在基于转移的少量学习中利用特征分布 该存储库是利用基于转移的少量学习中的功能分布的正式实现。 要求 要安装要求： pip install -r requirements.txt 下载数据集并创建base / val / novel拆分： miniImageNet 将目录更改为filelists / miniImagenet / 运行'source ./download_miniImagenet.sh' 幼兽 将目录更改为文件列表/ CUB / 运行'source ./download_CUB.sh' CIFAR文件系统 下载 解压缩并将文件名更改为“ cifar-FS” 将数据文件移动到文件列表/ cifar / 运行'python write_cifar_filelist.py' 训练 要在本文中训练特征提取器，请运行以下命令： 对于miniImageNet / C

3D检测套件 此仓库包含几个有用的脚本，这些脚本可用于3D检测算法开发。 包括： 在激光雷达点云上加载和可视化； 生成bev地图（鸟瞰图）； 在点云上显示3D边界框； 在带有calib参数的图像上投影3D边界框； 在bev影像角度上显示bbox； 更新 2020- ：将会继续。 2019-02-27 ：更新vis_3d，它现在可以使用具有3D边界框的mayavi可视化点云。 用法 直接使用： python3 show_pc.py 您会看到点云。 您还应该先使用以下命令安装open3d ： sudo pip3 install open3d-python 讲解 要获取更多信息，您可以访问我们的社区论坛进行交谈： : 将点云转换为bev地图 获取点云的bev地图。 它应该构造一个具有一定宽度和高度的图像，然后每个像素值应为z，如果在顶视图中没有点，则z应该为0，这样bev图像

地图(Map)定位功能源码，源码MMLocationManager，使用MapView的方法实现定位获取坐标或当前地址，比使用CQLocationManager精准，把文件夹manager里面的类移动项目，并且添加MapKit.framework就可以使用了。

六角边地形map示例源码.zip

最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，多目标跟踪的粒子滤波器

Remote_Sensing_Satellite_Map_Segmentation 使用Segnet，SLIC和CRF对轻云和厚云的像素进行分类。

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zynq petalinux dma应用层代码。不使用用网络上字符设备的做法。直接map相关寄存器进行操作。