1、元器件准备 2、机智云固件烧录 3、机智云平台配置 4、代码移植 5、APP配网操作 包括机智云固件，ESP8266烧录软件，程序源码等文件，教程见我博客链接：https://blog.csdn.net/m0_65296597/article/details/146229566?spm=1001.2014.3001.5501 本文教程详细介绍了如何将STM32微控制器与ESP8266 Wi-Fi模块连接到机智云平台，实现温湿度数据的上传以及远程控制继电器的开关。在进行该操作前，用户需要准备必要的硬件元件，包括STM32开发板、ESP8266模块、温湿度传感器等。接着，需要将机智云提供的固件烧录到ESP8266中，这一步骤对于让ESP8266能够连接到机智云并进行数据通信至关重要。 成功烧录固件后，接下来就是登录机智云平台进行配置，这一环节包括创建设备、设置数据点以及生成必要的认证信息。本教程强调了代码移植的重要性，即将生成的代码适应于STM32平台，以便能够正确读取传感器数据并控制继电器。 在代码移植完成后，用户还需进行APP配网操作，这是为了让最终用户能够通过手机APP远程控制ESP8266设备，并且查看从传感器收集到的温湿度数据。整个过程不仅涉及硬件的操作，还需要用户具备一定的编程能力，以便在STM32上移植和运行代码。 为了方便用户操作，本教程还提供了机智云固件、ESP8266烧录软件以及程序源码等文件，用户可以直接下载使用。此外，教程中提到的博客链接提供了详细的步骤说明和操作指南，方便用户在遇到问题时查找解决方案。 整体而言，本教程是一套完整的操作指南，从硬件准备到软件配置，再到代码实现和APP操作，涵盖了将STM32和ESP8266连接到机智云平台的所有步骤。它适合有一定硬件和编程基础，希望实现物联网项目的开发者和爱好者。

这个插件可以让你随意、随时、随地的对接任何一家码支付、易支付等平台，包括但不限于网银、京东支付、甚至是USD等等，理论上可以对接全球一切货币。 更新时间：2023年2月1日 本次更新内容： 1. 插件支持市面上有的码支付，让你不用申请，直接就是个人码都能收款，而且实时回调。 2. 支持市面上所有易支付，且每一个支付方式单独列出到用户中心充值页面并且直连，用户充值无需再次跳转到支付平台的收银页面，更加便捷。 3. 每一种支付方式都拥有独立的开、关，包括手机版、PC版都是独立开关，让你精准掌握每一个顾客的支付习惯。 插件安装非常简单，大家遇到什么问题直接私信我免费解决即可。

点云技术是三维计算机视觉领域中的重要组成部分，它涉及到数据采集、处理、分析以及应用等多个环节。本资源包“经典点云数据集+点云+点云处理算法”提供了斯坦福大学的一系列经典点云模型，对于研究和开发点云处理算法的人员来说，是一个非常有价值的参考资料。 我们要理解什么是点云。点云是由一系列空间坐标点组成的集合，这些点在三维空间中代表物体的表面信息。通过激光雷达（LiDAR）、RGB-D相机等设备，我们可以获取到这些三维点的数据，用于构建物体或环境的三维模型。点云数据集则是一批经过整理和标注的点云数据，用于训练和测试各种点云处理算法。 在本数据集中，包含了九个点云模型，它们以PLY和PCD两种格式提供。PLY是一种基于文本或二进制的3D模型文件格式，常用于存储点云数据和相关的几何与颜色信息。PCD是Point Cloud Library（PCL）项目中的文件格式，同样用于存储点云数据，且支持压缩，便于数据传输和存储。这两种格式都广泛应用于点云处理领域。 点云处理算法主要包括点云的预处理、特征提取、分割、配准、重建等多个步骤。预处理通常涉及去除噪声、滤波和平滑等操作，以提高数据质量。特征提取则是识别点云中的关键点、边缘或表面，为后续的分类、识别任务提供依据。分割是将点云划分为不同的区域或对象，而配准则涉及到对多个点云进行空间对齐，以便进行比较或融合。通过点云数据可以重建出高精度的三维模型。 利用这个数据集，可以进行如下的算法实验： 1. **滤波算法**：如Voxel Grid滤波、Statistical Outlier Removal（SOR）滤波、Radius Outlier Removal等，以去除噪声点。 2. **特征提取**：如SHOT、FPFH、PFH等特征，用于识别点云中的局部结构。 3. **分割算法**：例如基于密度的区域生长、基于聚类的分割或基于图割的方法，将点云分为不同的部分。 4. **点云配准**：使用ICP（Iterative Closest Point）或其变种，实现两个点云之间的精确对齐。 5. **三维重建**：如多视图立体匹配或基于点云的表面重建，生成高质量的3D模型。 通过对比不同算法在这些标准数据集上的表现，可以评估算法的性能，为算法优化和新算法设计提供依据。此外，这些数据也适用于深度学习模型的训练，如点云分类、分割和目标检测等任务。 这个数据集为点云处理的研究者和开发者提供了一个丰富的实践平台，有助于推动点云技术的发展和应用，无论是在自动驾驶、机器人导航、建筑建模还是虚拟现实等领域，都有着广泛的应用前景。

STM32CUBEMX工程，云平台控制LED和蜂鸣器，温湿度传感器数据上传

京细菜谱是一个美食分享网站,提供优质的家常菜谱大全，仿京细菜谱小程序源码为喜欢美食的朋友提供了很多的美食烹饪教程 让您轻松学会做美食。对不同食材和地域的饮食做了不同的分类和详细的做菜方法 分类十分详细，八大菜系、特色食品、特殊场合、热门功效、人群细分、烘焙甜品、口味和食材分类的十分详细。 本菜谱小程序源码为云开发版本，不需要域名和服务器即可搭建小程序，直接导入开发者工具即可上传审核。 在当今社会，随着科技的迅猛发展，移动互联网已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。微信小程序作为一种新型的应用形式，其便捷性和易用性受到了广大用户的青睐。它无需下载安装，只需扫一扫或者搜索即可打开应用，极大地方便了人们的生活。而美食分享类的小程序更是以其独特魅力，成为了人们交流饮食文化、分享烹饪心得的重要平台。 “仿京细菜谱微信小程序源码云开发菜谱微信小程序源码.zip”这一标题所指的，就是一个专注于提供高质量家常菜谱的微信小程序源码。从描述中我们可以得知，这个小程序不仅为广大美食爱好者提供了丰富多样的美食烹饪教程，而且在内容分类上做到了细致入微。它涵盖了八大菜系、特色食品、特殊场合用菜、各种热门功效相关的食品、不同人群适宜的食谱以及烘焙甜品等多个细分领域，每个分类下又有更细致的食材和口味的划分。通过这样的分类，用户可以非常便捷地根据自己的喜好和需求，快速找到想要学习的菜谱。 更为重要的是，这一小程序的源码为云开发版本，这意味着用户不需要具备专业的服务器和域名知识，就可以轻松地搭建起自己的小程序。用户只需将源码导入微信开发者工具，进行一些简单的配置后，便可以上传至微信平台进行审核。这大大降低了小程序开发的技术门槛，使得更多没有专业背景的个人或小型团队也能够参与到小程序的开发中来，分享自己的美食成果。 此外，对于热衷于分享美食的用户而言，这样的小程序提供了一个非常好的平台。通过上传自己的烹饪心得和作品，不仅能够得到他人的赞赏和交流，还能够帮助他人学习新的烹饪技巧，传播饮食文化。同时，对于一些美食爱好者来说，这也是一种记录和分享自己美食生活的方式，通过小程序的互动功能，可以和更多志同道合的朋友交流心得，共同享受美食带来的快乐。 “仿京细菜谱微信小程序源码云开发菜谱微信小程序源码.zip”所代表的不仅仅是一份技术文件，更是一个连接美食爱好者、传承饮食文化的平台。它通过云开发技术的便利性，为用户提供了一个简单、快捷、高效的学习和分享方式，让热爱美食的人们在指尖的轻触间，享受到美食带来的无穷魅力。

智能家居系统通过连接不同的传感器和设备，实现了居家环境的智能控制和监控。在这个系统中，STM32微控制器通常用于采集环境数据，如温度和湿度信息。STM32是一款性能强大的单片机，具备多种内置功能，能够高效地处理来自传感器的数据。 ESP8266模块则作为无线通信的桥梁，它是一款成本效益高且功能强大的Wi-Fi模块，可以轻松地将STM32收集到的数据上传至云端。通过编程设置，STM32可以定期读取温湿度传感器的数据，并通过串行通信协议发送给ESP8266。然后，ESP8266利用其Wi-Fi功能连接到互联网，并将数据传送到Things Cloud云平台。 Things Cloud是一个提供设备连接服务的云平台，支持数据的存储、分析和可视化。当ESP8266将数据上传到Things Cloud后，用户可以在云平台上查看实时的温湿度数据，也可以利用平台提供的数据分析工具进行数据处理和生成报告。 此外，为了方便用户随时随地查看和管理家中的环境状况，还可以开发一款手机APP与云平台进行交互。这个APP可以通过Things Cloud提供的API接口获取数据，并展示给用户。用户可以通过APP

点云最佳拟合、最佳迭代以及ICP（Iterative Closest Point）是计算机视觉和三维几何处理中的核心概念，尤其在3D扫描、机器人定位、自动驾驶等领域有着广泛的应用。下面将详细阐述这些知识点。 点云是通过激光雷达、深度相机等设备获取的三维空间中的离散点集合，它描述了物体表面的信息。处理点云数据时，一个关键任务就是进行点云的最佳拟合，即找到一个理想的几何模型来近似这些点，以便于理解场景结构、去除噪声或进行物体识别。最佳拟合通常涉及最小化点到模型的距离误差，这可以通过各种数学优化方法实现，如最小二乘法。 最佳迭代是一种优化策略，用于逐步改进模型的拟合质量。在点云处理中，初始模型可能与实际数据存在较大偏差，通过不断迭代，每次调整模型参数以减小点云与模型之间的差异，最终达到最佳状态。这个过程可能包括多次计算点云到模型的距离、更新模型参数、重新计算距离，直到满足预设的收敛条件或达到最大迭代次数。 ICP算法是实现最佳拟合和迭代的一个经典方法，由Besl和McKay在1992年提出。ICP的主要思想是通过反复寻找点云中每个点最近的模型点，然后根据这些匹配对调整模型的位置和姿态，直到点云与模型的对应关系达到最佳。具体步骤如下： 1. 初始化：设定一个初始的模型位置和姿态。 2. 配对：计算点云中的每个点到模型的最近邻，形成匹配对。 3. 更新：根据匹配对的残差（即点到模型点的距离），通过最小化位姿变换的代价函数来更新模型的位置和姿态。 4. 重复：再次执行配对和更新步骤，直至达到预设的迭代次数或者匹配误差低于阈值。 ICP算法有多种变体，例如基于概率的GICP（Generalized Iterative Closest Point）、基于协方差的CICP（Consensus-based Iterative Closest Point）以及考虑重采样和聚类的RANSAC-ICP等，这些方法都在不同的场景下提升了ICP的性能和稳定性。 在"libicp"库中，包含了实现ICP算法和其他相关操作的工具和函数。这个库可能提供了点云数据的读取、预处理、点云匹配、模型拟合等功能，便于开发者在自己的项目中应用ICP算法进行3D点云的处理和分析。 点云最佳拟合和最佳迭代是通过数学优化手段改善模型对点云数据的拟合程度，而ICP算法是其中一种有效的方法。通过理解和应用这些技术，我们可以更好地理解和解析三维环境，推动相关领域的技术发展。

本文利用非静力平衡的中尺度模式MM5（V3）对2004年14号台风RANANIM （“云娜”）在登陆前近海加强及登陆初期的过程进行了54 h模拟，并加入人造台风优化初始场。结果表明：MM5能比较好地模拟出台风近海及登陆初期的移动路径及台风中心气压的变化。利用数值模拟结果，讨论了RANANIM （2004）台风在近海加强过程中的环流、动力和热力结构特征。发现在台风RANANIM近海加强的过程中对应有高空200 hPa净辐散场的存在，台风中心气压随净辐散值的增大而降低，反之亦然。净辐散值的减小对台风中心气压的