Smart-Localization-2, Unity3D游戏引擎的本地化插件 本地化你的游戏从来没有那么容易。 只需点击几下鼠标就可以定位。只需在 Window-> 智能本地化中打开智能本地化窗口，然后按"创建新的本地化系统"。 通过添加一些键和基值来编辑 root 语言文件。若要向项目中添加新语言，请在

这是目前 Unity 可用的最完善的本地化系统。 支持 Unity UI、Unity 2D、TextMesh Pro、NGUI、2D ToolKit、SVG Importer、标准组件 (Standard Components) 本地化 图像、文本、声音、字体、精灵、图集、预制件、文本网格、下拉列表以及更多。 自动翻译 内置 Google 翻译支持，可将标签自动翻译为任何语言。 Google 电子表格和 CSV 文件 链接外部电子表格，即使在游戏发布之后，也会自动下载任何更改。 检测和修复错误 解析场景，以查找缺失或未使用的翻译以及重复或相似的术语。

SVM分类检测（Python2.7） HoG，PCA，PSO，硬负开采，滑动窗口，NMS 最好的检测方法是： HoG（功能）-> PCA（较少功能）+ PSO（最佳C＆gamma）->原点SVM-> HNM（更多功能）->更好的SVM-> SW-> NMS（bbox回归） 对不起，我很懒惰。 我认为我应该澄清该程序的步骤。 提取HoG功能（脚本1） 训练PSO的初始模型（脚本2） 进行pca和pso以获得更好的参数C和伽玛（脚本6） 使用no-pca功能和最佳参数来训练第二个模型（脚本2） 为了提高精度，请使用第二个模型进行hnm并获得最终模型（脚本7） 最后，选择您要进行定位的算法（脚本8或9或10） PS： 我使用pca的原因是为了加快pso的速度。 老实说，pso真的很慢。 对于第4步，您也可以使用由pca处理的功能，但是我强烈建议您尽可能保留更多功能。

视觉抓取综述Vision-based Robotic Grasping from Object Localization

使用Amazon SageMaker微调和部署ProtBert模型进行蛋白质分类 内容 动机 蛋白质是控制生物体的关键基本大分子。 蛋白质定位的研究对于理解蛋白质的功能很重要，对药物设计和其他应用具有重要意义。 它在表征假设的和新发现的蛋白质的细胞功能中也起着重要的作用[1]。 有几项研究工作旨在通过使用高通量方法来定位整个蛋白质组[2-4]。 这些大型数据集提供了有关蛋白质功能以及更普遍的全球细胞过程的重要信息。 但是，它们目前不能达到100％的蛋白质组覆盖率，并且在某些情况下使用的方法可能导致蛋白质子集的错误定位[5,6]。 因此，必须有补充方法来解决这些问题。 在本笔记本中，我们将利用自然语言处理（NLP）技术进行蛋白质序列分类。 想法是将蛋白质序列解释为句子，并将其组成部分-氨基酸-解释为单个单词[7]。 更具体地说，我们将从Hugging Face库中微调Pytorch Pro

解压出来是一个unitypackage,双击即可导入。 这是目前 Unity 可用的最完善的语言本地化国际化插件。 支持：Unity UI、Unity 2D、TextMesh Pro、NGUI、2D ToolKit、SVG Importer、标准组件 (Standard Components) 本地化支持：图像、文本、声音、字体、精灵、图集、预制件、文本网格、下拉列表以及更多组件。

基于图的LS图的SLAM优化 基于图的SLAM最小二乘图优化算法的实现。 内容： ->优化过程伪代码 ->包含算法所需的图形顶点和边数据的文件夹 >算法所需的函数 >图表示和优化算法所需的类 >从Data文件夹中读取数据，构建图形，执行优化算法，绘制结果 结果：

LocalizationTools ISO格式文件解包用工具

tdoa-evaluation-rtlsdr：用于评估基于RTL-SDR的TDOA系统的Matlab脚本

unity插件