a vue component，基于vue的表格组件，主要解决大数据量的表格渲染性能问题，使用canvas绘制表格，同时支持类似excel的批量选中，复制黏贴删除，实时编辑等功能。   vue-grid-canvas Install NPM / Yarn Install the package: npm install vue-canvas-grid –save Then import it in your project import Vue from ‘vue’ import Grid from ‘vue-canvas-grid’ Vue.component(‘grid’, Grid)

直流充电桩充电流程can报文解析，包括了正常充电流程和异常充电流程，低压辅助上电-充电握手-充电参数配置-充电阶段-充电结束阶段

CAN总线驱动程序代码，包含对CAN总线协议的完整解析。采用了通用的驱动程序模型实现。

SJA1000 CAN控制器波特率计算工具,用来计算CAN总线控制器SJA1000的波特率，非常好有，值得推荐

CAN的基础知识在这里不做过多介绍，其他网站上讲解的很基础，因为CAN一次性只能接收1字节8位，所以在这里只介绍怎样让CAN能像串口那样一次性接收非常多的位。亲测有效，具体先看效果图。 在这里我的实现是通过两块STM32板子（可以是任何两块STM32F1和F4都行，为了兼容性我分别用的F1和F4），然后互相连接好硬件，通过CAN口，可以实现接收多字节数据保存到数组，以及多字节数据发送到另一块板子上 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「Rose_yj」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/m0_48630293/article/details/128038624

wxml-to-canvas 小程序内通过静态模板和样式绘制 canvas ，导出图片，可用于生成分享图等场景

在本文中，我描述了如何在JavaScript和WebGL中实现3D细分曲面建模应用程序。

SOA和Canoe的结合

使用VS+opencv+canny算子进行图像的边缘提取，Canny算子可以把找到的边缘点的位置与灰度变化最大的像素点的位置重合，并且能够区分伪边缘，边缘检测的目的是提取目标物体的精边界，识别精边界是在目标体的像素级精度也就是粗边界的基础上进行的，所以粗边界的精度直接影响了精边界的精度。传统对粗边界的检测大多采用Canny算法。相比于以上介绍的几种经典边缘检测算子，Canny算子有更好的信噪比和检测精度。但仍存在一定的不足，传统的Canny算子在对图像进行去噪处理时采用的高斯滤波器需要人为设定滤波器需要的参数σ，在实际检测过程中，σ值不能很好的控制导致在边缘精度和完整性方面不能达到两者兼得。导致提取的粗边界模糊，不准确，很难保证边界具有唯一性和连续性。

汽车CAN网络通信规则，应用层详解，包括地址，字节数，偏移量，分辨率、PGN码等所有可以查询的信息，在接收Can报文进行解析时必须查询此标准，否则读取数据无法准确显示