模拟抢答，有一个开始按键，按下开始键后数码管显示000，三个按键代表选手，按下开始键后k1~k3才有效，D1~D3代表三个选手的状态，亮代表在答题，10s内答题，答题期间内其他两个选手按键无效。

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NS2 小项目 AODV DSR DSDV 状况 网络规模 1.5km x 1.5km 使用恒定比特率流量 (CBR) 数据包大小 = 512 字节，速度为 5 pkt/s（*CBR 将在 UDP 上运行）使用 cbrgen.tcl 创建具有 5 个连接的流量负载。 通过使用 setdest 命令生成移动轨迹，在 Random-Way-Point 中旅行，暂停时间 = 0、15、30、60、150、300 秒，速度在 40km/hr -60km/hr 之间。 节点数 25, 50, 100 让模拟运行 5 分钟（模拟秒）。 使用路由协议跟踪输出到 myoutput.tr。 必需的 ns2 如何 ./make-traffic.sh ./make-scenario.sh ./run-aodv.sh ./运行-dsdv.sh ./run-dsr.sh

收集分享给大家一个C 大作业，是由西工大学生完成的C OpenGL 三D台球室场景，这个台球室基于OpenGL的贴图技术实现，用了不少的BMP素材来贴图，不过效果真的挺不错，进入场景后，鼠标拖动、移动均可改变场景角度，台球桌和台球室场景均发生变化，就连窗外的大海也能看清，这个场景完全可扩展一上，用在3D如球游戏中。不过本效果实现，调用了几个外部组件：cygwin1.dll、EaxAc3.dll、glut32.dll、OpenAL32.dll等。最终效果可参见截图所示。

建立地表、地表变形与着色。 地物（包括静态实体，动态实体，粒子，灯光）的添加与编辑（位置、方向、大小、灯光属性等信息）。 地表流体（水面、岩浆等）的自动创建。 天空，雾，环境光的设置

场景漫游，教室场景，桌椅等都齐全，视角移动

用于任意形状的场景文本识别的AttentionOCR简介这是ICDAR2019基于任意张量流的场景文本点算法的排名第一在ICDAR2019任意形状文本（仅拉丁文，拉丁文和中文）上的稳健阅读挑战中基于No.1的基于张量流的场景文本发现算法，此外，该算法在ICDAR2019带有部分标签的大规模街景文本的稳健阅读挑战中也采用了该算法和ICDAR2019在招牌上阅读中文文本的强大阅读挑战。从T修改了场景文本检测算法