使用高德api可以完成“地理编码”和“反地理编码” 地理编码：根据给定的地名，获得具体的位置信息（比如经纬度、地址的全称等） 反地理编码：根据给定的经纬度，获得具体的位置信息

基于C#开发平台，用URL资源实现对特定地图的浏览，查找，以及根据经纬度定位到具体位置，测算距离，查询路线！

也许你也会跟我一样认为典型数据表中的某些规格难以理解，这是因为其中涵盖了一些你不太熟悉的隐含惯例。对许多RF系统工程师而言，其中一种规格便是锁相环（PLL）中的相位噪声。

这是原来视频给出的步骤： 讲解mjpg-streamer 1. 如何将mjpg-streamer移植到开发板上 文件系统：fs_mini_mdev_new_auto_wifi_ap.tar.bz2 (1) libjpeg 的移植 tar xzvf libjpeg-turbo-1.2.1.tar.gz cd libjpeg-turbo-1.2.1 mkdir tmp ./configure --prefix=/work/jz2440/libjpeg-turbo-1.2.1/tmp --host=arm-linux make make install cp /work/jz2440/libjpeg-turbo-1.2.1/tmp/lib/*so* /work/nfs_root/fs_mini_mdev_new/lib/ -d (2) mjpg-streamer 的移植： tar xvf mjpg-streamer-r63.tar.gz cd mjpg-streamer-r63 修改所有的Makefile

node-oom-heapdump 即将在发生“内存不足”错误之前创建V8堆快照的节点模块。 它还可以根据请求创建堆转储和CPU配置文件，例如“ v8-profiler”，但是这样做是在进程外进行的，因此不会干扰主进程的执行。 在Node.js 7.x，8.x，9.x，10.x，11.x，12.x，13.x和14.x上进行了测试。 目前不支持Node.js <7.0（尽管如果需要可以修复）。 由于Stuart Miller（ ），还附带了预构建的二进制文件（托管在Github发行版中）。 为什么？ 当在内存不足的环境中运行nodejs进程时，发生的每一次内存不足都是很有趣的。 为了弄清为什么进程内存不足，堆快照（例如heapdump）可以提供很多帮助。 该模块将在发生内存不足错误之前（通过利用V8引擎的'SetOOMErrorHandler'）创建一个堆快照。 它显示了在发生内

交通标志识别 在这个项目中，我使用卷积神经网络对交通标志进行分类。 具体来说，我训练了一个模型，用于根据“德国交通标志对交通标志进行分类。 我使用TensorFlow进行模型开发，并在GPU上对其进行了训练。 分几个步骤： 加载数据集 探索，总结和可视化数据集 设计，训练和测试模型架构 使用模型对新图像进行预测 分析新图像的softmax概率 完整的项目代码可以在找到 数据集摘要与探索 1.数据集的基本摘要。 此步骤的代码包含在的3d code cell中 我使用了pandas库来计算交通标志数据集的摘要统计信息： 训练示例数= 34799 测试例数= 12630 图像数据形状=（32，32，3） 班级数量= 43 2.数据集的探索性可视化。 该步骤的代码包含在的5th code cell中。 这是数据集的探索性可视化。 它是显示数据分布方式的条形图。 我们看到分布不均。

这个是根据图片精准的涂色，不会随意涂到哪都是，没有油漆桶的效果，只有铅笔涂色

ROS2机器人建模，学习记录，笔记根据鱼香ROS网站记录。

GraphGenerator 根据随机网络和无标度网络模型的图形生成器。 介绍 应用程序接口明显分为两部分：一个是根据随机网络模型生成图（根据Erdos-Renyi），另一个是生成无标度图（根据Barabasi-Albert模型）。 随机网络（Erdos-Renyi） 随机网络是在完全随机的过程之后创建两个节点之间的每个链接的网络。 有多种方法可以实现此模型，其中最著名的是Erdos-Renyi的方法。 根据该模型，选择每对节点，并以概率p链接（或不链接）它们，这对于整个网络是相同的。 要根据此模型生成图形，需要两个参数： 图中的节点总数。 它必须是一个大于0的值。 在任何两个节点之间生成链接的可能性。 它必须是介于0.0和1.0之间的值。 无标度网络（Barabasi-Albert） 无标度网络是其度分布遵循潜在定律的网络。 与随机变量相比，它的主要区别在于该模型考虑了集线器

overlayroot：在根目录上挂载覆盖文件系统