c++制作猜数字程序
2022-12-03 09:28:24 581B c++
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串口读取SerialPort.cpp HDIL实现串口读取,c++实现串口的打开、关闭、写入以及读取,根据类型分发数据,回调到上层此。文件基于android 9.0系统实现的
2022-12-01 14:19:28 25KB hal
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Token Generator 使用SDK访问好视通云通信平台服务需要使用Token,该项目提供生成Token的C++语言代码。 关于token鉴权的具体细节,参考 使用方式 你应该在服务器程序中使用对应的代码生成Token,将Token下发给客户端登录好视通云通信平台。 使用示列代码: fsp::tools::AccessToken token(secretkey); token.app_id = appid; token.group_id = m_groupid; token.user_id = m_userid; token.expire_time = 0; std::string strToken = token.Build(); 欢迎提交你的token生成代码 如果您对现有代码有任何改进建议,欢迎提交pull request,我们将非常感谢。 联系我们 完整的 API 文档见
2022-11-30 15:55:13 12KB C++
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单眼视觉测程 具有4个组成部分的单眼视觉里程表(VO):初始化,跟踪,局部地图和束调整。 阅读《灌篮高手》后,我做了这个项目。 这也是我于2019年3月在NWU开设的EESC-432 Advanced Computer Vision课程的最终项目。 演示: 在上图中: 左侧是视频和检测到的关键点。 右侧是与左侧视频相对应的摄像机轨迹:白线来自VO;白线来自VO。 绿线是事实。 白线上的红色标记是关键帧。 点是地图点,其中红色的点是新三角剖分的。 您可以在此处下载。 报告 我的pdf版本课程报告在。 与本自述文件相比,它对算法的描述更为清晰,因此我建议阅读。 目录 1.算法 通过以下过程/算法来实现此VO: 1.1。 初始化 估计相对相机姿势: 给定视频,将第一帧(图像)设置为参考,并与第二帧进行特征匹配。 计算两个帧之间的基本矩阵(E)和单应矩阵(H)。 用的方法计算它们的对称传递误差,然后选择更好的一个(即,如果H /(E + H)> 0.45,则选择H)。 将E或H分解为两个帧之间的相对姿势,即旋转(R)和平移(t)。 通过使用OpenCV,E给出1个结果,H给出2个结果,满
2022-11-28 15:02:23 86KB opencv tracking cpp eigen
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设有一棵二叉树,其结点值为字符型并假设各值互不相等,采用二叉链表存储表示。现输入其扩展二叉树的前序遍历序列,要求建立该二叉树,并求其度为2的结点个数。
2022-11-28 00:45:09 717B cpp
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快速,易于使用的网络微框架。 描述 Crow是用于运行Web服务的C ++微框架。 它使用类似于Python的Flask的路由,使其易于使用。 它也非常快,击败了多个现有的C ++框架以及非C ++框架。 产品特点 易于布线(类似于长颈瓶)。 类型安全的处理程序。 速度飞快(请参阅和)。 内置JSON支持。 基于的模板库( crow::mustache )。 仅标头库(可用单个标头文件)。 中间件对扩展的支持。 HTTP / 1.1和Websocket支持。 多部分请求和响应支持。 使用现代C ++(11/14) 仍在开发中 文献资料 可用。 例子 你好世界 # includ
2022-11-25 17:07:19 637KB http framework cpp webserver
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线性时间选择,基于C++写的代码,给定线性序集中n个元素和一个整数k,1\leq k\leq n,要求找出这n个元素中第k小的元素。
2022-11-22 15:39:41 1KB 111111
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哈工程本科算法实验-二分搜索【数据+代码+说明+流程图+测试用例】
2022-11-21 13:49:11 256KB cpp
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BehaviorTree.CPP-3.8
2022-11-21 11:26:19 1.26MB 行为树 源码
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联合面检测与对准 使用多任务级联卷积网络的Caffe和Python实现联合人脸检测和对齐。 建立 设置环境并将C ++层代码复制到Caffe的源代码树。 $ export PYTHONPATH=/path/to/Joint-Face-Detection-and-Alignment:$PYTHONPATH $ export CAFFE_HOME=/path/to/caffe $ sh layers/copy.sh 按照其文档编译Caffe。 准备数据 下载数据集 , 和 。 将它们放在如下所示的数据目录中。 data ├── CelebA │   └── img_celeba ├── fddb │ ├── FDDB-folds │ ├── images │ │   ├── 2002 │ │   └── 2003 │ └── result │ └── images └── WIDER ├── wider_face_split ├── WIDER_test ├── WIDER_train └── WIDER_val 我已经编
2022-11-20 12:03:01 15.95MB python caffe cpp mtcnn
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