《幸福终点站》观后感·

如果说,有一个承诺值得我们去waiting的话,我想这就是promise。

片中,viciton遇到问题时,乐观处理而不是消极抱怨;面对困难与诱惑时,他选择的是坚守本心,积极面对,心怀希望,有自己的promise。

给自己,不管生活中遇到什么,都要乐观的对待,promise=Dream,相信waiting is valuable。

给今天参加高考的学子,未来的路很长,现在经历的只是其中很小的一部分,用心去对待,无怨无悔,就行。

课程设计报告:总体方案设计说明 一、软件开发环境配置 本系统采用C++作为核心编程语言,结合Qt 5.12.7框架进行图形用户界面开发。数据库管理系统选用MySQL,用于存储用户数据与小精灵信息。集成开发环境为Qt Creator,操作系统平台为Windows 10。 二、窗口界面架构设计 系统界面由多个功能模块构成,各模块职责明确,具体如下: 1. 起始界面模块(Widget) 作为应用程序的入口界面,提供初始导航功能。 2. 身份验证模块(Login) 负责处理用户登录与账户注册流程,实现身份认证机制。 3. 游戏主大厅模块(Lobby) 作为用户登录后的核心交互区域,集成各项功能入口。 4. 资源管理模块(BagWidget) 展示用户持有的全部小精灵资产,提供可视化资源管理界面。 5. 精灵详情模块(SpiritInfo) 呈现选定小精灵的完整属性数据与状态信息。 6. 用户名录模块(UserList) 系统内所有注册用户的基本信息列表展示界面。 7. 个人资料模块(UserInfo) 显示当前用户的详细账户资料与历史数据统计。 8. 服务器精灵选择模块(Choose) 对战准备阶段,从服务器可用精灵池中选取参战单位的专用界面。 9. 玩家精灵选择模块(Choose2) 对战准备阶段,从玩家自有精灵库中筛选参战单位的操作界面。 10. 对战演算模块(FightWidget) 实时模拟精灵对战过程,动态呈现战斗动画与状态变化。 11. 对战结算模块(ResultWidget) 对战结束后,系统生成并展示战斗结果报告与数据统计。 各模块通过统一的事件驱动机制实现数据通信与状态同步,确保系统功能的连贯性与数据一致性。界面布局遵循模块化设计原则,采用响应式视觉方案适配不同显示环境。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
虽然给定引用未直接提及智能小车识别终点站的相关技术、方法或方案,但结合常见的智能小车技术领域知识,以下是一些可能的技术和方法: ### 基于传感器的识别方法 - **红外传感器**:在终点站设置特定的红外发射装置,智能小车上安装红外接收传感器。当小车接收到特定频率或编码的红外信号时,可判断到达终点站。例如,在红外发射端以特定频率发送信号,小车的红外接收模块通过解码该频率信号来识别终点站。 - **超声波传感器**:可以在终点站放置反射物,小车上的超声波传感器发射超声波,通过检测反射波的时间和强度等特征来判断是否到达终点站。若反射波的时间和强度符合预设的终点站特征,则识别为到达。 - **激光传感器**:利用激光传感器扫描周围环境,当检测到终点站特有的激光反射特征,如特定形状或图案的反射信号时,实现终点站的识别。 ### 基于视觉识别的方法 - **摄像头与图像处理**:在小车上安装摄像头,对行驶过程中的图像进行实时采集和处理。在终点站设置具有明显特征的标识,如特定颜色、形状或图案的标志。小车通过图像处理算法,如颜色识别、模板匹配等,识别该标识以确定到达终点站。例如,使用OpenCV库进行图像的颜色分割和特征提取,判断是否出现终点站标志。 ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像 image = cv2.imread('path_to_image.jpg') # 转换为HSV颜色空间 hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 定义终点站标志颜色的HSV范围 lower_color = np.array([h_min, s_min, v_min]) upper_color = np.array([h_max, s_max, v_max]) # 进行颜色分割 mask = cv2.inRange(hsv, lower_color, upper_color) # 查找轮廓 contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 判断是否检测到标志 if len(contours) > 0: print("到达终点站") ``` - **深度学习方法**:使用卷积神经网络(CNN)对摄像头采集的图像进行训练和识别。提前收集终点站标志的图像数据进行标注,训练CNN模型。小车在行驶过程中,将实时图像输入到训练好的模型中,根据模型的输出判断是否到达终点站。 ### 基于无线通信的方法 - **蓝牙通信**:在终点站设置蓝牙信标,小车上安装蓝牙模块。当小车与终点站的蓝牙信标建立连接并接收到特定的蓝牙信号时,识别到达终点站。 - **WiFi通信**:在终点站设置特定的WiFi热点,小车上的WiFi模块扫描周围的WiFi信号。当检测到终点站的WiFi热点且信号强度等参数符合预设条件时,判断到达终点站
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