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# 基于Raspberry Pi Pico的智能自主两轮机器人小车系统 ## 项目简介 本项目围绕智能自主两轮机器人小车展开,借助Raspberry Pi Pico微控制器、多种传感器以及PID(比例 积分 微分)控制器,达成高效导航、障碍物规避和条形码识别等功能。目标是打造一款能在预设轨道行驶、巧妙避开障碍物并通过红外传感器识别条形码的机器人小车。 ## 项目的主要特性和功能 1. 基本运动控制借助电机传感器,实现小车在上下左右等多个方向的简单移动。 2. 速度精准调控运用PID控制器和编码器,对小车速度进行有效调节与控制。 3. 导航与路径规划可将迷宫转化为可打印地图,并依据生成的地图找出最短路径。 4. 障碍物检测利用超声波传感器测定与障碍物的最小和最大距离,进而避开障碍物。 5. 特殊信息识别通过红外传感器实现线路跟踪和条形码检测。 6. 方位获取借助磁传感器获取罗盘方位值。 7. 数据优化采用滤波技术提升传感器数据的准确性和精度。
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信息数据从传统到当代,是一直在变革当中,突如其来的互联网让传统的信息管理看到了革命性的曙光,因为传统信息管理从时效性,还是安全性,还是可操作性等各个方面来讲,遇到了互联网时代才发现能补上自古以来的短板,有效的提升管理的效率和业务水平。传统的管理模式,时间越久管理的内容越多,也需要更多的人来对数据进行整理,并且数据的汇总查询方面效率也是极其的低下,并且数据安全方面永远不会保证安全性能。结合数据内容管理的种种缺点,在互联网时代都可以得到有效的补充。结合先进的互联网技术,开发符合需求的软件,让数据内容管理不管是从录入的及时性,查看的及时性还是汇总分析的及时性,都能让正确率达到最高,管理更加的科学和便捷。本次开发的医院后台管理系统实现了病房管理、病例管理、处方管理、字典管理、公告信息管理、患者管理、药品管理、医生管理、预约医生管理、住院管理、管理员管理等功能。系统用到了关系型数据库中王者MySql作为系统的数据库,有效的对数据进行安全的存储,有效的备份,对数据可靠性方面得到了保证。并且程序也具备程序需求的所有功能,使得操作性还是安全性都大大提高,让医院后台管理系统更能从理念走到现实,确确实实的
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(源码)基于Go语言和Vue3的New Bing演示站点.zip
# 基于Go语言和Vue3的New Bing演示站点 ## 项目简介 本项目是基于Go语言和Vue3开发的微软New Bing演示站点,能让用户拥有和New Bing一致的UI体验,支持ChatGPT提示词,在国内也能使用,基本兼容微软Bing AI的所有功能,用户无需登录即可进行畅聊。 ## 项目的主要特性和功能 1. 服务器选择灵活Bing官方聊天服务器不可用时,可通过ModHeader添加请求头或本地部署中转服务聊天服务器可在设置中切换,默认的Cloudflare Workers有请求数限制,推荐自行部署。 2. 国内可用部署服务器需直连www.bing.com不重定向CN,支持配置socks连接。 3. 支持提示词库支持现有开源ChatGPT提示词库。 4. 高级功能体验需要画图等高级功能时,登录微软账号设置用户Cookie即可体验。 5. 问题解决方式多样遇到问题可依次尝试点击左下角按钮、刷新页面、清理浏览器缓存及Cookie。
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# 基于React18和Vite框架的乐哥后台管理系统 ## 项目简介 本项目是一个基于React18和Vite框架的后台管理系统,主要使用了Ant Design组件库,同时配置了React路由和Vite插件进行样式按需加载。项目采用TypeScript语言进行开发,旨在提供一个简洁、高效且可扩展的后台管理系统解决方案。 ## 项目的主要特性和功能 React18支持项目使用了React 18版本,并使用了新的createRoot API替代了ReactDOM.render,确保项目能够充分利用React 18的新特性。 Vite框架使用Vite作为项目构建工具,提供了快速的开发环境和优化的构建流程。 Ant Design组件库项目中使用了Ant Design组件库,提供了丰富的UI组件和工具,如按钮、表格、布局等。 React路由配置了React路由,实现了页面之间的导航和路由管理。
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# 基于Python的机器学习实战项目 ## 项目简介 这是一个基于Python的机器学习实战项目,涵盖了多种机器学习算法的实现,包括KNN、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、SVM、集成学习(如AdaBoost)以及线性回归和局部加权线性回归等。每个算法都有对应的Python代码实现,并提供了数据加载、模型训练和预测等基本功能。项目目标是让学习者通过实际代码练习,深入理解并掌握各种机器学习算法的原理和应用。 ## 项目的主要特性和功能 1. KNN(K最近邻)实现KNN分类算法,可用于分类任务,如文本分类、图像识别等。 2. 决策树实现基于ID3算法的决策树分类器,可用于处理分类问题。 3. 朴素贝叶斯实现朴素贝叶斯分类器,用于文本分类任务。 4. 逻辑回归实现逻辑回归模型,用于二分类问题。 5. SVM(支持向量机)实现SVM分类器,可用于多分类问题。 6. 集成学习实现AdaBoost算法,通过组合多个弱学习器创建一个强学习器。
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# 基于C++框架的语音转文本系统 ## 项目简介 本项目是一个高性能的语音转文本系统,基于OpenAI的Whisper自动语音识别(ASR)模型实现。项目采用纯CC++实现,无外部依赖,支持多种平台,包括Mac OS、iOS、Android、Linux、Windows等。系统能够在CPU上运行,具有低内存使用和高性能的特点。 ## 项目的主要特性和功能 1. 高性能推理基于OpenAI的Whisper模型,支持多种平台,包括Mac OS、iOS、Android、Linux、Windows等。 2. 无依赖实现纯CC++实现,无外部依赖,支持Apple Silicon的优化(Arm Neon和Accelerate框架)。 3. 低内存使用采用Flash Attention和Flash Forward技术,减少内存占用。
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村级行政界线数据 数据格式:矢量格式(.shp) 时间范围:每个省份年份不同,基本为2020年到2022年 数据坐标:CGCS2000/WGS1984 备注:由于村级行政界线小部分每年会有调整,所以该数据有部分地区不是最新界线。
3 楼 witcheryne 2012-02-01 11:03
有竞争是件好事
2 楼 geminiyellow 2012-02-01 08:40
1 楼 levithinking 2012-02-01 00:31