逐点校正，即通过对LED屏上的每颗灯点区域的亮度（和色度）数据进行采集，得出对于每颗灯点的校正系数（或对于每个像素的系数矩阵），将其反馈给显示屏的控制系统，由控制系统应用校正系数实现对每颗灯点的差异性驱动，从而大幅提高显示屏的像素亮度（色度）均匀性。

一种基于车载激光雷达点云数据的堤坝自动提取方法，唐雪华，姚春静，本文以车载激光雷达点云数据为源数据，在分析点云滤波和堤坝横断面（剖面）空间几何分布特征的基础上，提出了一种基于多项式曲线

log东风猛士下一把的环绕点退出后，会下降到上一把设置的高度1230日_1602时

本脚本可以实现打开一张图片，点击任意位置，即可获取该像素点的rgb值，可以循环获取，存入xls表格文件

基于Android的点餐系统的需求分析.docx

批量移动管线点XX执行 手动模式 选择点号 选择放置位置，自动添加引线

利用PLC控制步进电机实现点位控制pdf,数控系统的点位控制一般用在孔加工机床上，其特点是：机床移动部件能实现由一个位置到另一个位置的精确移动，即准确控制移动部件的终点位置，但并不考虑其运动轨迹。PLC具有抗干扰能力强、可靠性极高、编程方便等显着优点，文章以OMRON公司CPlH—X40D型PLC为例，分析如何利用PLC指令软件编程实现对步进电机的定位／速度控制，提供了实现数控系统中点位控制的经济、有效的具体方法。

百度地图和echarts的结合使用，是数据可视化大屏开发过程中最亮眼的搭配组合，而连接两者之间关系的就是bmap.js。本项目主要涉及到： 百度地图的引入； 百度地图个性化配置； echarts组件bmap的调用和参数设置； echarts散点图组件的调用； echarts路径图组件的调用； 按照数据的不同条件判断柱图颜色； Echarts地图扩展插件bmap.min.js，将其引入后可以在echarts.series.map.coordinateSystem 中直接使用参数’bmap’ ，即： `coordinateSystem: ‘bmap’。同时在开发过程中， bmap.min.js和Echarts的版本也有关系，建议从git中下载对应的版本； 如果要操作百度地图，如加上百度地图的相关控件，可以通过 v`ar map = myChart.getModel().getComponent(‘bmap’).getBMap()获取地图对象，然 原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_41290949/article/details/128538130

/*=============================================== 作者：LXZ-2008 FROM：CUMT 计08级 时间：2012-04-22 功能：能在SDK、MFC编程中实现笛卡尔 坐标系统的绘制，以及曲线，点的绘制。 特性：1.本程序采用面向对象思想设计； 2.具备很好的独立性，随时可以把这两个文件应 用在任意SDK、MFC开发中； 3.有良好的灵活性，扩展性，易用性，在稍微扩 展一下可以绘制任意曲线，图形； 4.具备良好的组合性，符合模块内高内聚，模块 外低耦合的思路； 5.整个程序仅有1300行左右代码，如果嫌代码过 多，可以把原先变量的PROTECTED保护类型打开， 换成PUBLIC，这样去掉GET和SET函数，这个思路 起源于我对J2EE中STRUTS2框架的学习以及对COM 组件技术的了解，它们也是这种思路这时可以省 下几百行代码。 6.当然也会有设计模式的思路在里面。 个人说明： 本程序花了我将近2天的时间编写，尽管开始有点 不想，但是还是觉得有意义，能给广大网友提供益处。 本系统的雏形来自2010年下半年的程序，当时花了 10天时间，弄了3千行代码。在现在看来当时的程序的 执行效率未必比现在的低，但是可维护性糟糕，可拓展 性糟糕，不具备良好的灵活性。需求改变了，代码会大 幅改变。换句话说，现在看来当时的程序是十分糟糕的， 生命周期已经结束。 而在用了面向对象的思想和设计模式，以及一些数 据结构去重新搭建这个系统的时候，代码其实1千多行就 搞定了，时间3-4天，不需要那么多（现在我来弄的话）。 主要起源于自己参与真实的有数十万代码的项目的开发， 这样提高了对程序开发的认识，以及商业程序应该如何 开发。同时也是自己面向对象思想和设计模式学习，对 自身思想的提高。 希望阅读代码的人觉得这些代码是优雅的，这就满 足了，尽管注释少了些，你们自己加吧。 QQ:706625262 E-MAIL:706625262@qq.com 不做商业和技术支持。 声明： 本程序代码未经本人同意，或者未给我MONEY的前提下， 不得用于商业目的，别让我鄙视你。在非商业目的使用 下请注明本人是原创，表学腾讯。 ==================================================*/

OpenPose代表了第一个在单幅图像上联合检测人体、手部、面部和足部关键点（共 135 个关键点）的实时多人系统。 特征 主要功能： 2D实时多人关键点检测： 15、18 或25 关键点身体/脚关键点估计，包括6 脚关键点。运行时对检测到的人数不变。 2x21-keypoint 手部关键点估计。运行时间取决于检测到的人数。有关运行时不变的替代方案，请参阅OpenPose 训练。 70-keypoint 人脸关键点估计。运行时间取决于检测到的人数。有关运行时不变的替代方案，请参阅OpenPose 训练。 3D实时单人关键点检测： 来自多个单一视图的 3D 三角测量。 已处理 Flir 相机的同步。 兼容 Flir/Point Grey 相机。 校准工具箱：失真、内在和外在相机参数的估计。 单人跟踪以进一步加速或视觉平滑。 输入：图像、视频、网络摄像头、Flir/Point Grey、IP 摄像头，并支持添加您自己的自定义输入源（例如深度摄像头）。 输出：基本图像+关键点显示/保存（PNG，JPG，AVI，...），关键点保存（JSON，XML，YML，...），关键点作为数组类，