深度之路 这个项目是对盲人的帮助。 迄今为止，盲人导航的方式尚无技术进步。 因此，我使用了深度学习（特别是卷积神经网络），以便它们可以在街道上导航。 观看 我的方法 收集培训数据 我的项目是CNN的实现，我们都知道它们需要大量的培训数据。 因此，我遇到的第一个障碍是带有正确标记的图像数据集。 所以我到了大学，录制了很多视频（各种类型的道路和越野），然后我写了一个基本的python脚本来保存视频中的图像（我每5帧保存了1幅图像，因为连续框架几乎相同）。 我为每个班级（即左，右和中）收集了近10000个这样的图像，几乎是3300。 左图： 右图： 中心图片： 训练模型 我收集了CNN架构并对其进行了训练。 然后，我评估了所有模型的性能，并选择了精度最高的模型。 我的训练准确率约为97％。 我对所有训练后的模型都获得了大致相同的准确性，但是我意识到在测试集中实施正则化的模型表现更好 与Arduino的接口 下一个问题是如何告诉盲人朝哪个方向移动。 所以我将python程序连接到Arduino。 我将伺服电机连接到arduino，并将伺服电机固定到眼镜的侧面。 通过串行通讯，我可以告诉ar

卢阿 命令行工具，可帮助您通过学习习惯来更快地导航 :high_voltage: 带有Windows和posix shell支持的的替代品和各种改进。 【 】 描述 z.lua是浏览文件系统的更快方法。 它基于“频率”跟踪您最常用的目录。 在短暂的学习阶段之后，z将带您按顺序进入与命令行中给出的所有正则表达式匹配的“最新”目录。 例如， z foo bar将匹配/foo/bar但不匹配/bar/foo 。 声誉 使用z.lua的人： 我原则上喜欢这个。 我在命令行上非常可预测，而且太懒了，无法创建快捷方式 感觉要直观得多，并且能够在我正在使用的文件夹之间跳转而不必遍历整棵树，这是如此的方便。 外壳过去对我来说是如此的拘束，但是像这样的工具让我更加享受它。 我终于可以在我的Raspberry Pi 1上拥有类似于autojump的功能，而无需每次打开新外壳都等待30秒。 谢谢z.lua开发人员。 无论如何，z.lua是一个有前途的项目。 如果只需要目录跳转，则可能是最佳选择。 产品特点 10X倍的速度比胎儿酒精中毒综合症和autojump，3倍z.sh快。 通过用C编写的可

Jquery实现Win8开始菜单站点导航源码，仅供学习用

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搭建方法： 1.上传文件 2.配置数据库文件config.php 3.上传根目录数据库 install.sql

【后台程序】Thinkphp3.1内核 【运行环境】整站程序采用PHP+MYSQL架构，不支持PHP7 【源码语言】UTF-8 【演示网址】 http://nav.aixc.top (请复制到浏览器打开) 【程序说明】使用Thinkphp框架开发的完整的独立的行业网址导航系统，包含PC版和手机版，精美的前台页面，简洁的后台操作，精简的代码，用来学习参考，定不负所望！ 后台功能 1、添加后台调整网页宽度 2、添加切换运行模式（动态，伪静态，PATHINFO模式） 3、添加后台控制前台推荐、分类等显示方式和显示数量 4、添加

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此版本是在原1.8版本的基础上修复和增加了些功能。 推荐直接使用新版本，舍弃旧版本，后期会继续不定期更新。 测试环境 宝塔Nginx -Tengine2.2.3的php5.5+mysql 先导入数据库文件db/db.sql 再修改config.php数据库配置 然后服务器设置好伪静态规则 访问网站OK 后台是：你的域名/admin/login.php 账号：admin 密码：qqqqqq 如有不懂不会问题的话请加QQ群：248078808 交流获取帮助

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