readme文件包含地图下载地址以及密码,其中地图包含autoware.universe和carla联合仿真的点云以及高清地图,包括Town1-Town7
2022-09-27 09:00:49 188B autoware carla point_map
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基于ADAMS和MATLAB的双回路PID控制倒立摆联合仿真.pdf
2022-09-22 20:00:25 295KB
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STM32嵌入式系统开发实战指南 ,带目录,ARM内核讲解,STM32平台分析,freertos与LWIP联合移植教程[李志明编著]
2022-09-21 23:18:30 42.7MB STM32 嵌入式 FreeRTOS LwlP
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侧向风的施加 变量名称 物理意义 Wind Amplitude 侧向风的大小 Wind Heading 风的方向
2022-09-21 16:39:10 6.1MB 参数设置 工况设置 联合仿真
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上位机(微机)与下位机(单片机)相结合的无穷魅力,利用好心人的实例匆匆修改调试,终于建立了一座小桥,先拿出来共同欣赏一下,以证明这条路子是可以走的。
这是一个通过Mybatis注解进行多表关联分页查询的案例,从实体到业务层的实现
2022-09-20 09:00:47 13KB 9ab mybatis skillwoc 全注解
stata做时间序列数据( Time series data ),截面数据( Cross-sectional data )和面板数据( Panel data )的内生性检验
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C#,Haclon联合编程,雷赛运动控制DEMO
2022-09-16 21:06:02 46.53MB Haclon
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包括matlab代码以及充放电数据
2022-09-15 15:13:44 4.78MB soc soh 双卡尔曼 matlab
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颜色分类leetcode 序列网 血管分割和动脉/静脉分类的联合学习 视网膜成像是诊断各种疾病的宝贵工具。 然而,即使对于有经验的专家来说,阅读视网膜图像也是一项困难且耗时的任务。 自动视网膜图像分析的基本步骤是血管分割和动脉/静脉分类,它们提供有关潜在疾病的各种信息。 为了提高现有的视网膜图像分析自动化方法的性能,我们提出了两步血管分类。 我们采用基于 UNet 的模型 SeqNet 从背景中准确地分割血管并对血管类型进行预测。 我们的模型按顺序进行分割和分类,这减轻了标签分布偏差的问题并促进了训练。 模型 图 1 SeqNet 的网络架构。 用法 训练时,数据集应放置在./data/ALL ,遵循./utils/prepare_dataset.py定义的数据结构。 训练: python train.py 模型将保存在./trained_model/ ,结果将保存在./output/ 。 预言: python predict.py -i ./data/test_images/ -o ./output/ 预训练权重 这是一个用多个数据集训练的模型(DRIVE、LES-AV 和 HRF
2022-09-08 16:33:14 690KB 系统开源
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