Clockwise/Anti-clockwise

最新推荐文章于 2022-07-31 12:43:30 发布
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树莓派45/100 - 用蓝牙控制Pico小车
申龙斌的程序人生
11-03 3273
树莓派Pico做了一个自动驾驶小车，连接上蓝牙，可以用手机控制它的移动了。
树莓派52/100 - Pico小车v3版本，接上了陀螺仪
申龙斌的程序人生
11-23 1419
树莓派Pico小车，接上蓝牙，再接上陀螺仪。
树莓派44/100 - 先让Pico小车跑起来再说
申龙斌的程序人生
10-31 3500
树莓派Pico加L293D，让小车先跑起来再说。
树莓派33/100 - Pico控制直流小马达，为智能避障小车提供动力
申龙斌的程序人生
10-16 3701
用树莓派Pico控制直流小电机，需要L293D芯片，编程不复杂，再利用PWM技术，可以控制转速，最后实现正转反转的效果。
dis的前缀单词有哪些_前缀dis-dis和un和im前缀-un和dis前缀的区别
weixin_39717865的博客
12-19 5741
以否定前缀(in、im、un、dis)开头的英文单词有哪些？以否定前缀“in、im、un、dis”开头的英文单词有：*in ?常加在形容词，名词之前，incorrect不正确的、inability无能 无力、inaccurate不准确的*im ?加在字母m,b,p之前，impossible不顺能的、impolite不礼貌的、impudence厚颜无耻*un ?主要放于名词，形容词，副词前面，unf...
kotllin自定义view_GitHub - wangshuaialex/Kotlin-CustomView: Kotlin实现的自定义View（仪表盘、饼状图、圆形头像）...
weixin_35881820的博客
01-14 337
#自定义View-Kotlin版本文的目的有两个：大多数时候，自定义View并不会被用到，但一旦用到，通常都是很炫酷的效果。App的开发本身并不酷，让它们变酷的是设计师们的想象力与创造力。对于开发工程师而言，要做的，就是把他们的想象力与创造力变成现实。Kotlin结合自定义View效果的实现，只要是 Java 能做的事情，Kotlin 都可以做，甚至还可以做得更好。案例代码已上传Github，案例...
Android/IOS-使用贝赛尔曲线画曲线图与填充图
刘胡来
11-08 2万+
一、按照惯例先放上效果图 二、从这个效果图来看需要画下列几部分 座标轴： 画座标轴，这个相信比较简单，画2条直线即可，但是如果座标轴的刻度随着输入的数据而变化的话，估计需要花点时间了。这样封装的目的就是为了在固定的区域可以展示不同的数据范围。如上图，横轴表示的是1-31之间的数，竖轴表示的是0-6000之间的数。但是来了一组横轴数据范围为10-100每个刻度为10，竖轴范围为0-1200每个...
print a binary tree in anti-clockwise direction
martin_liang的专栏
06-24 436
Given a complete binary tree, print the outline of the tree in anti-clockwise direction, starting from the root. I.e. first print all the nodes on the left  edge of the tree going downwards, then pri
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2. 顺时针/逆时针方向（clockwise/anti-clockwise）：圆周上的方向。 3. 基数（cardinal）：用于表示数量的数字。 4. 序数（ordinal）：表示顺序的数字。 5. 正比（direct proportion）：两个量成正比关系，即一个量...
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汽车电子新一代传感器技术分析：激光雷达/4D毫米波/3D-ToF在智能驾驶与座舱中的应用研究
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内容概要：本文围绕新一代传感器产品在汽车电子电气架构中的关键作用展开分析，重点探讨了智能汽车向高阶智能化演进背景下，传统传感器无法满足感知需求的问题。文章系统阐述了自动驾驶、智能座舱、电动化与网联化三大趋势对传感器技术提出的更高要求，并深入剖析了激光雷达、4D毫米波雷达和3D-ToF摄像头三类核心新型传感器的技术原理、性能优势与现存短板。激光雷达凭借高精度三维点云成为高阶智驾的“眼睛”，4D毫米波雷达通过增加高度维度提升环境感知能力，3D-ToF摄像头则在智能座舱中实现人体姿态识别与交互功能。文章还指出传感器正从单一数据采集向智能决策升级，强调车规级可靠性、多模态融合与成本控制是未来发展方向。; 适合人群：从事汽车电子、智能驾驶、传感器研发等相关领域的工程师和技术管理人员，具备一定专业背景的研发人员；; 使用场景及目标：①理解新一代传感器在智能汽车系统中的定位与技术差异；②掌握激光雷达、4D毫米波雷达、3D-ToF摄像头的核心参数、应用场景及选型依据；③为智能驾驶感知层设计、多传感器融合方案提供理论支持与技术参考； 阅读建议：建议结合实际项目需求对比各类传感器性能指标，关注其在复杂工况下的鲁棒性表现，并重视传感器与整车系统的集成适配问题，同时跟踪芯片化、固态化等技术演进趋势。
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