完整代码，可直接运行

中国的省市区信息，包含code码，适用于城市选择器开发。

《 TensorFlow从零开始学》 参考资料尚在整理中，近期会更新 配套实验数据 网盘链接： ://pan.baidu.com/s/1toBd94g6WN4GQhk6BtV1Tg提取密码：u394

作为测评机构一定会知道每年会举行“能力验证”活动，申请认可和获准认可的合格评定机构通过参加能力验证活动（包括 CNAS 组织实施或承认的能力验证计划、测评机构间比对和测量审核）证明其技术能力。之前的线上会议也表明了对测评机构能力建设方面的意见，在会议中说到机构的最高水平不代表机构的真实测评水平，因为机构派来参加能力验证的一般都是经验老道的测评师，所以表面上看起来没啥问题，真实测评中可能会存在很多问题。另外也采取了措施，比如相同人员相隔一年内无法参加能力验证，而且后续还有可能从“团队模式”的情况转化为“单人模式”。 在我看来，“能力验证”就是监管测评机构测评技术方面的一次考试，通过了这场考试，才代表有技术能力从事这测评工作。

采用相位相关，实现图像的配准。基于matlab图像界面，实现具有缩放、平移、旋转的多传感器图像的配准。 采用相位相关，实现图像的配准。基于matlab图像界面，实现具有缩放、平移、旋转的多传感器图像的配准。

SAP SD模块详细配置文档，里面都是根据自己的经验整理，完全个人实践，希望给各位初学者以帮助

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这些是用于 2D 和 3D 可变形图像配准的代码，使用中空间独立方法（Aganj 等人，NeuroImage 2017）。 有关简短教程，请参见EXAMPLE.m。 如果可用，可以使用 GPU 来加速注册。

基于STM32的wifi模块，工程直接编译可以通过，调试实测通信正常，可以适合初学者借鉴。

激光雷达和双目相机作为无人驾驶领域中重要的环境感知设备,两者之间的外参配准是其联合应用的重要基础,然而两种信息的融合意味着繁琐的校准过程。基于此,提出一种基于特征点对匹配求解的方法,采用两块矩形木板,分别提取双目相机与激光雷达坐标系下的木板边缘3D点云,拟合空间直线求取角点坐标,最后利用Kabsch算法求解配对的特征点之间的坐标转换,利用聚类法去除多次测量结果中的异常值,并求取平均值。通过搭建实验,所提算法可在Nvidia Jetson Tx2嵌入式开发板上实现,获得了准确的配准参数,验证了理论方法的可行性。此配准方法简单易行,可自动完成多次测量,相比于同类方法精度也有所提高。