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fanuc ROBOT INTERFACE 介绍
fanuc robot的开发介绍文档，类似于SDK，介绍文档里面描述了大概可以进行哪些数据的的取值
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中国地面气候资料日值数据集201801-201906.rar
气象数据，中国地面气候资料日值数据集V3.0，2018年1月到2019年6月全部数据。"中国地面气候资料日值数据集（V3.0）"包含了中国699个基准、基本气象站1951年1月以来本站气压、气温、降水量、蒸发量、相对湿度、风向风速、日照时数和0cm地温要素的日值数据。PRS SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-PRS-10004-YYYYMM.TXT（本站气压）TEM SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-TEM-12001-YYYYMM.TXT（气温）RHU SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-RHU-13003-YYYYMM.TXT（相对湿度）PRE SURF_C
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单片机红外遥控知识打包
红外串行通信.pdf红外遥控多路抢答器的设计.pdf红外遥控器编码（全）.pdf基于AT89C52单片机的红外发射与接收系统的研究.pdf基于AT89S51的多功能红外遥控器设计.pdf基于MCU的红外遥控智能家用照明系统的设计.pdf基于MSP430F1101的智能学习型红外遥控器的设计.pdf基于单片机的红外通讯设计.pdf基于单片机的红外遥控器的设计与应用.pdf基于单片机的红外遥控器解码器的设计.pdf基于单片机的红外自学习设计.pdf基于单片机系统的红外遥控器应用.pdf基于红外的数据通信模块的设计与实现.pdf学习型红外遥控器.pdf学习型红外遥控装置的
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Linux笔记 liunx入门教程
Linux笔记 liunx入门教程 liunx参考手册 centos为主
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Java-基于SSM框架的BBS论坛（完整）
Java基于SSM框架的BBS论坛系统（源码+数据库+配置文档），内容比较全面，修改数据库配置文件即可运行。
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Android项目GPS实时定位位置共享源码
Android项目GPS实时定位位置共享源码，完全可用。亲测测试，通过百度地图定位。
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网络调试助手（增强型）
网络调试助手，支持TCP/UDP服务器、客户端模式、串口通信，网络串口透传，网络绑定地址及端口，多发送缓冲区管理，绿色软件
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UWB定位DW1000官方手册中文翻译文档
uwb定位英文版看起来很吃力，用翻译狗翻译的官方dw1000芯片通用参考手册，给大家提供中文手册技术参考。
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SIFT算法详解及应用(讲的非常好很详细)
SIFT算法特点• SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。• 独特性(Distinctiveness)好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配。• 多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。• 经过优化的SIFT算法可满足一定的速度需求。• 可扩展性，可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。SIFT简介SIFTScale Invariant Feature Transform传统的特征提取方法成像匹配的核心问题是将同一目标在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同位姿情况下所成的像相对应。传统的匹配算法往往是直接提取角点或边缘,对环境的适应能力较差,急需提出一种鲁棒性强、能够适应不同光照、不同位姿等情况下能够有效识别目标的方法。己0]/3/己7彐SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT提出的目的和意义分1999年 British columbia大学大卫.劳伊( David g.Lowe)教授总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法,并正式提出了一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子一SIFT(尺度不变特征变换),这种算法在2004年被加以完善己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature Transform将一幅图像映射(变换)为一个局部特征向量集;特征向量具有平移、缩放、旋转不变性,同时对光照变化、仿射及投影变换也有一定不变性。己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法特点SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。独特性( Distinctiveness)好,信息量丰富,适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配。多量性,即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。经过优化的SIFT算法可满足一定的速度需求。可扩展性,可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法可以解决的问题目标的自身状态、场景所处的环境和成像器材的成像特性等因素影响图像配准/目标识别跟踪的性能。而SIFT算法在一定程度上可解决:目标的旋转、缩放、平移(RsT)图像仿射/投影变换(视点 viewpoint)光照影响(111 amination)目标遮挡( occlusion)杂物场景(c1 utter)噪声己0]/3/己7SIFT算法实现细节SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法实现步骤简述SIFT算法的实质可以归为在不同尺度空间上查找特征点(关键点)的问题。原图像特征点特征点目标的特检测描述征点集特征点匹匹配点矫配正目标图像特征点特征点目标的特检测描述征点集SIFT算法实现物体识别主要有三大工序,1、提取关键点;2、对关键点附加详细的信息(局部特征)也就是所谓的描述器;3、通过两方特征点(附带上特征向量的关键点)的两两比较找出相互匹配的若干对特征点,也就建立了景物间的对应关系。SIFT算法实现细节SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法实现步骤关键点检测己。关键点描述彐·关键点匹配4·消除错配点己0]/3/己7关键点检测的相关概念SFTiant Feature Transfor1.哪些点是SIFT中要查找的关键点(特征点)?这些点是一些十分突出的点不会因光照条件的改变而消失,比如角点边缘点、暗区域的亮点以及亮区域的暗点,既然两幅图像中有相同的景物,那么使用某种方法分别提取各自的稳定点,这些点之间会有相互对应的匹配点。所谓关键点,就是在不同尺度空间的图像下检测出的具有方向信息的局部极值点。根据归纳,我们可以看出特征点具有的三个特征:尺度方向大小己0]/3/己7
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MATLAB密度聚类程序
基于MATLAB的密度聚类程序，DBSCAN.m，运行正确。
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