MRP运算结果查询与分析 学习完本文档以后，能够掌握在K/311.0MRP运算的取数原理与结果查询的技巧，

此前被面试问道一道面试题，B,C线程都有自己的任务，A线程要在B,C线程都结束后开始执行，并且不允许有A线程循环等待空耗CPU现象。

Unity-MediaPipeJs-SendMessage-WebGL-样本 该示例在浏览器上运行MediaPipe，并通过链接JavaScript→Unity WebGL显示推断结果。 演示版 操作检查页面如下。 要求（统一） Unity 2021.1.0b6或更高版本 参考 JavaScript方法： 如何更改HTML模板： 作者 高桥和仁（ ） 执照 Apache-2.0许可下的Unity-MediaPipeJs-SendMessage-WebGL-Sampleis。

我是数独的粉丝。 它是处理那些太难的数独的求解器。 拼图矩阵放在 OriMat 中。 方案思路如下图所示： 问题通过2个步骤解决步骤 1：使用函数数独方法 1 在每个方格中，列出所有可能的数字如果只有1个可能的数字，这就是一个如果在每一行、列或块中，出现一个可能的数字只有一次，这是一个step2：如果一个正方形中只有2个可能的数字尝试每一种，看看哪一种是正确的

学习丰富的功能以进行真实图像还原和增强（ECCV 2020） ， ， ， ， ， 和 论文： : 补充文件： 视频演示： : 摘要：为了从降级版本中恢复高质量图像内容，图像恢复在监视，计算摄影，医学成像和遥感等领域拥有众多应用。 最近，卷积神经网络（CNN）与传统的图像恢复任务方法相比取得了巨大的进步。 现有的基于CNN的方法通常以全分辨率或渐进式低分辨率表示形式运行。 在前一种情况下，获得了空间精确但上下文上不那么健壮的结果，而在后一种情况下，生成了语义上可靠但空间上不太准确的输出。 在本文中，我们提出了一种新颖的体系结构，其总体目标是通过整个网络维护空间精确的高分辨率表示，并从低分辨率表示接收强大的上下文信息。 我们方法的核心是包含几个关键元素的多尺度残差块：（a）并行多分辨率卷积流，用于提取多尺度特征；（b）跨多分辨率流的信息交换；（c）空间和渠道关注机

MiVeCC_with_DRL 这是一种多路口车辆合作控制（MiVeCC）方案，可实现3 * 3无信号交叉口中车辆之间的协作。 我们提出了一种结合启发式规则和两阶段深度强化学习的算法。 启发式规则使车辆通过交叉路口而不会发生碰撞。 基于启发式规则，DDPG用于优化车辆的协同控制并提高交通效率。 仿真结果表明，与现有方法相比，所提算法在不发生碰撞的情况下可将多个路口的出行效率提高4.59倍。 一种基于端边云计算的多路口车辆协同控制| 先决条件 Linux 或 macOS Python 3 MATLAB 2017b CPU或NVIDIA GPU + CUDA CuDNN Python模块 numpy==1.16.2 opencv-contrib-python == 3.4.2.16 opencv-python==4.2.0.32 张量流==1.12.0 matplotlib=

MATLAB平台：水果检测和识别（一个图片有多类水果，形状和颜色方法，结果显示到图片上，带界面GUI，详细注释）

1. Kettle循环获取结果集并传入转换里面 是Kettle循环转换（t1.ktr）中的结果集，放到转换2（var.ktr）中，输出到本地txt文件中 1.1 job j1.kjb JavaScript var prevRow=previous_result.getRows();//获取上一个传递的结果 if (prevRow == null &&(prevRow.size()=0)) { false; }else{ parent_job.setVariable(tables, prevRow);//ArrayList存储表名变量，以数组形式保存入table1，tabl

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GNSS解析代码。并且能够利用slam结果做坐标的归一化，实现用的vins，也有orb版本的很好用，直接ros读入