APQP开发审核资料 1.经过大众、上汽、小鹏、雷诺的体系审核 2.结合AIAG APQP手册、VDA6.3、VDA4.3、PMP进行整合编制（优化）。 3.标准化模板，层次清晰，五大阶段依次展开，共计约90份文件 4.适合项目管理、质量管理、技术开发、试验相关的朋友使用。 5.对于新成立的汽车事业部门，可以节省数月的工作量。 作者：8年的项目管理经验，2年主机厂、3年国企、3年外企，PMP证书。 本资料是作者多年的经验梳理

APQP开发审核资料：汽车行业标准化的项目管理与质量审核整合编制方案，资深项目管理经验者的经验梳理。,APQP开发审核资料 1.经过大众、上汽、小鹏、雷诺的体系审核 2.结合AIAG APQP手册、VDA6.3、VDA4.3、PMP进行整合编制（优化）。 3.标准化模板，层次清晰，五大阶段依次展开，共计约90份文件 4.适合项目管理、质量管理、技术开发、试验相关的朋友使用。 5.对于新成立的汽车事业部门，可以节省数月的工作量。 作者：8年的项目管理经验，2年主机厂、3年国企、3年外企，PMP证书。 本资料是作者多年的经验梳理 ,APQP开发审核资料;体系审核;整合编制;标准化模板;五大阶段;项目管理;质量管理;技术开发;试验;新汽车事业部门;经验梳理,优化整合的APQP开发审核资料集：四大车企体系认证的标准化模板

证据深度学习 “所有模型都是错误的，但是某些模型（知道何时可以信任它们）是有用的！” -乔治·博克斯（改编） 该存储库包含用于重现的代码（如所发布的），以及更通用的代码，以利用证据学习来训练神经网络，以直接从数据中学习不确定性！ 设置 要使用此软件包，必须首先安装以下依赖项： python（> = 3.7） 张量流（> = 2.0） pytorch（支持即将推出） 现在，您可以安装以开始为模型添加证据层和损失！ pip install evidential-deep-learning 现在，您可以直接在现有tf.keras模型管道（ Sequential ， Functional或model-subclassing ）的一部分中直接使用此包： >>> import evidential_deep_learning as edl 例子 要使用证据深度学习，必须将模型的最后

OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的图像处理和计算机视觉框架，被广泛应用于学术研究和工业界。这个压缩包中的内容显然与使用OpenCV进行图像处理和人脸识别有关，特别是结合MFC（Microsoft Foundation Classes）来构建图形用户界面的应用。下面我们将深入探讨OpenCV的核心概念、人脸检测技术和视频输入，以及如何在MFC环境中集成OpenCV。 1. OpenCV核心概念： OpenCV提供了一系列函数和类，用于图像处理、特征提取、物体识别、视频分析等。cxcore、cv和highgui是早期OpenCV版本中的核心模块，分别处理基本数据结构、图像处理和用户界面。cxcore包含矩阵运算和内存管理，cv包含图像处理和计算机视觉算法，highgui则用于图像显示和视频读取。 2. 人脸检测： OpenCV提供了多种人脸检测方法，如Haar级联分类器、Adaboost、Local Binary Patterns (LBP) 等。最常用的是Haar级联分类器，它通过预先训练的级联分类器XML文件来检测图像中的人脸。这个压缩包可能包含一个这样的XML文件，用于在图像或视频帧中实时检测人脸。 3. 视频输入： 在OpenCV中，可以使用VideoCapture类来读取视频文件或捕获来自摄像头的实时流。VideoCapture对象可以设置不同的参数，如帧率、分辨率等，并通过read()函数获取每一帧图像，然后对这些帧进行处理。 4. MFC与OpenCV的集成： "在MFC中使用OpenCV.doc"文档很可能详细介绍了如何在MFC应用中整合OpenCV的功能。MFC是微软提供的C++类库，用于简化Windows应用程序开发。将OpenCV与MFC结合，可以创建具有专业界面的图像处理软件，例如"CVMFC.exe"可能是这样一个应用实例。通常，我们需要处理包括资源管理、消息映射、事件处理等在内的细节，以确保OpenCV的图像处理结果能在MFC窗口中正确显示。 5. 其他文件： "libguide40.dll"可能是一个库文件，支持特定的库功能；"strmiids.lib"可能与DirectShow相关，用于视频捕获和播放；"CaptSetup.txt"可能包含了视频捕获设备的配置信息；"Image"和"CVMFC"目录可能包含了示例图像和程序相关的其他资源。 这个压缩包提供了一套完整的OpenCV图像处理和人脸检测解决方案，包括库文件、文档、可执行程序和可能的配置信息。通过学习和理解这些内容，开发者可以构建自己的图像处理应用，特别是在MFC环境下实现用户友好的界面和功能。

创创猫B2B2C多商户商城是一款功能全面的电商平台系统，其开发语言为Java，采用Spring Boot框架。该系统的显著特点是其前端使用uni-app进行开发，这种技术允许前端界面能够一次编写，多端部署。具体而言，这意味着商城平台不仅能够在传统的网页端（H5）展示，还能够打包成不同平台的应用程序，如微信小程序和原生APP，从而使得商家的客户能够通过多种途径访问商城，大大提升了用户体验和商家的市场覆盖能力。 该系统的核心理念在于B2B2C模式，这是一种结合了企业对企业（B2B）和企业对消费者（B2C）的商业模式，允许多个商家在同一个平台上销售产品或服务。这种模式下，商家可以直接面对消费者，同时也可以与其他商家共享平台资源，如物流、支付等，从而降低运营成本，提高效率。创创猫B2B2C多商户商城的出现，为商家提供了这样一个机会，使得他们能够借助统一的平台优势，进行多商户的集中式管理。 从技术架构上来看，Spring Boot作为该系统的后端开发框架，它简化了基于Spring的应用开发，通过提供一系列的Starters和自动配置特性，使得开发者可以快速搭建项目，并且能够独立于其他模块，以快速启动和运行的方式提供服务。这种架构保证了系统运行的高效性和稳定性，是现代企业级应用开发中非常受欢迎的框架之一。 在实际应用中，商城系统需要处理包括商品管理、订单处理、用户管理、支付系统集成、物流跟踪等多个方面的问题。创创猫B2B2C多商户商城通过其完善的功能集合，为这些问题提供了标准化和定制化的解决方案。商家可以根据自身需求，灵活地配置和管理其商城平台，同时也能享受到系统提供的维护和更新服务，确保商城能够随着市场和业务的发展而不断进化。 商城系统的另一个重要组成部分是用户界面。uni-app作为一个开发框架，它的跨平台特性使得开发者能够编写一次代码，并在iOS、Android、Web（包括PC和移动端）、各种小程序等平台上运行，极大地提高了开发效率，并降低了维护成本。此外，uni-app还支持Vue.js语法，使得前端开发更加灵活和高效。 创创猫B2B2C多商户商城系统在技术上具备了现代电商系统所需的关键元素，如多平台部署能力、多商户管理、系统稳定性、以及便捷的维护性。它不仅适合于新零售、网店、商城等应用场景，也能够满足不同规模商家对于电子商务平台的需求。通过提供一套成熟的解决方案，创创猫B2B2C多商户商城能够帮助商家在竞争激烈的市场中脱颖而出，实现业务的快速扩展和持续增长。

传统A*算法与创新版对比：融合DWA规避障碍物的仿真研究及全局与局部路径规划,1.传统A*算法与改进A*算法性能对比?改进A*算法融合DWA算法规避未知障碍物仿真。 算法经过创新改进，两套代码就是一篇lunwen完整的实验逻辑，可以拿来直接使用 改进A*算法做全局路径规划，融合动态窗口算法DWA做局部路径规划既可规避动态障碍物，又可与障碍物保持一定距离。 可根据自己的想法任意设置起点与终点，未知动态障碍物与未知静态障碍物。 地图可更改，可自行设置多种尺寸地图进行对比，包含单个算法的仿真结果及角速度线速度姿态位角的变化曲线，仿真图片丰富 绝对的高质量。 ,关键词：A*算法; 改进A*算法; 算法性能对比; 融合DWA; 局部路径规划; 全局路径规划; 障碍物规避; 地图设置; 仿真结果; 姿态位角变化曲线。,"改进A*算法与DWA融合：全局路径规划与动态障碍物规避仿真研究"

基于不同调制方式下AWGN信道性能的深入分析：4QAM、16QAM与64QAM的加噪前后对比与误码率、误符号率探讨的十图仿真程序学习指南。,基于4QAM，16QAM，64QAM调制方式下经过AWGN信道的性能分析 均包含加噪声前后的星座图、误码率和误符号率性能对比，该程序一共10张仿真图，可学习性非常强 ,基于4QAM; 16QAM; 64QAM调制方式; AWGN信道; 性能分析; 星座图对比; 误码率; 误符号率; 仿真图学习,4QAM、16QAM、64QAM调制在AWGN信道性能分析与比较

华擎ASROCK Z370-PRO4 ATX大板魔改biso，需用编程器烧写FLASH，经过实测验证，支持8/9代ES和魔改CPU,支持ql3x QHPW qhr7 ql2x qnct qtj2 qqlt qtj1 qqls E2176M E2186M E2286M i9 9980HK E2124 E2134 QNCW QNCU QNCV 等U。

标题中的“java 代码 根据目标网址列出经过的路由IP和经过的位置”是指通过Java编程实现的一个功能，它能够追踪网络数据包从源到目标网址的路径，并显示出沿途经过的路由器IP地址以及对应的地理位置。这个功能在网络诊断、网络性能分析或者网络安全研究中非常有用。下面将详细阐述相关的知识点： 1. **Java编程语言**：Java是一种广泛使用的面向对象的编程语言，具有跨平台性，能够在不同的操作系统上运行。在本场景中，Java被用来编写这个网络追踪的程序。 2. **网络编程**：Java提供丰富的网络编程API，如`java.net`包，它包含Socket、ServerSocket、URL等类，可以用于创建网络连接、发送和接收数据。 3. **IP路由**：在互联网中，数据包从源到目标的传输过程中会经过多个路由器，每个路由器根据其路由表决定将数据包转发到哪个下一跳IP。IP路由是网络通信的基础，也是本问题的核心。 4. **traceroute命令**：在操作系统中，有一个名为traceroute的工具，可以显示数据包到达目标主机所经过的IP路由。Java代码实现的这个功能可能类似traceroute，但使用编程的方式进行控制和处理。 5. **ICMP协议**：traceroute通常利用ICMP（Internet Control Message Protocol）回显请求和回显应答报文来确定路径。Java代码可能通过发送特定的ICMP报文并解析响应来实现这一过程。 6. **DNS解析**：为了获取IP对应的位置信息，可能需要用到DNS（Domain Name System）服务，将IP地址转换为地理位置相关的域名或主机名。 7. **第三方库**：由于Java标准库可能不直接提供获取IP位置的功能，开发者可能会使用第三方库，如MaxMind的GeoIP库，来根据IP地址查找对应的地理位置信息。 8. **MyEclipse集成开发环境**：MyEclipse是基于Eclipse的Java集成开发环境，提供了丰富的Java项目管理和开发工具。代码是在MyEclipse中创建和测试的，说明开发者使用了这个IDE。 9. **文件pcip**：这个可能是Java程序的源代码文件，或者是程序运行输出的路由信息结果文件。如果要查看具体实现，需要解压并阅读这个文件的内容。 这个Java程序通过网络编程技术模拟traceroute的过程，跟踪数据包从源到目标的路径，并结合IP定位服务获取每个路由IP的地理位置信息。实现这样的功能需要对网络协议、Java编程以及可能的第三方库有深入的理解。

在MATLAB中实现图片叠加是一项常见的图像处理任务，特别是在3D重建、计算机视觉或时间-of-flight（ToF）相机校准等领域。本项目名为"ToF-Calibration"，它提供了一个工具箱，专门用于ToF相机的校准，这在精确测量距离和进行三维成像时非常重要。该工具箱经过了英特尔的创意测试，并且对Kinect2传感器进行了测试，表明其兼容性和实用性。 在图像处理中，图片叠加通常指的是将两张或多张图像按照特定的规则融合到一张图像上，可以用于对比分析、透明度调整或者创建合成图像。在ToF相机校准中，图片叠加可能被用来比较原始深度图和校准后的深度图，以便评估校准效果。 MATLAB提供了丰富的图像处理函数来支持图片叠加。例如，可以使用`imfuse()`函数将两幅图像融合在一起，用户可以选择不同的融合方法来控制结果图像的视觉效果。此外，`imread()`用于读取图像，`imshow()`用于显示图像，而`imwrite()`则用于保存处理后的图像。 在"ToF-Calibration"工具箱中，可能包含以下功能： 1. **数据读取与预处理**：从ToF相机捕获的原始数据可能需要进行噪声过滤、灰度转换等预处理，以提高后续校准的精度。 2. **校准模型建立**：利用几何或统计方法建立相机的校准模型，这通常包括参数估计，如焦距、畸变系数等。 3. **图像配准**：确保不同图像之间的相对位置和角度一致，以便于叠加。 4. **图像叠加**：通过上述处理后，将原始图像和校准后的图像进行叠加，对比分析校准效果。 5. **评估与优化**：通过对比分析，评估校准的质量，并进行迭代优化，直至达到满意的校准结果。 6. **用户界面**：为了方便非专业用户使用，工具箱可能还包括一个图形用户界面（GUI），使得操作过程可视化和交互化。 在"ToF-Calibration-master"这个压缩包中，很可能包含了源代码、示例数据、文档和其他相关资源。用户可以通过解压并导入MATLAB来运行和研究这些代码，从而学习和应用图像叠加以及ToF相机的校准技术。 这个项目为理解和实现ToF相机的校准提供了一个实用的平台，同时也为图像处理爱好者和研究人员提供了深入学习的机会。通过这个工具箱，用户不仅可以掌握图片叠加的技术，还能了解到更复杂的相机校准流程和背后的理论。