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计算机编程艺术(The Art of Computer Programming)英文版(内含三卷) 计算机科学巨匠 Donald E.Knuth (高德纳) 经典巨著 学计算机编程的应该都知道这套书 “它本来是作为参考书撰写的，但有人发现每一卷可以饶有兴致地从头读到尾。一位中国的程序员甚至把他的阅读经历比做读诗。如果你认为你确实是一个好的程序员，读一读 Knuth 的《计算机程序设计艺术》吧，要是你真的把它读通了，你就可以给我递简历了。” --Bill Gates

（1）Android Demo图片测试：项目资源（src/main/assets）自带一对左右视图的测试图片，你需要将测试图片拷贝到你的手机，然后在Demo APP点击【图片】打开图片即可；如果你想测试自己的图片，请将左视图文件命名为left***.png，右视图文件命名为right***.png，否则不能正常加载左右视图。图片格式支持jpg,png等多种格式 （2）Android Demo视频测试：项目资源（src/main/assets）自带一对左右视图的视频文件，你需要将测试视频拷贝到你的手机 OpenCV实现双目测距（Python版本）：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/121301896 OpenCV实现双目测距（C/C++版本）：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/127446435 OpenCV实现双目测距（Android版本）https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/127446435 ​

1、YOLO红外车辆行人检测数据集，真实场景的高质量图片数据，数据场景丰富。使用lableimg标注软件标注，标注框质量高，含voc(xml)、coco(json)和yolo(txt)三种格式标签，分别存放在不同文件夹下，可以直接用于YOLO系列的目标检测。 2、附赠YOLO环境搭建、训练案例教程和数据集划分脚本，可以根据需求自行划分训练集、验证集、测试集。 3、数据集详情展示和更多数据集下载：https://blog.csdn.net/m0_64879847/article/details/132301975

程序中详细介绍博客专栏地址：https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/134043042。 01_raw_model.py：trimesh可视化原始示例模型。 02_top_view.py：三维模型俯视图投影。 03_left_view.py：三维模型左视图投影。 04_left_rotate.py：使用open3d根据旋转操作获取投影矩阵，以左视图为例。 05_left_vector.py：根据相机朝向向量获取投影矩阵，以左视图为例。 model.obj：示例模型的obj文件。

使用STM32F103C8T6控制三色灯RGB的闪烁以及颜色转换

SVM算法最初是为二值分类问题设计的，当处理多类问题时，就需要构造合适的多类分类器。 　　目前，构造SVM多类分类器的方法主要有两类 　　（1）直接法，直接在目标函数上进行修改，将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题中，通过求解该最优化问题“一次性”实现多类分类。这种方法看似简单，但其计算复杂度比较高，实现起来比较困难，只适合用于小型问题中； 　　（2）间接法，主要是通过组合多个二分类器来实现多分类器的构造，常见的方法有one-against-one和one-against-all两种。

矩阵求逆的代码，只能用于三阶矩阵 ，c#语法

在MATLAB中用一群算法实现三维路径规划的代码，可以运行，自己修改地图数据即可达到自己的需求