51.0,1.01.40.81.0,0.31.51.10.0,2.11.0-1.00.0,1.02.31.31.0,0.20.2-1.51.0,1.01.42.8

#include#defineucharunsignedchar#defineuintunsignedintsbitled=P2^5;sbitwei=P2^7;sbitduan=P2^6;sbitDQ=P2^2;ucharmazhi_duan[]={0x3f,0x06,0x5b,0x4f,0x66,0x6d,0x7d,0x07,0x7f,0x6f,0x77,0x7c,0x39,0x5e,0x79,0x71,0x00};ucharmazhi_wei[]={0xfe,0xfd,0xfb,0xf7,0xef,0xdf,0xff};voiddelayl(uintn){uinti,j;for(i=n;i＞0;i--)for(j=114;j＞0;j--);}voiddelays(uchari){while(i--);}bitinit_DS18B20()//DS8B20初始化{bitx;DQ=1;//DQ复位delays(8);DQ=0;//单片机将DQ拉低delays(75);DQ=1;//拉高总线delays(15);x=DQ;//延时过后若x=0则初始化成功若x=1则初始化失败delays(5);returnx;}voidwrite_data(uchardat){uchari,temp;temp=dat;DQ=1;for(i=0;i＞=1;}}ucharread_data(){uchari,dat;DQ=1;for(i=0;i＞=1;DQ=1;//配置为输入if(DQ)dat|=0x80;delays(4);}returndat;}uintreadtemp(){uchartemph,templ;uinttemp;floatwendu;init_DS18B20();write_data(0xcc);//跳过ROMwrite_data(0x44);//启动温度转换//delayl(100);init_DS18B20();write_data(0xcc);//跳过ROMwrite_data(0xBE);//读温度//以下读温度，低八位在前//高8位在后templ=read_data();temph=read_data();temp=(temph＜＜8)|templ;wendu=temp*0.625+0.5;//温度扩大10倍，四舍五入temp=wendu;//10倍温度returntemp;}voidSTC_init(){P1=0x00;//关闭ledled=0;//锁存wei=0;duan=0;}voiddisplay(ucharweil,ucharduanl,bitdp){wei=1;P0=mazhi_wei[weil-1];wei=0;duan=1;if(dp==1)P0=(mazhi_duan[duanl]|0x80);elseP0=mazhi_duan[duanl];duan=0;}voidmain(){uchari;uintwendu;STC_init();wendu=readtemp();delayl(500);wendu=readtemp();delayl(500);while(1){wendu=readtemp();for(i=0;i＜80;i++){display(1,wendu/100,0);delayl(3);display(2,wendu0/10,1);delayl(3);display(3,wendu,0);delayl(3);}}}

51智能车红外寻迹程序，4路红外探头，单线寻迹，横线停车。

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本书针的读者是高校学生，科研工作者，图像处理爱好者。
对于这些人群，他们往往是带着具体的问题，在苦苦寻找解决方案。
为了一个小问题就让他们去学习C++这么深奥的语言几乎是不可能的。
而Python的悄然兴起给他们带来的希望，如果说C++是tex的话，那Python的易用性相当于word。
他们可以很快的看懂本书的所有代码，并可以学着使用它们来解决自己的问题，同时也能拓展自己的视野。
别人经常说Python不够快，但是对于上面的这些读者，我相信这不是问题，现在我们日常使用的PC机已经无比强大了，而且绝大多数情况下不会用到实时处理，更不会在嵌入式设备上使用。
因此这不是问题。
本书目录：目录I走进OpenCV101关于OpenCV-Python教程102在Windows上安装OpenCV-Python113在Fedora上安装OpenCV-Python12IIOpenCV中的Gui特性134图片134.1读入图像4.2显示图像4.3保存图像4.4总结一下5视频5.1用摄像头捕获视频5.2从文件中播放视频5.3保存视频6OpenCV中的绘图函数6.1画线6.2画矩形6.3画圆6.4画椭圆6.5画多边形6.6在图片上添加文字7把鼠标当画笔7.1简单演示7.2高级一点的示例8用滑动条做调色板8.1代码示例III核心操作9图像的基础操作9.1获取并修改像素值9.2获取图像属性9.3图像ROI9.4拆分及合并图像通道9.5为图像扩边（填充）10图像上的算术运算10.1图像加法10.2图像混合10.3按位运算11程序性能检测及优化11.1使用OpenCV检测程序效率11.2OpenCV中的默认优化11.3在IPython中检测程序效率11.4更多IPython的魔法命令11.5效率优化技术12OpenCV中的数学工具IVOpenCV中的图像处理13颜色空间转换5413.1转换颜色空间13.2物体跟踪13.3怎样找到要跟踪对象的HSV值？14几何变换14.1扩展缩放14.2平移14.3旋转14.4仿射变换14.5透视变换15图像阈值15.1简单阈值15.2自适应阈值15.3Otsu’s二值化15.4Otsu’s二值化是如何工作的？16图像平滑16.1平均16.2高斯模糊16.3中值模糊16.4双边滤波17形态学转换17.1腐蚀17.2膨胀17.3开运算17.4闭运算17.5形态学梯度17.6礼帽17.7黑帽17.8形态学操作之间的关系18图像梯度18.1Sobel算子和Scharr算子8718.2Laplacian算子19Canny边缘检测19.1原理19.1.1噪声去除19.1.2计算图像梯度19.1.3非极大值抑制19.1.4滞后阈值19.2OpenCV中的Canny边界检测20图像金字塔9420.1原理21OpenCV中的轮廓22直方图23图像变换24模板匹配25Hough直线变换26Hough圆环变换27分水岭算法图像分割28使用GrabCut算法进行交互式前景提取29理解图像特征30Harris角点检测31Shi-Tomasi角点检测&适合于跟踪的图像特征32介绍SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform)33介绍SURF(Speeded-UpRobustFeatures)34角点检测的FAST算法35BRIEF(BinaryRobustIndependentElementaryFeatures)36.1OpenCV中的ORB算法37特征匹配38使用特征匹配和单应性查找对象39Meanshift和Camshift40.3OpenCV中的Lucas-Kanade光流41背景减除23841.1基础42摄像机标定43姿势估计44对极几何（EpipolarGeometry）45立体图像中的深度地图25945.1基础46K近邻（k-NearestNeighbour）47支持向量机48K值聚类49图像去噪50图像修补51使用Haar分类器进行面部检测

51单片机与蓝牙模块的串口51单片机与蓝牙模块的串口通信C程序通信C程序

c595四位数码管在STM32上计时显示，在阅读了51的程序后大概了解了主要代码思路，花了一点时间把程序移植到了STM32上，写了一个计时的功能。
和大家分享下。
我手上的单片机是**STM32f103C8T6.**

51MCU读写W25X16W25Q16

采用中断计时方式，通过二位共阴极数码管进行显示。
一个功能按键，负责启动，终止及清零功能。

本压缩包中包含选课管理系统的用户界面源码（近3000行），数据库文件（直接附加到数据库中即可），操作报告（需求分析、ER图、界面操作详解等共51页）

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。