亲测可行，附带教程。 更新内容:【武功秘籍】 近期更新:【套装】【副本】 套装：增加属性。副本：独立boss 1.增加武功秘籍学习，秘籍获取方式保密。 2.30级开启天赋培养，加入闪避，幸运等等属性 3.活动兑换码：vip666888 修复问题: 1.武功消耗及叠加问题 2.boss成长问题 最新版文字游戏、仙寻纪、寻仙记。 更新了宠物出战，boss战，增加新ui，增加天赋玩法，职业，道具，装备等等。修复前期已知bug，增加bug提交接口。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「weixin_45828937」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/weixin_45828937/article/details/126438367

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CodeCoverageMerge 一个正在进行的项目，它将来自同一源代码的多个代码覆盖率文件合并为一个。 **尚无更多详细信息，但如有需要，可以随意进行分叉，理解和修改（请在之后向我发送合并请求）**

后量子密码 与2017/2018/2019/2020 CryptoWorks21量子后密码学课程相关的材料。

matlab 强度增长代码环保 高效卷积算子 (ECO) 跟踪器的 Matlab 实现。 新闻：2.0 版来了！ 完整的 GPU 支持 优化和清理 VOT2017 整合 出版物 有关跟踪器的详细信息可以在 CVPR 2017 论文中找到： Martin Danelljan, Goutam Bhat, Fahad Khan, Michael Felsberg。 . 在 IEEE 计算机视觉和模式识别 (CVPR) 会议论文集，2017 年。 如果您在工作中使用代码或与 ECO 跟踪器进行比较，请引用上述出版物。 Bibtex 条目： @InProceedings{DanelljanCVPR2017， Title = {ECO: Efficient Convolution Operators for Tracking}, 作者 = {Danelljan、Martin 和 Bhat、Goutam 和 Shahbaz Khan、Fahad 和 Felsberg、Michael}， 书名 = {CVPR}, 年 = {2017} } 项目网页 接触 马丁·达内尔扬 电子邮件： 网页： 安装 使用

步态matlab代码盲步SLAM算法 动机 从移动性的角度来看，步行机器人代表了一个非常好的解决方案，但需要能够处理地形不确定性的更优雅（且更复杂）的控制器。 因此，本论文是在法国南特中央理工学院，上海交通大学和意大利热那亚大学的监督下实现的，通过交互方案产生感知，从而为移动机器人的研究领域做出了贡献。旨在焊接在核压力容器上的平行六足机器人，平均最大步长为0.25 m，可在平坦的地形上行走，并将其功能进一步扩展为能够协商不平坦地形的第二种形式。 机器人没有附加任何视觉系统，必须同时从机器人关节（编码器）映射环境，以生成所谓的盲步行SLAM算法，因为同时会估计定位。 由于系统的组织结构良好，因此该方案可同时满足许多要求，并以其可预测性，适应性，模块化，参数化性质，收敛性证明，给定地形的静态稳定性最大化，快速计算预测方案和机器人任务而著称。遵守。 考虑了测试机器人上海交通大学的八达通，根据先前的研究阶段给出了机器人的几何和运动学模型，并推导了一般的机器人运动学模型。 这些模型被用作步态生成链的一部分，计算步态的几何量，可行性和边界检查。 摘要 从本文的移动机器人角度来看，步行机器人是一个很

fmusdk2 FMUSDK2.0.3的端口从QTronic（ ）到Mac OS X和Linux。 该代码已不再维护，请看一看 以获取更多最新版本。

基本用法 目前支持三个或更少变量的信息度量。基本用例是将每个变量的数据数组传递给每个函数。这些将被离散化。 也可以传入频率（如果数据已经离散化）或概率（如果概率已知或已经估计） - 见下文。 配置选项 可以将以下关键字参数传递给每个函数： estimator (String) 估计概率分布的估计器 "maximum_likelihood"（默认） "miller_madow" "dirichlet" "shrinkage" base (Number) 对数的底，即熵的单位 2（默认） mode (String) 离散化方法 "uniform_width"（默认） "uniform_count" "bayesian_blocks" number_of_bins (整数) 0（默认） get_number_of_bins (Function) 用于计算 bin 数量的自定义函数（仅在number_of_binsis时使用0） get_root_n（默认） 特定于 Estimator 的配置选项 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

背景 Skeleton Crew 于 10 月 1 日推出，此后每天都在提供来自独立艺术家的艺术品空投，并计划在整个 10 月继续进行。 为了执行这个计划，我们需要能够让我们自动化流程的工具。这个存储库是这项努力的结果，我们现在与您分享，希望更多的团队花费更少的时间让自己腕管综合症在 Phantom 内手动完成所有这些工作:) 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

加权盒融合 存储库包含Python方法的几种实现，这些方法用于组合对象检测模型中的框： 非最大抑制（NMS） 软网管 非最大加权（NMW） 加权框融合（WBF） -与其他方法相比，可以提供更好的结果的新方法 要求 Python 3。*，Numpy，Numba 安装 pip install ensemble-boxes 用法示例 预计将标准化的框的坐标，例如，范围为[0; 1]。 顺序：x1，y1，x2，y2。 下面的2种型号的盒装示例。 第一个模型预测5个盒子，第二个模型预测4个盒子。 每个盒子模型的置信度得分1：[0.9、0.8、0.2、0.4、0.7] 每个盒子模型2的置信度得分：[0.5、0.8、0.7、0.3] 每个包装盒型号1的标签（类）：[0，1，0，1，1] 每个盒子模型2的标签（类）：[1、1、1、0] 我们将第一个模型的权重设置为2，将第二个模型