LoRa点对点系统源代码

本程序基于蒙特卡洛思想生成电动汽车充电负荷曲线，利用第十一届电工杯所提供的数据（充电开始时间，充电电量，充电功率）得到一万台电动汽车充电负荷曲线。蒙特卡洛只是解决问题的一种思想，本程序可为其他利用蒙特卡洛的问题求解提供借鉴。

PT100温度变送器的正温度系数补偿的计算方法、查找表。使用连接方式，补偿电路等。

通过qt程序显示搜索到的wifi，获取wifi名称，输入密码后，修改配置文件，再使配置文件生效即可

资源包含两个优秀的文档，一个是《FREERTOS 实时内核实用指南》，该文档是一位工程师对官方源文档的翻译，翻译非常到位。另一个文档是《FreeRTOS开发手册》，该文档是由正点原子编写，包含对FreeRTOS的应用开发以及对源码的详细分析。以一个个简单例程实现。

使用HTML+css3写的漂亮后台管理系统登录界面，界面非常美观，分格好看。拿来作为系统的登录界面非常合适

二进制转换十进制例：  01100100 =100  第0位：0*2^0=0  第1位：0*2^1=0  第2位：1*2^2=4  第3位：0*2^3=0  第4位：0*2^4=0  第5位：1*2^5=32  第6位：1*2^6=64  第7位：0*2^7=0         4 32 64=100八进制转换十进制例：  1507=839  第0位：7*8^0=7  第1位：0*8^1=0  第2位：5*8^2=320  第3位：1*8^3=512         7 320 512=839十六进制转换十进制例：  2AF5=10997  第0位：5*16^0=5  第1位：F*16^1=240  第2位：A*16^2=2560  第3位：2*16^3=8192         5 240 2560 8192=10997十进制转换八进制例：  120=170  120 120/8 15 0  15  15/8  1  7  1   1/8   0  1十进制转换二进制和十进制转换八进制一样只是把除数变成2。十进制转换十六进制例：  120=78  120 120/16 7 8  7   7/16   0 7二进制转换十六进制例:  二进制转换十六进制是以4位一段分别转换为十六进制。  权值：23=8,22=4,21=2,20=1  所以：1111=F 二进制                  十进制               十六进制 1111            8 4 2 1=15                      F 1110            8 4 2 0=14                      E ......1111 1101 , 1010 0101 , 1001 1011  F    D  ,   A    5  ,   9   B原码：    一个整数，按照绝对值大小转换成二进制，成为原码。  例：00000000 00000000 00000000 00000101 是5的原码反码：   将二进制数按位取反，所得的新二进制数称为原二进制数的反码。   取反操作指：1变0；0变1例：    00000000 00000000 00000000 00000101每一位取反，得11111111 11111111 11111111 11111010   称：00000000 00000000 00000000 00000101是11111111 11111111 11111111 11111010的反码补码：     反码加1称为补码    也就是说，要得到一个数的补码，先得到反码，然后将反码加上1，所得数称为补码例：00000000 00000000 00000000 00000101是11111111 11111111 11111111 11111010的反码   那么，补码位：11111111 11111111 11111111 11111010 1=11111111 11111111 11111111 11111011

人脸检测和人脸识别都是属于典型的机器学习的方法，但是他们使用的方法却相差很大。对于人脸检测而言，目前最有效的方法仍然是基于Adaboost的方法。在网上可以找到很多关于Adaboost方法的资料，但基本上是千篇一律，没有任何新意。给初学者带了很多不便。建议初学者只需要认真阅读：北京大学 赵楠 的本科毕业论文 ：基于 AdaBoost算法的人脸检测 这篇毕业论文就够了。作者详细分析了Adaboost算法在人脸检测中的具体执行过程，尤其是关于弱分类器的Haar特征选取过程，描述的相当清晰。北京大学太科生业论文最后一章,用编写的实现了 Adaboost算法的FDt程序,给出了相应的人脸检测实验结果,并和 Viola等人的结果做了比较关键词 Keywords∧ adaboost方法、人脸检测、 Boosting方法、PCA学习模型、弱学习工工TI北京大学太科生业论文谨以此论文献给A腺嘌呤、T胸腺嘧啶、G鸟嘌呤、C胞嘧啶、1和0-智能的基本构件和开拓智能研究的伟大先驱者们This dissertation is dedicated toA, T, G, C, 1 and o, the building blocks ofintelligence.andto the pioneers uncovering the foundations ofintelligence.北京大学太科生业论文正文目录 Contents摘要 ABSTRaCTI正文目录 CONTENTS图录LISTOFFIGURES…I表目录LISTOF TABLES····················a···········ba·。·········。··。······VIII人脸检··11概12难点与展望213人脸检测方法的性能评测1.31人脸图像数据库………41.3.2性能评测.2检测方法分类…2,1基于知识的方法●●●●●·●··●●●●●D·●b●鲁●·●●●。●。D●●·●●·●·。D。●。·。。●●●D·●看●。·●。·D●看●看。●。●8北京大学本科生毕业论文22特征不变量方法3模板匹配方法●香●鲁●鲁·●D·。●·。●·鲁●●鲁·●鲁鲁●●●鲁●·鲁··。●·●鲁音·●鲁。●···。·●●●鲁自●·鲁鲁。●●●b·●鲁自非b●●。●10基于表象的方法113经典方法概述···············.s.····················································121神经网络NEURALNETWORK232特征脸EIGENFACE1333基于样本学习方法 EXAMPLE-BASEDMETHODS34支持向量机 SUPPORTⅴ ECTOR MACHINE(SVM)........1535隐马尔科夫模型 HIDDEN MARKOV MODEL(HMM)4 ADABOOST方法概述164.1引2 PAC学模164.21概述14.22数学描述音音音。音音…………………………17V工北京大学太科生业论文43弱学习强学1844BOOSTING方法5矩形特征与积分图a···············4·················4··4········‘·4······4··4······2051引言··········.·········································.···········252矩形特征 RECTANGLE FEATURE2521概述.205.22特征模版.21检器内特征总数2252.31子窗口内的条件矩形5232条件矩形的数量…52.33子窗口的特征矩形数量.2352.34结果2453积分图 INTEGRAL IMAGE25531概念含………………25532利用积分图计算矩形特征值.27V工I北京大学太科生业论文5.32.1图像区域的积分图计算.5322矩形特征的特征值计算86 ADABOOST训练算法●●●D··●·●···●●。·●·。·●●鲁·●··。·●。·●鲁。●自·鲁。●。●●b·。·●。●鲁306.1训练基本算法·●。●。·●··●●·●。鲁鲁●●b·●鲁●··●·●。。●看●。鲁●·●●香···曲鲁鲁●鲁●306.1.1基本算法描述306.12基本算法流程图3262弱分类器 WEAK CLASSIFER33621特征值f(x)62阈值q、方向指示符p38623弱分类器的训练及选取…...83强分类STRONGCLASSIFIER40631构成40632错误率上限407程序实现及结果.………4371样本集●●·●·····●···········●··············●·······●··●·●·····●··········●··········●··●··●4372练难点及优化44721计算成本14V工工T北京大学本科生毕业论文7.2.2减少矩形特征的数量……省着音自··。·非。。音音。非D音音普申普普普非非非非着44723样本预处理4573检测结果467.31检测器……46732实验结果..477321实验对比477.322更多实验结果49733结论53致谢 ACKNOWLEDGMENTS54参考文献REFERENCES54Ver o76图目录 List of Figures人脸析流程2图2人脸的遮挡、不同表情、图像的质量、旋转等等都会影响人脸检测.3图3典型的正面人脸图像数据库中的人脸图像.图4左侧为测试图像,右侧为检测结果。不同的标准会导致不同的检测结果。北京大学本科生毕业论文图5基于知识的人脸检测方法抽象出人脸的基本特征规则图6—种人脸检测模板:这个模板由16个区域(图中灰色部分)和23种区域关系(用箭头表示)组成.10图7 ROWLEY的带有图像预处理的神经网络系统…13图8人脸高斯簇和非人脸高斯簇14图9矩形特征在人脸上的特征匹配。上行是24×24子窗口内选出的矩形特征,下行是子窗口检测到的与矩形特征的匹21图10计算mXm检测器内所有可能的矩形的数量。22图11积分图与积分的类比25图12坐标A(x,y)的积分图定义为其左上角矩形所有像素之和(图中阴影部分)。s(x,y)为A(x,y)及其y方向向上所有像素之和(图中粗黑竖线)26图13区域D的像素和可以用积分图计算为:i+i-(i2+i)图14矩形特征的特征值计算,只与此特征端点的积分图有关…...9

TCP IP协议与网络编程实验报告，共涵盖该门课程的五个实验。

如果采用C#和Halcon混合编程做图像视觉，这是一个不可多得的可供直接拿来使用的源代码，写的非常好。如果你是刚入门的，那么就耐心的去读每一行代码，直到把它搞清楚，相信你最终一定得益匪浅。

商品销售管理系统属于小型的进销存管理系统，主要由基础信息管理、入库管理、销售管理、查询管理、往来帐管理和系统管理6个功能模块构成。 基础信息管理模块在基础信息管理模块中需要实现操作员信息、商品信息、供应商信息、客户信息的管理和商品库存表等功能。 入库管理模块在入库管理模块中需要实现商品入库管理、入库退货管理。 销售管理模块在销售管理模块中需要实现商品销售管理、销售退货管理。 查询管理模块在查询管理中需要实现商品入库查询、入库退货查询、销售查询、销售退货查询。 往来帐管理模块在往来帐管理模块中需要实现供应商结款管理、客户结款管理。 系统管理模块在系统管理模块中