(Douglass 2014) Real Time UML Workshop for Embedded Systems 2nd.part1

Get acquainted with transformations and database-level interactions, and ensure the reliability of messages processed using StormImplement strategies to solve the challenges of real-time data processingLoad datasets, build queries, and make recommendations using Spark SQL

实时检测人与物体的相互作用 这是一个开放项目的仓库，可实时检测人与物体之间的相互作用，请参见我们的更多详细信息。 内容 要求 硬件 GPU：Titan，Titan Black，Titan X，K20，K40，K80，GTX 软件 您应该安装matlab来验证HOI-RT的训练结果。 您应该安装cuda，opencv和cudnn。 然后设置Makefile的1-3行： GPU=1 CUDNN=1 OPENCV=1 安装 克隆HOI-RT存储库首先，创建一个名为detection的新文件夹，然后cd detection && git clone --recursive git@github.com:lmingyin/HOI-RT.git 建立项目cd $HOI-RT && make -j8 加载训练后的模型加载已在vcoco和我们标记的数据集中进行训练。 并将模型放在检测文件夹中。 测试

英文版，实时设计模式 Real-Time Design Patterns，网上目前的都是英文版的

为NVIDIA Jetson 平台打上 PREEMPT_RT Patch 实时补丁

MonoSLAM: Real-Time Single Camera SLAM源码

自动泊车代码Matlab 使用深度学习进行基于图像的实时停车占用检测（CPU友好实现） 这是我们论文的MATLAB实现，使用CNN + SVM分类器进行停车占用检测，无需GPU即可运行，无需10分钟的训练，而CPU则可提供约99％的准确度。 本教程旨在在MATLAB 2020a上运行，尽管代码可以在高于2018a的MATLAB版本中运行。 运行实验可能需要其他工具箱，包括计算机视觉工具箱，统计和机器学习工具箱，深度学习工具箱，信号处理工具箱和自动驾驶工具箱。 为了顺利运行实时脚本，请确保增加MATLAB的Java堆内存，如实时脚本开头所示。 可以在上找到即将进行的微调深层网络并自动划定停车位的最新工作。 是预编译的包含所有结果的MATLAB文件，所有支持的数据文件（包括经过预训练的ResNet50）都在中。 观看演示 管道 存在解释所有步骤的详细文件。 访问教程PDF 文献资料 如果您使用代码的任何部分，请引用我们的工作： Acharya, D., Yan, W., Khoshelham, K., 2018. Real-time image-based parking occupanc

延迟的Voxel阴影可实现实时全局照明 目录 有关此技术的同行评审发表论文可以在这里找到： 我的论文可以在这里找到（西班牙语）： : 对于3D应用程序中的实时渲染，计算间接照明是一个充满挑战的复杂问题。 这种全局照明方法利用输出辐射的简化版本和存储在体素中的场景实时计算间接照明。 总览 延迟体素着色是受体素圆锥体跟踪和延迟渲染启发的四步实时全局照明技术。 这种方法使我们能够获得大量间接照明效果的精确近似值，包括：间接漫射，镜面反射，混色，发光材料，间接阴影和环境光遮挡。 包含此技术的步骤如下所述。 技术概述 1.体素化 第一步是对场景进行体素化，我的实现是对场景的反照率，法线和发射体素进行体素化以近似发射材料。 有关3D纹理这个保守的体素化和原子操作所描述的使用。 ... layout (binding = 0 , r32ui) uniform volatile coherent uimage3D voxelAlbedo; layout (binding = 1 , r32ui) uniform volatile coherent uimage3D voxelNormal;

Real-Time Rendering 4th Edition（实时渲染第4版） 高清全彩版，图形学/游戏方向实时渲染经典书籍推荐，仅供学习使用。百度网盘下载链接永久有效。

复杂的YOLOv4 本文基于YOLOv4的PyTorch实现： 特征 基于YOLOv4的实时3D对象检测 支持 张量板 镶嵌/切口增强训练 使用旋转框的损失进行优化。 更新2020.08.26 ： 更快的训练，更快的推理 无锚的方法 无需非最大抑制 示范（在GTX 1080Ti上） 2.入门 2.1。要求 pip install -U -r requirements.txt 有关和库的信息，请参阅其官方网站上的安装说明。 2.2。资料准备 从下载3D KITTI检测数据集。 下载的数据包括： Velodyne点云（29 GB） ：将数据输入到Complex-YOLO模型 对象数据集的训练标签（5 MB） ：Complex-YOLO模型的输入标签 对象数据集的摄像机校准矩阵（16 MB） ：用于可视化预测 对象数据集的左侧彩色图像（12 GB） ：用于可视化预测 请确保您按照以下方式