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Pytorch实现 做出重要的事情。 命令 火车模型 在config.yaml中修改一些配置 make train 测试模型 make test-all 评估模型 有关评估指标，请参阅存储库 # iou-based Pascal make ioueval # overlap-based DetEval make deteval 历史记录（在TotalText数据集上） 火车数据 测试数据 测试数据集（TotalText） 热图 多边形 旋转矩形 文本行检测（在CTW1500数据集上训练的模型） 图像原点 检测到文字行 全流水线 在MJSynth和SynthText数据集上训练了识别模型 指标评估（DetEval-P / R / HMean） # for TotalText dataset make deteval 方法 图片大小 初始化 脱粒 脱粒 松开比

LoveHome-Real-Estate-Platform 我的JavaWeb毕设项目（前台部分模仿链家网，后台用了H-ui框架。其中可能涉及一些链家网，H-ui等相关的信息，在这里说明，本项目替代交流学习，不得用于商业传播等） 基于springboot + MyBatis + FreeMarker + redis + nginx等技术的JavaWeb项目------恋家房产平台 先简单放几张项目的图，视频演示放到repo里面去了。 前台首页： 物业列表： 物业详情页面： 最新推荐： 最热推荐： 评价打分： 博客列表： 后台管理： 明显评分饼状图： 房价3D柱状图： 小区物业关系树图： 全国分

后期处理 一个后处理库，提供了为实现图像滤镜效果的。 ··· 安装 该库需要对等依赖项 。 npm install three postprocessing 用法 后处理引入了通过和效果的概念，以使用全屏图像处理工具扩展通用渲染工作流程。 以下WebGL属性应用于最佳的后处理工作流程： import { WebGLRenderer } from "three" ; const renderer = new WebGLRenderer ( { powerPreference : "high-performance" , antialias : false , stencil : false , depth : false } ) ; 管理和运行过程。 通常将用作第一遍，以自动清除缓冲区并渲染场景以进行进一步处理。 全屏图像效果通过EffectPass渲染。 有关如何设置渲

1、先关闭管家婆服务端和客户端。 2、把ux32w.dll模拟锁和RealDe.ini配置文件一起复制到管家婆安装的目录下（如D:\GRASP366++）。 3、启动管家婆服务端和客户端即可。 4、要修改站点数、公司名、地区、正版用户卡号、注册日期可以打开RealDe.INI自己填写自己需要的数据。 “ComPanyName” 为公司名 “Area” 为地区 “UserNum” 为站点数 “CardNum” 为正版用户卡号 “RegisterDate”为注册日期 “DogType” 为狗类型 服装S+ （狗类型1为单机版、3为远程网络狗） 财贸双全系列 （狗类型1为单机版、2或3为网络狗） 工贸版T3 （狗类型1为单机版、2或3为网络狗） 工贸版T8 （狗类型1为单机版）T8网络版的狗类型设为‘2或3’后需配合另外的补丁才能打开 5、本模拟锁适用管家婆服装版S+、工贸版系列(工贸版T3网络单机版、工贸版T8单机版)、 辉煌版2008系列、辉煌版2005系列、财贸双全系列。

real_world_terrain-v3.4.2.1 可以把真实地貌做成模型

希望可以帮到学习slam的同学，之前看博客里下载需要积分，在学习中无意看到这份资料分享出来

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