PythonDroneCode Python代码控制Tello无人机 人脸追踪 使用haarcascade_frontalface_default.xml机器学习对象检测算法和以下python模块... •OpenCV-Python•numpy•djitellopy•时间•操作系统•平台•getpass 我们能够控制Tello无人机跟随检测到的最接近的面Kong。 建立： 使用Python 3.8.6和Microsoft Visual Studio Code IDE 创建一个新目录mkdir FaceTracking b。 cd FaceTracking 创建并激活虚拟环境 虚拟环境 注意：Python开发人员的最佳做法是避免将软件包安装到全局解释器环境中。 而是使用包含全局解释器副本的特定于项目的虚拟环境。 激活该环境后，您随后安装的所有软件包都将与其他环境隔离。 这种隔离

跳过 跳绳计数小程序源代码最近一次，小孩子上小学了，每天下课作业里面有一项是1分钟跳绳。作为家长陪跳计数，同时提醒同时计数总容易忘记，所以萌生了写一个小程序辅助的想法。功能很简单，就是倒计时然后记录跳绳多少个，花了一周多的短暂时间上线了一个完整版本。页面请设计的同事帮忙弄弄一下，总共就2个页面如下： 用到的技术点如下： 1.倒计时（这个看似简单的功能，折腾了不少时间） 2.小​​程序按钮声音 3.存储数据的小程序云开发 4.以及部分页面逻辑处理 从网上找的倒计时代码或多或少总有点问题，直接递减的方案时间容易偏快或偏慢。一开始参考了这个项目发现使用setTimeout在小程序里循环调用会导致内存溢出。后来改用setInterval解决了内存溢出的问题。 按钮声音使用了wx.createInnerAudioContext（）具体使用方法可以参考官方文档小程序的云开发针对这种小型应用真的是比

用于动态生成动态系统ID轨迹的SIDE-GAN-Pytorch代码。 这是在IEEE iROS2020中发表的论文“用于动态系统识别的信息轨迹的专业生成”的随附代码。 它能够快速生成多个循环动态系统识别轨迹，如下所示： 该体系结构属于生成对抗网络（GAN）的类别，可以归纳如下： 如果您想要简短的视频说明，请访问此链接： : 信用： 如果您打算将其中任何一种用于出版物，请引用 “动力学系统识别的信息轨迹的专家生成”，M。Jegorova，J。Smith，M。Mistry和T. Hospedales，2020年IEEE / RSJ智能机器人和系统国际会议（IROS）。 机器人，模拟器，训练数据和其他特定于代码的详细信息： 运行此代码的先决条件如下： python >=3.5.3 pytorch >= 1.3.0 numpy >= 1.13.3

原始套接字 使用 JNetPCAP 在 Java 中使用原始套接字的简单代码。 在此示例中，仅发送和接收帧（以太网层）。 发件人 发送方功能发送一个以十六进制字符串作为其有效负载的以太网帧。 您可以通过一些流行的网络工具（例如 Wireshark 或 tcpdump）来填充十六进制字符串。 听众 lestener 功能接收所有以太网帧并打印帧的源和目标 MAC 地址。 (src -> dst)。 附加库 本示例项目中使用了 JNetPcap 库。 您可以在他们的官方网站 ( ) 中找到配置和更多详细信息

WorkerManager_Source:班组管理系统源代码

烧瓶基本API 该存储库是一系列存储库的一部分，这些存储库旨在创建一个起点，以使用Python和Flask作为主要技术来开发REST API。 特征： Docker的开发环境，支持测试驱动开发（TDD）。 登台，测试，生产环境。 由Python，Flask Web框架，postgres DB，rabbitmq和其他技术支持的RESTful API。 涵盖每个REST API服务的单元测试。 代码覆盖率。 通过Swagger的RESTful API文档。 通过Swagger UI轻松可视化和使用RESTful API。 RabbitMQ消息代理和RabbitMQ管理插件集成。

交易 项目设置 npm install 编译和热重装以进行开发 npm run serve 编译并最小化生产 npm run build 运行测试 npm run test 整理和修复文件 npm run lint

用于轨迹预测的 Transformer 网络 这是论文的代码 要求 pytorch 1.0+ 麻木 西比 熊猫 张量板 （项目中包含的是修改版） 用法 数据设置 数据集文件夹必须具有以下结构： - dataset - dataset_name - train_folder - test_folder - validation_folder (optional) - clusters.mat (For quantizedTF) 个人变压器 要训​​练，只需运行具有不同参数的train_individual.py 示例：训练 eth 的数据 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train_individualTF.py --dataset_name eth --name eth --max_epoch 240 --bat

C++Builder高级界面特效制作百例（光盘、源代码、源码）

IJCNN 2018提交代码 关于本文 发言题目：通过并行卷积递归神经网络的多通道脑电图情感识别 作者：杨一龙，吴庆峰，邱明，王应东，陈晓伟 院校：厦门大学 指示