在ROS2工作空间里新建功能包、编写.msg文件定义字段结构、修改CMakeLists.txt和package.xml以启用rosidl代码生成、用colcon编译出C++头文件和Python模块，整个流程都覆盖到了。资源包里有两个现成可用的消息包msg_pkg和msg_pkg2，一个用于基础演示，一个用于多字段/嵌套类型的扩展验证；build和install目录是编译结果，log目录存了关键构建

一套开箱即用的Windows USB HID通信调试工具，基于MFC框架开发，适配Visual Studio 2017环境，无需安装额外驱动即可与STM32系列MCU通过标准HID协议双向收发数据。包含完整VS工程文件（.sln、.vcxproj）、主界面逻辑（USBHIDDlg.cpp/h）、HID底层通信封装模块（USBHID.cpp、HID_test.cpp）、必要头文件（lusb0_usb

一套即装即用的MATLAB实现方案，专为合成孔径雷达（SAR）双时相图像变化检测设计。输入两幅同区域、不同时相的SAR灰度图像（如1999.04.bmp和1999.05.bmp），自动计算像素级差值图（后时相减前时相）和比值图（后时相除以前时相），再通过fusion.m脚本完成加权融合——兼顾差异图对地物变化的敏感性与比值图对辐射畸变的鲁棒性。整个流程在纯灰度空间运行，不依赖深度学习模型、无需训练

基于TI TMS320F28335 DSP芯片的Modbus主站实现，直接适配Code Composer Studio开发环境，无需额外配置即可编译、下载和调试。工程包含完整CCS项目结构：.ccsproject和.cproject定义构建参数，TMS320F28335.ccxml预设JTAG连接配置，28335_modbus_master.out为可执行镜像，配套.hex文件支持Flash烧录，

这个Matlab工具包完整实现了Normalized Cuts（NCut）图像分割算法，支持从原始图像输入到最终分割掩码输出的全流程。核心包含ncut.m主函数、改进的eigs_new.m特征求解器，以及多种滤波器组生成函数（如make_filterbank_even2.m），用于提取图像多尺度纹理特征。通过ICgraph.m和compute_relation2.m构建图像像素间的相似性图（IC图

面向移动边缘计算（MEC）场景的即用型Python代码包，专注解决终端设备在动态网络中将计算任务卸载到边缘服务器的决策问题。内置两个核心算法实现：基于TensorFlow/PyTorch的深度Q网络（DQN）和经典Q-learning，分别封装在mec_dqn.py和mec.py中，无需修改模型结构或调参即可运行。配套三组标准仿真实验（对应Figure_1/2/3），每组均提供独立运行脚本（如ru

直接可运行的即时通讯项目，前端用Vue 3构建响应式聊天界面，支持消息发送、接收、在线状态显示；后端基于SpringBoot 2.7+整合WebSocket，实现服务端主动推送、用户会话绑定、消息广播与点对点通信；数据库采用MySQL，附带wxkf1.0.sql和websocket.sql两套初始化脚本，涵盖用户表、消息记录表、会话关系表等核心结构；项目已按标准分层组织，包含完整Java后端模块（

这是一款用C#开发的轻量级学生信息管理桌面软件，基于Windows Forms框架，Visual Studio 2015及以上版本可直接打开.sln文件编译运行。项目结构清晰，包含主界面Form1、报表页report、业务逻辑logic.cs、学生实体Student.cs、启动入口Program.cs等核心文件，所有代码均有中文注释，模块职责明确。系统支持学生基本信息的增删改查操作，界面简洁，配有

直接运行就能跑通的猫狗图像二分类项目，用TensorFlow/Keras搭建CNN模型，支持从原始图片加载、自动划分训练/验证/测试集、标准化预处理（kaggle_process.py），到迁移学习微调（transerfer_learning.py）、自定义模型构建（model_build.py）和端到端训练（code_train.py）。数据已整理在cats_and_dogs_small目录下，

直接运行TRANS_17.m就能算出不同距离、不同光纤衰减系数下的光功率损耗曲线，同时给出对应信噪比和典型误码率趋势。输入参数全是实际工程常用量：波长、发射功率、链路长度、光纤损耗dB/km、调制格式等，改几个数字就能快速对比多种部署场景。输出结果包括可视化损耗图、SNR估算值和BER参考区间，适合高校通信实验课做链路预算练习，也适合工程师在方案初期验证传输可行性。配套提供TRANS_17.py脚