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双重 qlist 的应用。

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简介：
当遇到需要将 QList 嵌套使用为 QList 的情况时，通常会导致无法预测的结果，并显示出“未知”的信息。然而，在某些特定情况下，仍然需要使用双重列表来实现特定的功能。为了解决这个问题，本程序提供了相应的示例供参考。

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  • QLIST的双重用途
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    QLIST的双重用途介绍了这款软件或工具如何在日常生活中发挥重要作用，不仅提高了效率，还增添了新的功能和可能性。适合技术爱好者及专业人士了解其广泛应用场景。 当遇到需要使用QList套用QList（即QList）的情况时，结果往往无法预知，并且可能会显示未知信息。但有时候确实想使用双重列表结构。本程序提供了一个示例来展示如何实现这一需求。
     
  • QList在Qt中的使用指南
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    本指南深入讲解了QList在Qt编程框架下的应用方法，涵盖列表的基本操作、性能优势及常见问题解答，帮助开发者高效利用QList进行数据管理。 5. 保证无毒 1. 简单、方便、实用 3. 实例可以自行改用 6. 如有非法内容，本人不负法律责任！ 7. 下载前请进行杀毒扫描 4. 若需联系，请查看文中其他信息提示 2. 如果不理解这些说明，建议不要继续使用计算机。
     
  • 基于MATLAB的三维重建与双目视觉技术应用
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    本项目运用MATLAB平台，结合双目视觉技术进行精确的三维物体建模和场景重建，广泛应用于机器人导航、虚拟现实等领域。 这段源码非常出色，结构清晰，并采用了双目实现方式。有兴趣的用户可以直接下载使用，适用于比赛和论文项目。代码是用Matlab编写的，易于理解。
     
  • 大重型机床中双电动机消隙驱动的应用
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    本文探讨了在大型及重型机械加工设备中采用双电动机消隙驱动技术的应用与优势，分析其工作原理及其对提高机床精度和效率的影响。 ### 双电动机消隙驱动在大重型机床上的应用 #### 概述 现代机床领域，尤其是大型与重型设备的加工精度提升方面，双电动机消隙驱动技术已成为重要趋势。此技术通过两台电机协同工作消除机械反向间隙，确保机床高精度运行。本段落将从机械和电气两种消隙方式对比出发，并着重介绍双电动机电控原理及特性，探讨其在实践中的优势。 #### 机械双小齿轮消隙原理 传统方法中，单个电机通过一个减速箱驱动双小齿轮与齿条实现无间隙传动。中间轴上的左右旋斜齿轮根据预载力移动来消除缝隙。预加载动力源包括碟形弹簧和液压油两种形式：前者适用于长时间保持高精度的精加工场合；后者则在粗加工时关闭以减少磨损。 #### 电气双电动机消隙控制原理 与机械方式相比，电气方法具有更高的灵活性和精确度。它利用两台伺服电机及相应的减速器驱动双小齿轮，并通过数控系统实现同步协调工作。这种技术能够根据不同的加工需求动态调整消隙力度，适应不同类型的机床导轨结构。 关键在于精准控制电动机的相位差与扭矩输出，通常采用高级闭环控制系统来实时监测和调节转速、扭矩等参数，在任何负载条件下保持理想的消隙状态。 #### 应用案例与调试要点 双电动机技术对于提高大型及重型机床精度至关重要。例如在精密模具制造、航空航天零件加工等领域中应用广泛，显著提升了产品质量和生产效率。 调试时需要注意： 1. 根据具体结构和条件合理设置电机参数。 2. 确保电控特性与机械特性的匹配以实现最佳消隙效果。 3. 进行长时间稳定性测试，并根据观察结果调整优化性能。 #### 结论 双电动机消隙驱动技术通过提高反向间隙消除能力，为大型及重型机床提供了更稳定、精确的解决方案。电气方式在灵活性和精度上具有明显优势，未来有望进一步推动制造业的技术进步与发展。
     
  • 双重约束下的重力模型.rar
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    本研究探讨了在特定经济和地理限制下，改进版的重力模型在分析国际贸易流量中的应用与有效性。通过引入双重约束机制，提升了模型预测精度。 基于样例实现的交通分布之双约束重力模型使用了doublecon.m作为运行主文件，其余两个文件为定义的相关函数。
     
  • 双目标定与双目校正的OpenCV应用
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    本篇文章详细介绍了如何使用OpenCV库进行双目标定和校准，并探讨了其在计算机视觉中的实际应用。 在计算机视觉领域，双目标定与双目校正是实现立体视觉的关键技术。它们使计算机能够模拟人类双眼的功能，并获取场景的三维数据。本实验将使用Visual Studio 2010作为开发环境，并结合OpenCV库来完成这一过程。 OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了大量处理图像和视频的函数与工具，极大地简化了开发者的工作流程。 双目标定是指确定两个摄像头之间的几何关系，包括位置及姿态。具体步骤如下： 1. **标定板设置**：需要一个具有已知几何形状（如棋盘格）的标定板，用于计算每个相机的内参和外参。 2. **图像采集**：从两个摄像头分别拍摄多张使用了该标定板的照片，并确保这些照片在不同的角度与位置上呈现，以覆盖整个视场范围。 3. **内参数校正**：单独对每台摄像机进行内参数的确定，包括焦距和主点坐标。OpenCV中的`calibrateCamera()`函数可以自动完成这一任务。 4. **外参计算**：通过标定板角点在世界坐标系与图像坐标系的位置信息来计算两个摄像头之间的相对位置及姿态（旋转矩阵和平移向量）。此步骤可使用OpenCV的`stereoCalibrate()`函数实现。 5. **校正畸变**：完成目标定后，需要对获取到的图像进行去畸变处理以消除镜头失真。这一步可以通过调用`initUndistortRectifyMap()`和`remap()`两个函数来达成。 双目校正是在完成了上述步骤之后的一个重要环节，目的是使两台摄像机拍摄的画面在同一平面内展示出来，便于后续的对应点匹配工作。具体操作包括： 1. **投影矩阵计算**：根据已知参数（如内参和外参）构建将两个摄像头图像映射到同一平面上所需的投影矩阵。 2. **校正映射创建**：利用上述步骤得到的投影矩阵，生成用于变换原始像素坐标的校正图。这可以通过`getRectifiedImages()`或`stereoRectify()`函数实现。 3. **立体匹配执行**：通过使用SIFT、SURF或者ORB等特征点检测算法以及Sad（绝对差值和）或其他基于像素级成本的匹配方法，对已进行双目校正后的图像实施对应点匹配操作。 4. **深度恢复处理**：利用得到的对应关系数据，采用如Birchfield-Tomasi或Zhangs Method等三角测量算法来计算场景中各点的实际距离。 在实验过程中所使用的TestCamera1文件可能包含了原始和校正后的图像、特征匹配结果以及相关参数信息。通过分析这些内容，可以深入理解和应用OpenCV的双目视觉技术。 总的来说，双目标定与双目校正是建立立体视觉系统的基础工作流程，能够为机器人导航、自动驾驶及三维重建等应用场景提供至关重要的深度数据支持。借助Visual Studio 2010和OpenCV库的强大功能组合，我们可以高效地实现这些任务，并进一步增强计算机对现实世界的感知能力。
     
  • 双MPU6050.rar_bgc双mpu6050_STM32应用_简易双MPU6050实验
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    本资源为基于STM32平台的双MPU6050传感器简易实验项目，包含硬件连接与软件配置教程，适用于初学者快速入门。 一个关于使用STM32采集两块MPU6050传感器数据并进行运算的小程序。
     
  • 双语应用光学……
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    《双语应用光学》是一本结合了中文和英文的专业书籍，旨在为读者提供光学领域的基础知识与最新研究成果。本书内容丰富，涵盖了从基础理论到实际应用的广泛主题，是学生、科研人员以及工程技术人员不可或缺的学习资料。 应用光学（双语）是光电学院光信息科学与技术专业的一门课程课件。
     
  • 关于双环控制与重复控制在逆变器中的应用研究
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    本研究聚焦于探讨双环控制和重复控制技术在电力电子领域中逆变器的应用，深入分析其工作原理、优势及局限性，并探索优化策略以提升系统性能。 本段落探讨了一种结合双环控制与重复控制技术的逆变器控制系统，在电流环及瞬时电压环的基础上增加了一个重复控制环节。通过实现输出电压解耦以及扰动电流补偿，基于无差拍原理设计的双环控制器显著提升了系统的动态响应速度；而外层的重复控制器则进一步提高了稳态精度。该方案已在一台采用DSP TMS320F240控制系统进行PWM逆变器验证。 随着闭环调节PWM逆变器在中小功率应用中的广泛应用，对其输出电压波形的质量要求日益提高。高质量的输出波形不仅需要高精度的稳态性能，还必须具备快速的动态响应能力。传统的单环控制策略难以充分发挥系统的状态信息作用，因此提出将输出反馈转换为状态反馈，并通过合理配置状态空间内的反馈增益矩阵来优化控制系统性能。
     
  • DCPose: 深度双重连续网络在人体姿态估计中的应用（CVPR2021）
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    DCPose是一种用于人体姿态估计的深度学习模型，通过创新性的双重连续网络架构，在CVPR 2021上展示了卓越性能。 介绍 这是用于人体姿势估计的深度双重连续网络的官方代码。 在复杂情况下的多帧人体姿势估计具有挑战性。尽管最新的人体关节检测器已经在静态图像上取得了显著成果，但当应用于视频序列时，它们的表现仍然不尽如人意。常见的问题包括由于无法捕捉到视频帧间的时间依赖关系而导致处理运动模糊、视频散焦或姿态遮挡的能力不足。另一方面，在建模空间环境时直接使用常规递归神经网络在经验中遇到了困难，尤其是在应对姿势遮挡的情况下。 为解决这些问题，本段落提出了一种新颖的多帧人体姿态估计框架，该框架利用了视频帧间的大量时间线索来促进关键点检测。我们的方法包含三个模块化组件：姿势时间合并编码器用于生成有效搜索范围的关键点时空上下文；姿势残差融合模块计算双向加权的姿态残差；最后通过我们设计的姿势校正网络对这些结果进行处理，以优化姿态估计效果。 这种方法在大型基准数据集上展示了优越性能。