易飞存货总账对账工具,简单好用,一键查询到差异部分,并且完全免费
2025-08-06 14:04:06 188KB 鼎捷软件 易飞ERP
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LiDAR云辅助的高分辨率卫星影像建筑物地面阴影提取研究,颜宇阳,乔刚,随着遥感影像分辨率的提高,城市建筑物阴影对遥感影像的处理与分析产生很大的影响。本文研究基于LiDAR云数据及高分辨率卫星遥感�
2025-08-06 10:48:49 907KB 首发论文
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在现代科技应用中,异形热力图的绘制是数据可视化领域的一项重要内容,尤其在分析和展示动态或不规则分布的数据时,具有非常重要的作用。本文将详细介绍如何利用鞋垫上的柔性压力传感器阵列所采集的数据,绘制出足部压力的热力图。柔性压力传感器具有轻便、可弯曲、高灵敏度等特,适合于曲面或柔软表面的压力测量。在足部压力分析中,传感器阵列能够实时监测人体行走或站立时脚底的压力分布,这对于生物力学、运动医学、穿戴设备设计等多个领域具有重要的研究和应用价值。 我们需要明确柔性压力传感器阵列采集到的数据是离散的,这些数据将作为热力图中的“热”。绘制热力图之前,需要对这些数据进行处理,包括数据的筛选、插值和归一化等步骤。插值是为了在原始离散之间生成连续的热力分布图,归一化则是为了使不同数据之间的比较变得有意义。 接下来,我们需要了解所使用的绘图工具或软件。在本例中,提供的压缩包文件包含了名为"code.py"的Python代码文件,这表明绘制热力图的过程是通过编写Python脚本来完成的。Python作为一门功能强大的编程语言,它在数据处理和可视化的方面有着广泛的应用。通过利用Python中的matplotlib库、numpy库等,可以方便地进行数据处理和绘制各种类型的图表。 在绘制热力图的具体操作中,首先需要加载包含传感器数据的文件,然后将这些数据映射到鞋垫的二维坐标上。在Python脚本中,我们可以使用二维数组来表示鞋垫的平面,然后根据传感器数据更新相应位置的值。完成这一步后,我们便可以利用插值方法来填充整个鞋垫平面的压力分布情况,最后通过热力图的可视化方法,将压力值转换为颜色的变化,从而得到直观的足部压力分布图。 由于提供的压缩包文件中还包含了"test.jpg"和"output.png"两个文件,我们可以推断出这两个文件分别对应于绘制热力图的前测试图和最终结果图。"test.jpg"可能是一个初步的测试结果,用于校验数据和绘图过程的正确性;"output.png"则是根据完整的代码运行后得到的最终热力图,它展示了足部压力的详细分布情况,可以用于进一步的分析或报告展示。 在标签方面,"柔性压力传感器"和"不规则热力图"为我们指明了热力图绘制的主题和特。柔性压力传感器说明了数据采集的工具和方式,而"不规则热力图"则强调了本研究中热力图的特,即它不是基于规则网格的数据分布,而是需要根据实际的传感器阵列布局来绘制。 本文详细介绍了使用柔性压力传感器阵列采集的离散数据,绘制足部压力热力图的整个流程。通过Python脚本和相关库的应用,实现了数据的有效处理和直观展示,这对于相关的研究和产品设计具有重要意义。
2025-08-05 20:36:01 68KB
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在当前的数字时代,短视频已成为社交平台上的重要组成部分,尤其是像抖音这样的短视频平台,其内容的热门程度和用户参与度对于内容创作者来说至关重要。为了帮助内容创作者和社交媒体营销人员更好地了解哪些内容更受欢迎,有人编写了一个基于Python的爬虫程序,其主要功能是抓取抖音热门视频的相关数据信息,包括但不限于视频标题、作者名称、播放量和赞数等。这些信息对于分析热门视频的共同特、内容创作灵感的获取以及社交媒体营销策略的制定都具有极大的价值。 本爬虫程序为Python语言编写,Python作为一种强大的编程语言,在网络爬虫领域有着广泛的应用,原因在于其简洁的语法和强大的库支持,尤其是像requests用于网络请求,BeautifulSoup和lxml用于HTML和XML的解析,以及pandas用于数据分析等。本爬虫程序在设计时也充分利用了Python的这些库来实现其功能。通过该爬虫,可以自动化地访问抖音的API或网页,获取视频数据,并进行存储和分析。 使用这样的爬虫程序能够帮助内容创作者分析和追踪热趋势,了解什么样的视频内容更容易受到观众的欢迎,从而制定更加精准的创作策略。例如,通过分析热门视频的标题,可以了解当前观众的兴趣;通过观看数量和赞数可以判断一个视频的受欢迎程度;通过分析作者的账号信息和发布频率,可以学习优秀内容创作者的运营策略。这些分析结果可以帮助内容创作者进行有针对性的改进,提高自己作品的吸引力和传播力。 对于社交媒体营销人员来说,这个爬虫程序同样具有重要意义。它可以作为一个有效的工具,用以研究竞争对手的成功案例,为自家品牌的视频内容营销提供数据支持和决策依据。通过对热门视频的细致分析,营销人员能够识别潜在的营销机会,更精准地进行目标受众定位,提高广告的转化率。 当然,使用爬虫程序时,还需要注意遵守相关法律法规以及平台的服务条款。抖音等短视频平台对于爬虫抓取通常有严格的限制,过量或不规范的抓取行为可能违反平台规定,导致账号被封禁,甚至可能引发法律问题。因此,在使用爬虫工具时,应合理设置抓取频率,尽量减少对平台服务器的负担,并确保数据的合法使用。 在技术实现方面,编写爬虫通常需要考虑多个方面,例如目标网站的结构变化、动态加载的内容、反爬虫机制以及数据的存储与管理等问题。这些都需要在编写爬虫代码时予以充分的考虑。本爬虫程序同样需要针对抖音平台的特性进行相应的调整和优化,以实现稳定的抓取效果。 基于Python编写的短视频平台热门视频爬虫源码,为内容创作和社交媒体营销人员提供了一个强大的工具。通过对热门视频数据的抓取和分析,帮助用户更有效地获取创作灵感,优化内容策略,并对热趋势进行追踪,从而在竞争激烈的短视频市场中脱颖而出。然而,在享受这一工具带来的便利的同时,也应确保使用过程中的合法合规性,避免不必要的风险。
2025-08-04 12:46:38 3KB Python 源码
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内容概要:本文档详细解析了2025年考研数学一的所有试题。每个选择题不仅给出了正确选项,还详细解析了每个步骤及其背后的数学原理。涵盖了极限计算、矩阵运算、积分求导等多种高等数学核心概念。此外,针对部分难题进行了更为深入的探讨,包括利用泰勒公式解决高阶导数问题,应用格林公式简化多重积分等问题。这份试题解析不仅是一份复习资料,更是帮助考生掌握数学思维的方法指南,有助于考生更好地理解和应对考试的重与难。 适用人群:即将参加研究生入学考试的学生、需要进行高等数学系统复习的人群以及教师备课所需材料。 使用场景及目标:该文档旨在帮助考生巩固高等数学基础,提高解题能力和技巧。通过对历届考题的理解,使学生能够举一反三,在面对新的问题时快速找到解决方案,达到熟练运用理论知识的目的。 其他说明:此试卷解析特别强调基础知识的灵活运用能力培养,提醒考生注意细节,并鼓励探索多种不同的解法途径。对于一些复杂的综合题目,文档还额外提供了一些解题思路启发,如图示解释复杂几何关系等辅助教学方式。
2025-08-04 10:16:01 2.09MB 解题技巧
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固高GTS运动控制卡C#三轴胶机样本程序源代码及二次开发手册参考,固高GTS运动控制卡C#三轴胶机样本程序源代码及二次开发手册参考,固高GTS运动控制卡,C#语言三轴胶机样本程序源代码,使用 的是固高GTS-800 8轴运动控制卡。 资料齐全,3轴胶机样本程序,还有操作手册及各种C#事例程序,适合自己参照做二次开发,GTS-400的四轴运动控制卡是一样使用。 ,固高GTS运动控制卡;C#语言三轴胶机样本程序源代码;操作手册及事例程序;二次开发;GTS-800;GTS-400。,固高GTS运动控制卡C#三轴胶机程序开发指南
2025-08-01 15:48:13 3.11MB
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### 测量电路中某一的对地阻抗的方法 #### 一、引言 在电子设备的维护和维修过程中,准确测量电路中某一的对地阻抗是非常重要的环节。通过对地阻抗的测量,可以有效地判断电路中存在的潜在问题,如元件的开路、短路或其他异常情况。本文将详细介绍如何使用数字万用表来测量电路中的对地阻抗,并通过实例解释如何解读测量结果。 #### 二、基础知识 **1. 对地阻抗的概念** 对地阻抗是指电路中某一相对于地面(参考)的阻抗值。这个概念在电路分析中非常重要,尤其是在故障诊断时,能够帮助工程师快速定位问题所在。 **2. 数字万用表的基本使用** 数字万用表是一种多功能测量工具,可以用来测量电压、电流、电阻等参数。在本测量过程中,我们需要用到的是其电阻测量功能,特别是在“二极管带蜂鸣器挡”模式下进行测量。 #### 三、测量步骤详解 **1. 准备工作** 确保被测电路处于非工作状态(即电源关闭),以免影响测量结果或造成安全事故。 **2. 设置万用表** 将万用表设置在“二极管带蜂鸣器挡”,此模式下万用表不仅可以测量电阻,还可以通过蜂鸣声提示短路情况。 **3. 连接表笔** - **正表笔(红色)**:连接到地线端,作为参考。 - **负表笔(黑色)**:连接到待测电路上。 **4. 读取数值** 观察万用表显示屏上的数值,根据显示的不同结果进行后续分析。 #### 四、结果解读与分析 **1. 结果解读** - **读数为“0”或接近“0”**:表示测试对地短路。 - **读数为溢出符号“1”**:表示测试对地阻抗无限大,即断路状态。 - **读数介于两者之间**:表示该存在一定的对地阻抗,需要进一步分析。 **2. 分析与判断** - **比较法**:将测得的阻抗值与正常值进行比较,以确定是否存在异常。 - **趋势分析**:如果同一电路不同位置的阻抗值存在明显差异,可能意味着存在问题元件。 - **经验法则**:基于先前的经验或资料库,判断阻抗值是否合理。 #### 五、应用场景 **1. 二极管、三极管及场效应管(MOS管)** - **二极管**:测量正反向阻抗,判断是否有损坏。 - **三极管**:测量基极与发射极、集电极之间的阻抗,评估工作状态。 - **MOS管**:检测栅极对源极、漏极的阻抗,确认工作模式。 **2. 贴片式电阻(R)、电感(L)、保险(F)** - **贴片式电阻**:直接测量阻值,检查是否偏离标称值。 - **电感**:测量直流阻抗,评估性能。 - **保险**:检查是否熔断。 **3. IC引脚及插槽** - **IC引脚**:测量各引脚对地阻抗,识别短路或开路。 - **插槽**:检测与电路板接触的阻抗,确保良好的电气连接。 #### 六、注意事项 - 在进行任何测量前,请确保电路已完全断电,避免电击风险。 - 使用合适的量程,以防过载损坏万用表。 - 对于复杂的电路结构,可能需要多次测量并结合其他测试手段综合分析。 #### 七、总结 通过上述方法,我们可以有效地测量电路中某一的对地阻抗,并据此判断电路中是否存在故障。这对于电子设备的维修来说至关重要。掌握了正确的测量技巧和解读方法后,我们能够更加准确地定位问题,提高维修效率。希望本文能为从事相关工作的技术人员提供有益的参考。
2025-08-01 13:20:32 37KB 对地阻抗 测量方法
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云库PCL(Point Cloud Library)是计算机视觉和机器人技术领域中用于处理3D云数据的一个开源库。PCL 1.13.1是该库的一个重要版本,针对Windows平台,采用Visual Studio 2022编译,并且包含了pdb调试信息,为开发者提供了更强大的开发支持。下面我们将详细探讨PCL库及其在1.13.1版本中的关键特性、功能和应用场景。 1. **PCL简介**: PCL是一个跨平台的C++库,专注于3D云数据的处理。它包含了一系列算法,涵盖了从数据获取、预处理、滤波、分割、特征提取、形状识别到表面重建等3D云处理的各个环节。PCL支持多种硬件设备,如Kinect、PrimeSense、RealSense等三维传感器。 2. **版本1.13.1亮**: - **更新与改进**:PCL 1.13.1相较于之前的版本,可能包含了性能优化、错误修复以及新的功能添加。例如,对算法的效率提升,或者增加了对新硬件或数据格式的支持。 - **编译环境**:适配Visual Studio 2022,意味着开发者可以利用最新的IDE进行开发,享受更好的代码编辑、调试和构建体验。 - **pdb调试信息**:pdb文件包含程序的调试信息,对于调试和分析代码非常有帮助,特别是对于大型库如PCL来说,pdb文件使得调试过程更为顺畅。 3. **核心模块**: - **过滤**:包括去除噪声、统一密度、去除地面等,如VoxelGrid滤波器、StatisticalOutlierRemoval等。 - **关键和特征**:提取云的局部特征,如SpinImage、FPFH、SHOT等,用于识别和匹配。 - **分割**:将云分割成不同的对象,如RANSAC平面分割、基于色彩的分割等。 - **表面**:进行云的表面重建,如OrganizedMultiPlaneSegmentation、SAC-IA等。 - **注册**:将两个或多个云对齐,用于合并或匹配,如ICP(迭代最近)算法。 - **搜索**:提供快速的空间查询,如KdTree和Octree结构。 - **可视化**:PCL Visualization工具,用于交互式显示和分析3D云。 4. **应用场景**: - **机器人导航**:在无人机、自动驾驶汽车等领域,PCL用于环境感知和避障。 - **3D重建**:在建筑、考古和文化遗产保护中,PCL用于构建三维模型。 - **工业检测**:自动化生产线上的质量检测,如产品形状分析和缺陷检测。 - **医学影像**:在医疗领域,PCL可处理CT、MRI等数据,进行三维重建和分析。 5. **开发与集成**: 开发者可以通过CMake来配置和构建PCL项目,同时PCL也提供了丰富的API和示例代码,便于用户快速理解和使用。此外,PCL还与OpenCV、OpenGL、Boost等库紧密集成,为开发者提供了强大的工具链。 总结,PCL 1.13.1是云处理的重要资源,尤其对于Windows平台的开发者,借助Visual Studio 2022和pdb调试信息,可以更加高效地开发和调试3D云应用。其丰富的模块和广泛的应用场景,使得PCL成为研究和开发3D技术的必备工具。
2025-07-30 18:56:56 405.81MB
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"BLE_HID_arduinoBLE多触控"涉及的是使用Arduino开发板,特别是ESP32芯片,实现蓝牙低功耗(Bluetooth Low Energy, BLE)人机接口设备(Human Interface Device, HID)功能,以支持多触控的应用。这种技术允许用户通过智能手机或其他蓝牙设备与Arduino创建的硬件进行互动,模拟出一个虚拟触摸屏。 【ESP32与arduinoBLE】 ESP32是Espressif Systems公司设计的一款集成Wi-Fi、蓝牙(包括BLE)的微控制器,它具有强大的处理能力和丰富的I/O接口,适合于物联网和嵌入式项目。arduinoBLE库是Arduino为ESP32提供的,用于实现BLE通信的库,简化了开发者在ESP32上实现BLE功能的难度。 【BLE_HID协议】 HID协议是蓝牙标准的一部分,主要用于键盘、鼠标和其他输入设备与主机之间的通信。在BLE_HID应用中,ESP32被配置为HID设备,可以模拟触摸屏的输入,向连接的设备(如Android手机)发送触摸事件。通过这个协议,用户可以将ESP32变成一个无线的、多触控的输入设备。 【多触控】 多触控技术是指设备能够识别并处理两个或更多个同时发生的触控事件。在本项目中,ESP32通过其内置的电容式触摸传感器或模拟输入引脚,能够检测到多个触,从而实现多触控功能。这为创意项目提供了广泛的可能性,例如制作交互式艺术装置或控制界面。 【Android手机连接】 Android系统原生支持BLE连接,用户可以通过下载特定的BLE测试应用程序或者自行开发APP来与ESP32建立连接。一旦连接成功,手机就能接收来自ESP32的触控事件数据,并在屏幕上显示相应的反馈,实现类似触摸屏的操作体验。 【实施步骤】 1. 配置ESP32:设置为BLE服务器并定义HID服务和特征。 2. 实现多触控:利用ESP32的触摸传感器或模拟输入,检测并解析触控事件。 3. 传输数据:使用arduinoBLE库,将触控事件编码并通过BLE发送。 4. 客户端应用:在Android手机上编写或使用现有的BLE应用,监听并解析来自ESP32的触控事件数据。 5. 反馈显示:根据解析的触控事件,在手机屏幕上呈现相应的操作效果。 "BLE_HID_arduinoBLE多触控"项目结合了物联网、嵌入式系统、无线通信和多触控技术,提供了一种创新的交互方式,不仅适用于学习和探索,也对实际应用有着广阔的前景。通过不断的调试和完善,可以实现更复杂、更流畅的交互体验。
2025-07-28 14:06:24 3KB
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《考研数一概率论知识(含例题、注释)手写笔记》是一份非常珍贵的学习资料,专为备考考研数学一的同学准备。这份笔记详细梳理了概率论的基础概念、重要定理和典型例题,同时也融入了作者的个人理解和体会,对于深化理解与记忆知识大有裨益。下面我们将深入探讨这份笔记中可能涵盖的关键知识。 1. **概率论基础**:笔记首先会介绍概率论的基本概念,如样本空间、事件、概率的定义及其性质。这部分内容是后续深入学习的基础,包括概率的加法定理、乘法定理以及条件概率等。 2. **随机变量**:随机变量是概率论的核心,笔记将详细阐述离散型和连续型随机变量的概念,以及它们的概率分布,比如二项分布、泊松分布、均匀分布、正态分布等。同时,还会讲解期望值、方差等随机变量的统计特性。 3. **多维随机变量**:在考研数一中,多维随机变量的联合分布、边缘分布和条件分布是重。笔记可能会通过实例解释如何计算这些分布,并讨论独立性的概念。 4. **大数定律和中心极限定理**:这两个定理是概率论中的基石,对于理解和应用概率理论至关重要。大数定律揭示了独立同分布随机变量序列的平均趋于期望值的规律,而中心极限定理则说明了独立同分布随机变量和的分布趋近于正态分布。 5. **随机过程**:虽然考研数一对随机过程的要求不如对其他部分深,但笔记可能也会提及简单随机过程,如马尔可夫链,以及随机过程的一些基本概念。 6. **极限定理**:除了大数定律,笔记可能还会涉及切比雪夫不等式、伯努利定理等,这些都是概率论中的重要极限结果,对于理解和解决实际问题有重要作用。 7. **统计推断**:这部分可能涉及参数估计和假设检验,包括矩估计、最大似然估计以及t检验、卡方检验等常见统计方法。 8. **例题解析与体会**:笔记的亮在于结合例题进行深入解析,这有助于考生掌握解题思路和技巧。作者的个人体会可以帮助考生避免常见错误,提升解题效率。 9. **解题策略**:笔记可能还包含了如何高效复习和应对考试的策略,如时间管理、答题技巧等,这对于考研备考至关重要。 通过这份详尽的手写笔记,考生可以系统地复习概率论的知识,理解并掌握每个知识的实质,提高解题能力。同时,作者的注释和体会将使学习更加生动有趣,帮助考生在备考过程中少走弯路,更好地迎接考研挑战。
2025-07-25 15:48:47 38.68MB 手写笔记
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