STM32F1对mpu6050（IIC1）9250（IIC2）读取数据，卡尔曼滤波得到pitch，roll，yaw角度，以及指南针角度

U_Print(USART1,int(angle[0].roll*Rad2Dree));//pitchmpu1U_Print(USART1,int(angle[0].pitch*Rad2Dree));//rollmpu1U_Print(USART1,int(angle[0].yaw*Rad2Dree));//yawmpu1U_Print_float(USART1,float(heading*Rad2Dree));

FFGNDS-Discord-Dice-Roller学分：Vampwood负责构思客户，SkyJedi负责该项目。
《星际大战》的DiscordBot伴侣：《帝国边缘》（SW：EotE），《反叛时代》（AoR）和《部队与命运》（FnD）RPG以及Genesys，以及《五环传奇》（L5R）RPG用法!swrpg，!genesys，!l5r在游戏之间切换骰子和功能。
星球大战（SW）/Genesys命令!roll滚动SWRPG/Genesys骰子的任意组合并返回取消的结果您可以在该行的末尾添加“”，以为该卷命名为Initiative骰子的结果和取消由机器人计算，因此您不必！仅显示剩余的符号。
骰子标识符y/pro=黄色/熟练g/a=绿色/能力b/boo=蓝色/增强blk/k/sb/s=黑色/后退r/c=红色/挑战p/diff=紫色/难度w/f=白/力注意：如果使用!rollyyyggbbd方法，则必须使用单个字符骰子标识符例子!rollyyyggbbd"BlastHim!"

mpu6050通过串口进行打印，可以看到原始数据和姿势解算后的yaw，pitch，roll

北微传感器的驱动代码，可以读取pitch,roll,heading三个方向角度值，考证可用

识别结果大概是这样{'result':{'face_num':1,'face_list':[{'quality':{'occlusion':{'right_eye':0,'left_cheek':0.1459853947,'right_cheek':0.05144193396,'left_eye':0.465408802,'mouth':0.02919708006,'chin_contour':0.01420217194,'nose':0},'illumination':116,'blur':7.266304692e-06,'completeness':1},'age':22,'face_token':'dc6f8f9df5d977ea476e2d04acdf5063','race':{'type':'white','probability':0.6173604727},'glasses':{'type':'common','probability':0.9834988713},'gender':{'type':'male','probability':0.655915916},'face_probability':0.9185044169,'beauty':51.21487427,'angle':{'roll':-2.750922441,'yaw':28.97134399,'pitch':5.202290535},'location':{'height':65,'top':112.0704803,'width':76,'left':76.20765686,'rotation':-4},'face_type':{'type':'human','probability':0.9992217422},'face_shape':{'type':'oval','probability':0.4419156313},'expression':{'type':'none','probability':0.9999142885}}]},'error_msg':'SUCCESS','timestamp':1537413754,'cached':0,'error_code':0,'log_id':9465840013520}年龄：22颜值：51.21487427表情-type(none:不笑；
smile:微笑；
laugh:大笑)：none表情-probability(表情置信度，范围【0~1】，0最小、1最大)：0.9999142885脸型-type(square:正方形triangle:三角形oval:椭圆heart:心形round:圆形)：oval脸型-probability(置信度，范围【0~1】，代表这是人脸形状判断正确的概率，0最小、1最大)：0.4419156313性别-type(male:男性female:女性)：male性别-probability(性别置信度，范围【0~1】，0代表概率最小、1代表最大。
)：0.655915916能否带眼镜-type(none:无眼镜，common:普通眼镜，sun:墨镜)：common能否带眼镜-probability(眼镜置信度，范围【0~1】，0代表概率最小、1代表最大。
)：0.9834988713人种-type(yellow:黄种人white:白种人black:黑种人arabs:阿拉伯人)：white人种-probability(人种置信度，范围【0~1】，0代表概率最小、1代表最大。
)：0.6173604727真实人脸/卡通人脸-type(human:真实人脸cartoon:卡通人脸)：human真实人脸/卡通人脸-probability(人脸类型判断正确的置信度，范围【0~1】，0代表概率最小、1代表最大。
)：0.9992217422

树莓派下使用I2C读取mpu9250，获得欧拉角YAW，PITCH，ROLL，并输出，波动

程序中包含了多种流形学习算法:LLE、Isomap、Laplacian、HLLE等及实验所用的非线性数据，如Swiss-Roll等；
同时程序还为用户提供了界面，可以设置各种参数。
程序中也包含了多种经典的模式辨认算法，如MDS、PCA。

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。