C语言比较全面的经典源代码示例包含220个例子，包含： 002.运行多个源文件 011.模拟ATM（自动柜员机）界面 023.指向数组的指针 034.用“结构”统计学生成绩 044.冒泡排序 052.背包问题 054.链表操作（1） 064.哈夫曼编码 067.求解最优交通路径 074.K阶斐波那契序列 086.爱因斯坦的数学题 095.奇数平方的有趣性质 103.兔子产子（菲波那契数列） 108.递归整数四则运算 113.实矩阵乘法运算 115.n阶方阵求逆 122.绘制圆弧 128.金刚石图案 136.绘制正多边形 138.正方形螺旋拼块图案 144.绘制布朗运动曲线 147.VGA256色模式编程 152.利用图形页实现动画 155.读取DOS系统中的国家信息 165.获取BIOS设备列表 167.备份恢复硬盘分区表 168.设计口令程序 170.水果拼盘 173.求解符号方程 181.求解三角方程 184.奇数方差 185.统计选票 190.统计最高成绩 195.括号匹配 207.商人过河游戏 216.五子棋游戏 219.图书管理系统 220.进销存管理系统 等示例具体看源码

将HL02:FOC算法移植到STM32F4微控制器上的过程，重点讨论了VESC（Vector Electric Speed Controller）的移植方法及其磁链观测器（非线性观测器）的代码实现。首先概述了STM32F4的特点及其在电机控制领域的应用，接着阐述了VESC移植的具体步骤，包括对初始化代码、中断服务程序和电机控制算法的修改与优化。然后深入探讨了磁链观测器的实现，强调了其对电机稳定性的重要影响，并提到了所需的数学工具和技术手段。最后提到虽然不提供具体代码，但提供了详细的文档支持，并赠送了VESC源码供进一步研究。 适合人群：从事电机控制领域研究的专业人士，尤其是熟悉STM32F4和FOC算法的研发人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解并掌握STM32F4平台上HL02:FOC算法移植及磁链观测器实现的研究人员和开发者。目标是提高对电机控制系统的设计和优化能力。 其他说明：文中提及的所有内容均配有详尽的文档支持，但具体的代码实现和源码并未公开，鼓励读者自行获取相关资料进行深入研究。同时提醒使用者注意遵守开源协议和法律法规。

一般而言，视频会议的主要核心功能是：多人语音、多人视频、公共电子白板、会议房间管理。本文我们将介绍视频会议系统的主要功能及其实现原理，后面有空在介绍详细每个功能的详细实现细节。 部署说明： （1）将GGMeeting.Server部署到服务器上，并运行起来。

基于python代码的医学图像识别(二分类)

课设5，6，7分别是2024年东北大学计算机组成原理课程设计的三个小课设 课设5是5条inst单周期设计，找到名字为“keshe5”的项目打开即可 课设6是20条inst 单周期CPU设计，找到“run vivado”的文件地址，用cd+空格+文件地址，再用source+空格+createtcl的文件地址 这样就打开了项目， 课设7是20条Inst多周期CPU设计，是从课设6改进的，并不是流水线改的，打开方法如课设6 课设6，7中需要将goideng_trace.txt 以及obj文件夹中的各个文件的地址找到然后替换成你自己的地址，几个IP核也需要解锁，里面的文件也需要你自己更换成你自己的地址。

全球导航卫星系统（GNSS）是现代定位技术的核心，它通过接收地球轨道上卫星的信号来确定地面或空中接收器的精确位置。GNSS技术广泛应用于测绘、海洋、航空、汽车导航以及科学研究等领域。其中，PPP（精密单点定位）是一种高精度的定位技术，其全称为Precise Point Positioning。PPPH则是PPP技术的一种改进版本，它通过一系列复杂的算法对卫星信号进行处理，以获得更精确的定位结果。 本开源代码和说明书的编写语言选择了MATLAB，MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级编程语言和交互式环境。它在工程和科研领域有着广泛的应用，特别是在信号处理、通信、控制系统等领域。由于MATLAB支持矩阵运算和图形显示，并且拥有丰富的工具箱，因此非常适合用来开发和测试GNSS定位算法。 PPPH开源代码的使用对那些需要进行高精度导航定位研究的工程师和科研人员来说具有重要意义。该代码能够帮助用户理解和实现PPPH算法，以便在实际应用中对卫星信号进行更精确的处理。此外，开源性质还意味着代码可以被研究人员自由地修改和改进，以适应不同的应用场景和需求。 在具体实施过程中，PPPH算法通常包括以下几个关键步骤：首先是原始观测数据的采集，这一步需要高性能的GNSS接收器；其次是数据预处理，包括载波相位和伪距的提取、去噪和质量检查；接着是进行初始位置解算，通常是以单点定位或差分定位的方式；然后是实现PPP算法的精确解算，这部分包括卫星轨道误差、卫星钟差、大气延迟等误差的精确建模与校正；最后是定位结果的输出，这一步涉及到定位结果的精度评估和可靠性分析。 使用PPP/PPPH技术进行导航定位，除了能够提供高精度的位置信息，还能够提供时间同步服务。这对于需要精确时间戳的科研项目，比如地球物理学研究、地震监测等领域来说尤为重要。此外，PPPH在恶劣的信号条件下，如城市峡谷和室内环境，依然能够提供较为稳定的定位性能，这也是其技术优势之一。 本开源代码和说明书提供了宝贵的资源，使得更多的工程师和科研人员能够利用MATLAB的强大功能，深入理解和掌握PPPH算法，进而推动高精度导航定位技术的发展和应用。

基于密度的Navier-Stokes流体流动拓扑优化的MATLAB代码。_MATLAB code for density-based topology optimisation of Navier-Stokes fluid flow..zip

UDEC7.0煤层建模开挖全代码实例及逐句详解：高效学习模板助力煤层开采位移、应力及裂隙发育规律研究,UDEC7.0煤层建模全代码实例及详解：事半功倍的开采位移应力裂隙发育研究学习模板,UDEC7.0煤层建模开挖全代码实例+逐段逐句讲解。 非常好的学习模板，让你事半功倍，迅速的分析研究煤层开采位移 应力 裂隙的发育规律。 部分讲解见第3张图。 ,核心关键词：UDEC7.0煤层建模; 全代码实例; 逐段逐句讲解; 学习模板; 位移; 应力; 裂隙发育规律。,UDEC7.0煤层建模开挖全代码实例及解析

01 ML307发数据例程TCP指令传数据 02 ML307发数据例程UDP传数据 03 ML307发数据例程TCP(Tcp)透传传数据 04 ML307接入机电设备服务器发数据 05 ML307接入ONENET平台发数据MQ.. 06 ML307A GPS数据获取发服务器(需... 在当今信息技术快速发展的背景下，物联网技术已经成为众多行业创新和转型的关键力量。物联网设备通常需要通过网络与中央服务器或云平台进行数据交换，而307A模组与STM32微控制器的结合使用则为这一过程提供了便捷的实现方式。307A模组通常指的是集成有4G通信能力的物联网模组，其能够提供稳定的网络连接，用于实现远程数据传输和设备控制等功能。 在开发过程中，通过AT指令集可以控制307A模组进行网络通信。AT指令集是一种简单的文本指令集，广泛应用于调制解调器和类似设备的控制。在本例中，开发者需要编写STM32单片机的代码来执行这些AT指令，从而实现模块的TCP和UDP通信功能。TCP（传输控制协议）是一种面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议，适用于需要数据完整性保障的应用场景。而UDP（用户数据报协议）是一种无连接的协议，虽然其不可靠性较高，但因其低延迟、开销小的特点，适用于对实时性要求较高的应用。 具体到307A模组的开发应用中，我们首先会探讨如何使用ML307发数据的TCP指令传数据例程。这涉及到建立TCP连接、发送数据以及正确断开连接的过程。开发者需要确保代码中正确实现了TCP三次握手、数据传输和四次挥手等步骤，以保证数据传输的准确性和稳定性。 ML307发数据例程的UDP传数据部分则关注于如何在不需要建立稳定连接的情况下，发送数据包到指定的服务器端口。虽然UDP通信减少了连接建立的时间，但开发者必须在代码中处理可能出现的数据包丢失或乱序问题，确保数据的最终一致性。 在物联网应用中，数据的透明传输是常见的需求之一。ML307发数据例程TCP透传传数据的实现，将涉及到在TCP连接中无损传输数据流的技巧。这种情况下，TCP连接作为数据传输的通道，需要在两端实现数据的封装和解析机制，以支持不同格式数据的传输。 在实际应用中，307A模组还需要与机电设备进行集成，实现数据的收集和远程控制。ML307接入机电设备服务器发数据的例程会涉及物联网设备与服务器之间的数据通信协议，如MQTT或CoAP等。这要求开发者不仅要有编程能力，还需要对物联网通信协议有深入的理解。 而ML307接入ONENET平台发数据的例程，则是将数据传输至云平台的实现。ONENET是针对物联网的开放云服务平台，提供数据采集、处理和分析的功能。开发者需要在此例程中编写代码以满足平台提供的API接口规范，实现数据的上传和管理。 GPS数据的获取和传输是物联网应用中常见的功能。ML307A GPS数据获取发服务器的例程涉及到从307A模组获取实时的GPS数据，并将其发送至服务器端进行存储或进一步处理。这不仅需要正确地解析GPS模块输出的数据格式，还需要确保数据传输过程的稳定性和可靠性。 从标签中可以看到，这次开发活动涉及到物联网、4G模组、代码、单片机以及STM32等多个方面。这要求开发者具备跨学科的知识和技能，能够将硬件设备与软件程序有效结合，实现复杂系统的整合开发。

在当前快速发展的计算机视觉领域中，多目标跟踪（Multi-Object Tracking，简称MOT）和行人重识别（Re-identification，简称ReID）是两个重要的研究方向。MOT关注于视频监控场景中对多个目标的实时跟踪问题，而ReID则致力于解决跨摄像头场景下行人身份的识别问题。本项目基于深度学习框架和算法，实现了视频中行人MOT和ReID特征提取的完整流程。 YOLOv5是一个高效且先进的目标检测算法，它基于卷积神经网络（CNN），能够在视频流中快速准确地识别和定位多个目标。YOLOv5以其出色的性能在实时目标检测任务中得到广泛应用，其速度快、准确率高、易于部署的特点使其成为构建复杂视觉系统的基础组件。 Deepsort是一个强大的多目标跟踪算法，它结合了深度学习技术来改善传统跟踪算法的性能。通过将检测到的目标和已有的跟踪目标进行关联，Deepsort能够有效地处理遮挡、目标交叉等复杂场景，保证了跟踪的连续性和准确性。 Fastreid是针对ReID任务而设计的深度学习算法，它专注于从图像中提取行人的特征，并将这些特征用于识别特定的行人个体。Fastreid在特征提取和特征匹配上具有优越的性能，特别是在大规模和复杂的监控环境中，能够实现行人的跨摄像头跟踪和识别。 本项目将Yolov5、Deepsort和Fastreid三种算法相结合，通过重构源码，实现了视频中行人的检测、跟踪和身份识别的一体化处理。具体来说，首先利用YOLOv5算法进行实时视频帧中的行人检测，然后通过Deepsort算法实现对检测到的行人目标进行稳定跟踪，最后利用Fastreid算法提取行人的特征，并进行跨摄像头的ReID处理。 项目中包含的“mot-main”文件，很有可能是包含核心算法和接口的主文件夹或主程序入口。在这个文件夹内，开发者可以找到用于行人检测、跟踪和ReID的关键代码模块，以及调用这些模块的接口程序。这些代码和接口为研究人员和工程师提供了便于使用和集成的工具，从而能够快速搭建起视频行人MOT和ReID的完整系统。 此外，项目可能还包括数据预处理、模型训练、性能评估等相关模块。这些模块的集成，有助于用户自定义训练数据集，优化模型参数，以及评估跟踪和识别系统的性能。整个系统的设计兼顾了性能与易用性，适合于安防监控、智能交通、公共安全等需要实时行人跟踪和身份识别的场景。 在实际应用中，该项目可以显著提高行人跟踪和识别的准确性和效率，为用户提供强大的技术支持。例如，在城市监控系统中，可以实时地跟踪并识别视频中的特定个体，从而在紧急情况或安全事件发生时，提供及时有效的信息支持。同时，该技术在零售分析、人流量统计等场景中也具有潜在的应用价值。 基于Yolov5-Deepsort-Fastreid源码重构的视频行人MOT和行人ReID特征提取代码、接口，展现了人工智能在视频分析领域的先进技术和应用潜力，为相关领域的研究和开发提供了强有力的工具和平台。