直接可用的园区级数据监控大屏前端方案，基于Vue3 Composition API和vue-echarts开发，所有图表按大屏场景优化，支持vh/rem单位自适应，不依赖缩放，避免字体模糊或布局错位。覆盖人流热力、环境参数、照明开关状态、设备运行健康度等核心监控模块，ECharts配置已预设深色背景、大字号、高对比度样式。高德地图SDK深度集成，支持园区底图加载、设备点位标记、聚合显示及热力图叠加

一套开箱即用的C# WinForms图形交互示例，支持在画布上实时绘制矩形、圆形、菱形等基础图形，所有图形均可自由拖动调整位置，通过鼠标滚轮或手势实现画布整体缩放和单个图形局部缩放。内置旋转锚点与缩放控制点（Mark.cs/SizeMark.cs），由MarkCollection统一管理，ShapeCollection负责图形批量操作与状态同步。Canvas.cs作为绘图核心承载区域，Shape.

直接可运行的人力资源管理项目，后端用Spring Boot搭配MyBatis-Plus、Spring Security和JWT做权限与登录安全，支持MySQL一键建库；前端基于Vue 2.x + Element UI，集成Axios通信、Vue-Router路由、Vuex状态管理及ECharts图表展示，界面符合办公习惯。功能覆盖组织架构搭建、角色菜单权限分配、员工入职到离职全周期管理、考勤打卡（

基于STM32L151芯片实现稳定可靠的多通道模拟信号采集，支持最多8路ADC通道轮询或连续扫描，配合DMA自动搬运数据、定时器精确触发采样，大幅降低CPU占用并延长电池寿命。所有采集数据通过USART串口以自定义帧格式实时上传至PC端，配套C#编写的上位机程序可自动识别通道编号与原始ADC值，完成数据解析、毫秒级刷新的多通道波形显示、手动/自动数据保存为CSV文件等功能。工程采用ST标准外设库（

一套开箱即用的车辆路径还原工具，直接读取原始GPS轨迹文件（StarTrek_gps.dat）和文本格式路网数据（StarTrek.txt），通过三个核心脚本分工协作：Arc.py自动构建带拓扑关系的道路网络，CarRecord.py解析时间戳与坐标序列，MapMatching.py运行基于动态规划的地图匹配算法，输出每段GPS点对应的实际道路ID序列（output.txt）并生成可视化图像（存于

本文研究了在树莓派3B等低功耗硬件上，使用TensorFlow实现车道保持和交通标志识别的深度学习方法。通过缩放车辆平台验证了端到端神经网络在车道跟随中的应用，并提出结合HSI阈值与MobileNet的轻量级交通标志检测流程，实现了实时性与准确率的平衡，适用于资源受限环境下的自动驾驶系统。

本文提出一种基于图搜索的步态合成方法，用于模块化软体机器人的运动控制。通过构建机器人姿态与阀门状态的转换图，结合开环控制实现步态生成，并在对称与非对称底盘机器人上实验验证。方法考虑执行器几何、接触稳定性和运动估计，有效生成可行步态，但受柔顺性与摩擦影响，部分步态一致性较差。

本文探讨了MCP协议如何推动AI工具经济的发展，构建下一代智能协作生态。通过标准化API接入，MCP协议使LLM代理能够高效发现和调用工具，如Elasticsearch等，实现自动化协作。新闻室案例展示了代理分工与工具调用的高效结合，为AI工具经济提供了实践参考。

这个驱动包包含drv_air780e.c和drv_air780e.h两个核心文件，专为合宙AIR780E 4G通信模组设计，可在嵌入式Linux或RTOS系统中直接使用。通过标准串口与模组交互，封装了AT指令收发、超时重试、状态机解析和命令响应处理逻辑，省去底层通信适配工作。支持基础网络连接管理（如注册运营商、获取IP）、TCP/UDP数据透传，以及GNSS定位功能调用（含GPS与北斗双模），可实

基于STM32L151芯片实现稳定可靠的多通道模拟信号采集，支持最多8路ADC通道轮询或连续扫描，配合DMA自动搬运数据、定时器精确触发采样，大幅降低CPU占用并延长电池寿命。所有采集数据通过USART串口以自定义帧格式实时上传至PC端，配套C#编写的上位机程序可自动识别通道编号与原始ADC值，完成数据解析、毫秒级刷新的多通道波形显示、手动/自动数据保存为CSV文件等功能。工程采用ST标准外设库（