ADAMS/Car 结果文件在数值开始之前包含几千行变量描述文本。 对数值结果进行整理,即。 “变量 1 @ t = 0.001 的值” “变量 2 @ t = 0.001 的值” “变量 3 @ t = 0.001 的值” “变量1的值@ t = 0.002” “变量 2 @ t = 0.002 的值” “变量 3 @ t = 0.002 的值” ... 该脚本将整个结果文件重新组织为一个结构体。 注意! 由于变量名称不唯一,某些变量可能已丢失。
2021-08-12 21:39:40 2KB matlab
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Realistic Car Controller 3.46汽车插件可快速上手汽车项目的开发,版本3.46
2021-08-12 14:12:29 235.24MB unity
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细胞治疗CAR_T行业深度报告:细胞治疗,七载归来方始坼
2021-08-06 09:04:01 5.67MB 细胞治疗CAR_T行业深度报告:
示例小吃应用程序 打开App.js文件以开始编写一些代码。 您可以通过扫描二维码或使用 iOS 或 Android 模拟器直接在手机或平板电脑上预览更改。 完成后,点击保存并分享链接! 当您准备好查看 Expo 提供的所有内容时(或者如果您想使用自己的编辑器),您可以下载您的项目并将其与。 在 Snack 中创建的所有项目都是公开可用的,因此您可以通过链接轻松共享该项目的链接,或使用<>按钮将其嵌入到网页中。 如果您遇到问题,可以发推给我们或在我们的提问。 小吃是开源的。 您可以在上找到代码。
2021-08-05 12:03:20 97KB JavaScript
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介绍 使用失真校正,图像校正,颜色变换和梯度阈值构建了先进的车道发现算法。 确定车道曲率和车辆排量。 克服了诸如阴影和人行道改变等环境挑战 在这个项目中,我使用了计算机视觉技术来识别车道边界,并在给定道路视频帧的情况下计算曲率半径的估算值。 为此,请执行以下步骤: 给定同一台摄像机拍摄的一组棋盘图像,计算出摄像机校准矩阵和所使用的摄像机镜头的畸变系数 使用上述矩阵和系数来校正相机原始输出所给的失真 使用颜色变换和sobel算法创建阈值二值图像,该图像已从图像上不必要的信息中滤除 应用透视变换以查看图像的“鸟瞰图”,就像从天空中看一样 应用遮罩以获得感兴趣的区域,检测车道像素, 确定每个车道的最佳拟合曲线 将车道边界投影回到原始视图的未失真图像上 输出车道边界和其他相关信息的可视显示 如何使用 您需要设置依赖项才能在计算机上运行Jupyter Notebook并设置一些软件包,例如op
2021-07-28 02:21:27 161.14MB udacity computer-vision self-driving-car lane-finding
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car-11.3.7.js
2021-07-24 09:05:23 3KB 购物车js文件
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数据集包含具有一个或多个损坏零件的汽车图像。该img/文件夹在数据集中包含所有80张图像。有三个文件夹train/,val/并test/分别进行训练,验证和测试的目的。 Coco Car Damage Detection Dataset_datasets..txt Coco Car Damage Detection Dataset_datasets..zip
2021-07-18 15:09:40 14.42MB 数据集
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c++面向对象实现继承car
2021-07-18 09:02:53 4KB c++面向对象实现继承car
20210715-粤开证券-【粤开医药行业深度】CAR~T细胞疗法:行远自迩,踔厉奋发.pdf
2021-07-16 09:04:25 3.18MB 行业
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