MediaPipe Hands On-device Real-time Hand Tracking-带批注.pdf

PyTorch-HITNet分层迭代瓷砖精加工网络，用于实时立体声匹配 使用PyTorch的HITNet实施 这是一个包含实现Google论文HITNet的代码的存储库：用于实时立体匹配的分层迭代切片优化网络 该项目是初始版本，可以训练和测试模型，但可能包含一些错误，需要进一步修改和调试。 如果您发现有关我的代码的任何问题，请打开问题或尽快与我联系（ ）。 当前，该项目无法复制原始论文中报告的准确性和速度。 在速度方面，官方实现使用其优化的cuda op来加速参考和培训。（请参考其，该尚未包含模型代码）。 感谢弗拉基米尔·坦科维奇（Vladimir Tankovich）的帮助，他与他的团队一起提出了这个强大的立体声网络，并为我提供了许多原始论文的细节和说明。 另外，我还要感谢@ xy-guo，他提出了出色的 ，因为代码是从他的存储库中部分借用的。 要求 Pytorch = 1.1

本文是关于EDF实时系统调度的书籍，文中综合了近几年比较新的调度技术，对从事实时系统调度研究者们很有帮助。

追加了附录A,B，大致整理了下，加入了书签一边阅读翻译终于完结了，呼

(Douglass 2014) Real Time UML Workshop for Embedded Systems 2nd.part2

(Douglass 2014) Real Time UML Workshop for Embedded Systems 2nd.part1

Get acquainted with transformations and database-level interactions, and ensure the reliability of messages processed using StormImplement strategies to solve the challenges of real-time data processingLoad datasets, build queries, and make recommendations using Spark SQL

实时检测人与物体的相互作用 这是一个开放项目的仓库，可实时检测人与物体之间的相互作用，请参见我们的更多详细信息。 内容 要求 硬件 GPU：Titan，Titan Black，Titan X，K20，K40，K80，GTX 软件 您应该安装matlab来验证HOI-RT的训练结果。 您应该安装cuda，opencv和cudnn。 然后设置Makefile的1-3行： GPU=1 CUDNN=1 OPENCV=1 安装 克隆HOI-RT存储库首先，创建一个名为detection的新文件夹，然后cd detection && git clone --recursive git@github.com:lmingyin/HOI-RT.git 建立项目cd $HOI-RT && make -j8 加载训练后的模型加载已在vcoco和我们标记的数据集中进行训练。 并将模型放在检测文件夹中。 测试

英文版，实时设计模式 Real-Time Design Patterns，网上目前的都是英文版的

为NVIDIA Jetson 平台打上 PREEMPT_RT Patch 实时补丁