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在许多地理信息系统（GIS）和遥感应用中，栅格数据是一种常见的数据类型。栅格数据由一系列的栅格单元组成，每个栅格单元包含一个特定位置的值。在某些情况下，我们可能需要从栅格数据中找到最低值，即栅格中的最低点。本文将介绍如何使用PCL（Point Cloud Library）库中的GridMinimum功能来实现这一目标。
PCL是一个功能强大的开源库，用于处理点云数据。它提供了许多用于点云处理和分析的算法和工具。其中，GridMinimum是一个用于栅格化点云数据并查找栅格中最低点的方法。下面是一个示例代码，演示了如何使用PCL的GridMinimum功能来获取栅格数据中的最低点：
#include <iostream>
#include <pcl/point_types.h>
PCL 格网最低点滤波【2025最新版】
博客长期更新，本文最近一次更新时间为：2025年6月28日。
基于Java17、SpringBoot、vue3、antdv-next、uniapp等主流技术构建的全场景极速开发平台 MDP内置3个web端、1个移动端 重点解决用户中心、开发者平台、管理后台3个应
MDP-主数据平台，后端项目。专注于单点登录解决方案。内置用户中心、开发者平台、管理后台3个应用。包含：单点登录、Oauth2 登录、用户身份管理、应用申请、应用接入、主数据维护、主数据订阅、主数据广播、应用接口调用、接口管理管理和查看、系统配置等功能。
Win7时间修复（时间错误修复文件）
运行方法：解压后运行reg文件即可。 支持的Win7版本： 1. Windows 7 Starter（入门版 / 初级版） 2. Windows 7 Home Basic（家庭普通版） 3. Windows 7 Home Premium（家庭高级版） 4. Windows 7 Professional（专业版） 5. Windows 7 Enterprise（企业版） 6. Windows 7 Ultimate（旗舰版） 7. Windows 7 Professional for Embedded Systems（嵌入式专业版） 8. Windows 7 Ultimate for Embedded Systems（嵌入式旗舰版）
YOLO26算法行人行走检测+训练好的模型+102张数据集+pyqt可视化界面.zip
附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面，页面底部含可视化效果预览，毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别（中文）：[行走的人(person walking)] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 67 个 epoch，最终轮指标： 指标 | 数值 mAP50 | **0.8000** mAP50-95 | 0.5620 Precision | 0.5795 Recall | 0.8235 train/box_loss | 0.9538 train/cls_loss | 1.9897 val/box_loss | 0.9034 val/cls_loss | 2.7344 【训练过程分析】 进入训练阶段后，模型一开始的 mAP50 和 mAP50-95 均为 0.8000 和 0.5620，表明在开始阶段模型的收敛情况良好。从第 30 轮起，训练集的 mAP50 值稳定在了 0.8000，这说明模型在这之前能够迅速捕捉到主要目标，但精度提升的余地已然不大。同时，mAP50-95 在训练集上表现略差，从第 50 轮开始慢慢往上走至 0.5620。这反映出模型在检测更小、更远的目标上还存在一定差距，精度成为瓶颈。 随着训练深入，模型在验证集上的表现开始分化。从第 60 轮开始，验证集的 mAP50 和 mAP50-95 值分别为 0.7500 和 0.4500，相比训练集下降明显，表明模型存在一定程度的过拟合现象。训练集上的 box loss 和 cls loss 值分别为 ... 使用场景：毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。
科技中介服务机构想要提升服务效率，需要哪些数智工具支持？.docx
科技中介服务机构想要提升服务效率，需要哪些数智工具支持？
usb 扩容盘检测修复工具源码，编译产物
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融合UWB和IMU割草机定位EKF研究（Matlab代码实现）
内容概要：本文主要介绍了一个名为“Plecs全桥LLC谐振变换器仿真模型”的技术资源，该资源聚焦于电力电子领域中的LLC谐振变换器建模与仿真，涵盖开环、闭环控制、软启动设计及参数优化等核心内容。文档不仅提供了LLC变换器的详细建模方法与仿真案例，还系统梳理了其在高效电源转换系统中的应用，包括隔离型全桥拓扑结构的设计与性能分析。此外，资源汇总了大量Matlab/Simulink仿真模型及相关科研方向，涉及新能源并网、储能控制、电机驱动等多个前沿领域，全面展示LLC谐振变换器在现代电力系统中的关键技术实现路径。同时，文档附带多种学习资料获取途径，如网盘链接和公众号资源，便于研究人员深入实践与拓展研究。; 适合人群：具备扎实的电力电子、自动控制理论基础，从事新能源发电、开关电源设计、电力系统仿真等相关领域的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标：①深入理解LLC谐振变换器的工作原理、建模方法与控制策略；②开展电力电子变换器的仿真验证与参数优化设计；③支撑科研项目、学位论文或工程项目的系统仿真与方案验证； 阅读建议：建议结合所提供的仿真模型与参考文献，使用Plecs或Simulink软件进行动手实践，重点掌握LLC谐振变换器的建模流程、闭环控制设计、软启动机制及参数调试技巧，以全面提升在实际工程中的应用与创新能力。
基于变频控制的多相交错LLC谐振变换器闭环仿真（Simulink仿真实现）
基于变频控制的多相交错LLC谐振变换器闭环仿真（Simulink仿真实现）内容概要：本文主要介绍了基于Plecs的全桥LLC谐振变换器仿真模型，涵盖变频控制下的多相交错LLC谐振变换器闭环仿真、V2G电动汽车ACDC整流与双向CLLC谐振变换器充放电仿真、LLC谐振变换器的开环与闭环软启动设计，以及储能系统中双向Buck-Boost变换器结合模型预测电流控制和电压下垂控制的仿真研究。同时，文档列举了多种电力电子系统与控制策略的Simulink/Plecs仿真案例，涉及三相交错并联Buck变换器、三电平Buck直流变换器、单相Boost PFC电路等，展示了丰富的电力变换器建模与控制技术。此外，还包括参数设计报告、计算书及相关参考文献，适用于从事电力电子、新能源发电、电动汽车充放电系统等领域的研究人员和技术开发人员。; 适合人群：具备电力电子、自动控制理论基础，从事新能源、电动汽车、电力系统等相关领域研究的研发人员、高校研究生及高年级本科生。; 使用场景及目标：① 学习和掌握LLC谐振变换器及其他典型电力电子变换器的工作原理与建模方法；② 实现闭环控制策略如变频控制、软启动、模型预测控制、下垂控制等的仿真验证；③ 支持科研项目、毕业设计或工程开发中的系统仿真与优化设计。; 阅读建议：建议结合文中提供的仿真模型、设计报告与参考文献，逐步搭建并调试相应系统，重点关注控制策略的实现细节与参数整定过程，以深入理解系统动态响应特性与控制性能。
独立储能的现货电能量与调频辅助服务市场出清协调机制（Matlab代码实现）
内容概要：本文标题为“Plecs全桥LLC谐振变换器仿真模型”，但实际内容严重偏离主题，文档中混杂了大量来自优快云博客平台的无关信息，涵盖多个不同领域的Matlab/Simulink仿真项目，如电力系统优化、无人机路径规划、机器学习预测、微电网调度、卡尔曼滤波、无线能量传输等，导致核心内容缺失。文档未能提供关于Plecs平台下全桥LLC谐振变换器的建模方法、电路结构、参数设计、控制策略或仿真结果等关键技术细节，实质信息与标题完全不符，不具备作为该主题参考资料的有效性。; 适合人群：从事电力电子变换器研究、电源系统设计及相关领域的工程师、高校研究生与科研人员，尤其是希望掌握LLC谐振变换器建模与仿真的专业技术人员。; 使用场景及目标：① 学习并掌握全桥LLC谐振变换器的工作原理与Plecs仿真建模技术；② 开展高效电源转换器的研发与性能优化；③ 作为教学或科研项目中电力电子电路仿真的参考资料。; 阅读建议：鉴于文档内容与标题严重不符，建议读者谨慎甄别，优先选择专业书籍、学术论文或官方仿真软件教程等权威资源进行学习，避免被无效信息误导。
基于多元宇宙优化算法的微电网日前经济调度模型研究（Matlab代码实现）
内容概要：文档《Plecs全桥LLC谐振变换器仿真模型.txt》虽以“Plecs全桥LLC谐振变换器仿真模型”为名，实则是一份涵盖电力电子、电力系统、电机控制、新能源并网、微电网优化调度、储能系统、电动汽车调度、无人机路径规划、信号处理、雷达与状态估计等多个技术方向的综合性仿真资源汇编。内容依托Matlab/Simulink、PLECS、PSCAD等主流仿真平台，聚焦于现代优化算法（如粒子群、遗传算法、多目标差分进化、多元宇宙算法等）在能源系统建模、参数优化与控制策略设计中的应用。文档不仅提供了丰富的仿真案例和研究主题，还附带大量可下载的仿真代码、模型及参考文献，构成一个服务于科研与教学的资源集合。; 适合人群：具备电力电子、电力系统、自动化、控制工程或相关专业背景的研究生、科研人员及工程技术人员，尤其适合熟悉Matlab/Simulink、PLECS或PSCAD等仿真工具并从事相关领域研究的人员。; 使用场景及目标：①为电力系统动态分析、微电网能量管理、电机驱动控制、无人机路径规划等课题提供仿真建模思路与实例参考；②学习和复现先进智能优化算法在复杂工程问题（如经济调度、参数辨识、故障诊断）中的实现方法；③获取可用于学术论文撰写、毕业设计或科研项目申报的完整仿真资源与技术支持。; 阅读建议：此文档为典型的资源聚合型文本，建议读者根据自身研究方向有针对性地选择相关章节进行深入研读，优先关注与自己课题契合度高的仿真模型和算法实现，并结合所提供的代码与模型进行实践验证与二次开发，注意区分不同研究主题的边界，避免信息混淆。
浅析图像处理中的名词：Gamma 校正（Gamma变换、Gamma调整）
浅析图像处理中的名词：Gamma 校正（Gamma变换、Gamma调整）
在C++中，NULL和nullptr有什么区别？
这两个定义导致了冲突，C++中的NULL如果和C语言一样也是(void *)0指针，而C++不允许void*隐式转换成其它指针类型，那NULL就无法表示空指针了。因此，使用 nullptr可以增加代码的清晰性，避免类型安全问题。即使在混合C++和C代码时，nullptr也提供了一个明确无误的空指针表示，达到兼容的目的。C++11 引入 nullptr 彻底解决了这些问题，提高语言的安全性、清晰性和现代性。在了解NULL和nullptr背后的故事之后，相信大家以后再也不会用NULL了。
vhr 微人事系统安装与部署教程（SpringBoot + Vue 项目实战）
vhr（微人事）是一个开源的人力资源管理系统项目。系统采用前后端分离架构，主要技术栈包括：后端：MyBatis前端：VueElement UIAxios数据库：MySQL系统通常包含以下模块：员工管理部门管理职位管理薪资管理权限管理系统管理整体功能已经接近企业级后台系统。vhr（微人事）是一个非常经典的开源人力资源管理系统项目，基于SpringBoot + Vue 前后端分离架构。系统包含：员工管理部门管理权限管理薪资管理。
OpenGL ES 3.0 开发（一）：绘制一个三角形
该原创文章首发于微信公众号：字节流动 什么是 OpenGLES OpenGLES 全称 OpenGL for Embedded Systems ，是三维图形应用程序接口 OpenGL 的子集，本质上是一个跨编程语言、跨平台的编程接口规范，主要应用于嵌入式设备，如手机、平板等。由科纳斯（Khronos）组织定义和推广，科纳斯是一个图形软硬件行业协会，该协会主要关注图形和多媒体方面的开放标准。 O...
Altium Designer（AD24/25）PCB编辑的几种方法介绍
本文介绍了Altium Designer（AD24/25）软件中PCB编辑的四种操作方法：1）通过菜单栏"Place→Component"激活；2）点击工具栏元器件图标；3）右键快捷菜单选择；4）快捷键P+C组合操作。建议初学者先通过菜单栏和快捷菜单熟悉操作，熟练后转为工具栏和快捷键以提高效率。文章配有操作示意图，帮助用户快速掌握PCB元器件放置技巧。
001、专栏导论：为什么我们需要MLIR与算子中间表示
五年前，大家还在争论“TVM还是XLA”。现在回头看，TVM的Relay IR和XLA的HLO都是特定领域的IR，它们解决了各自的问题，但缺乏通用性。MLIR的出现，本质上是因为硬件异构化已经到了一个临界点——CPU、GPU、NPU、DSP、FPGA，每个硬件都有自己的指令集和内存层次，没有一个统一的IR能同时高效表达所有硬件的计算模式。MLIR的“方言+渐进式lowering”模式，恰好提供了这种灵活性。你可以为每个硬件定制一套方言，然后共享公共的lowering路径。
湿式双离合器自动变速器simulink建模与仿真
随着汽车工业的不断发展，自动变速器在提高汽车性能、驾驶舒适性和燃油经济性等方面发挥着越来越重要的作用。湿式双离合器自动变速器（Wet Dual-Clutch Transmission，简称 WDCT）作为一种先进的自动变速器技术，具有换挡速度快、动力传递平稳、燃油经济性好等优点，被广泛应用于各类汽车中。结构组成湿式双离合器自动变速器主要由双离合器、齿轮传动系统、液压控制系统和电子控制系统等部分组成。双离合器：由两个独立的离合器组成，分别控制奇数挡和偶数挡。通过切换两个离合器的工作状态，可以实现快速换挡。
科研生产力革命：手把手教你打造基于大模型的Research Agent（文献调研+论文写作+思路激发）
本文介绍了如何利用Research Agent（科研智能体）提升科研效率。Research Agent能自主完成文献检索、信息整合和报告生成全流程，省去50%以上的基础工作时间。文章详细讲解了搭建运行环境的方法，包括工具准备和MetaGPT配置，并提供了两种实战方案：基础版Search-O1和专业版MetaGPT Research Agent。此外，还介绍了如何为垂直领域定制Agent，以及优化检索效果、改善报告逻辑等技巧。最后列举了学术研究、行业分析、内容创作和个人学习四大应用场景，帮助用户将AI从聊天工
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
Camera2Demo
在Camera2 的基础上进行封装，使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离，降低耦合度，完成预览拍照并保存的操作
大中型超市收银系统(可直接运行)
光步前台收银系统系统功能：商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传，基本资料下载，开钱箱、小票打印、收款结算，支持多币种付款方式（现金、储值卡、礼券、微信等）,支持多种促销。运行环境：.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息，商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开
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