离线安装包，亲测可用

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RPMsg组件 本文档描述了RPMsg-Lite组件，它是远程处理器消息传递（RPMsg）协议的轻量级实现。 RPMsg协议定义了标准化的二进制接口，该接口用于在异构多核系统中的多个核之间进行通信。 与开放式非对称多处理（OpenAMP）框架（ ）的RPMsg实现相比，RPMsg-Lite减少了代码大小，简化了API，并提高了模块性。 在基于Cortex-M0 +的较小系统上，建议使用RPMsg-Lite。 RPMsg-Lite是由NXP Semiconductors开发并在BSD兼容许可下发布的开源组件。 有关更多文档，请在以下位置查看doxygen文档： : 创建RPMsg-Lite的动机 开发RPMsg-Lite的原因有多种。 一个原因是需要RPMsg协议兼容的通信组件的占用空间小，另一个原因是OpenAMP RPMsg实施的扩展API的简化。 没有记录RPMsg协议，

MobileNetV2-PoseEstimation [注意] RraspberryPi + NCS2的行为非常不稳定。 [注意] Tensorflow Lite + CPU的行为不稳定。 [警告] 2019年5月6日，Google Edge TPU程序和模型正在建设中。 [信息] 2020年6月8日，我正在极大地调整Tensorflow Lite模型的性能。 介绍 ildoonet的成就给该存储库带来了自己的实现。 谢谢 。 我将仅使用CPU使他的实现更快。 环境 Ubuntu 16.04 x86_64 USB相机 神经计算棒2（NCS2） Google Edge TPU Py

自动车牌识别 :India: 表中的内容 演示版 总览 这是一个分为四个阶段的对象检测项目，主要致力于检测车辆的车牌，从而读取车牌号并将其保存在文本文件中，以供有关当局使用。该深度学习项目使用YOLOv4（您只看一次）作为神经在名为Darknet的框架之上构建的网络架构，然后使用Tensorflow Lite进行部署准备就绪，使其兼容在各种边缘设备中使用，例如android，iOS，树莓派等。 动机 由于许多实际应用，例如自动收费，交通执法，私人空间出入控制和道路交通监控，自动车牌识别（ALPR）一直是研究的一个频繁主题。 ALPR系统通常分为三个阶段：车牌（LP）检测，字符分割和字符识别。 较早的阶

ROSTurtlebot上的Dstar-lite 仿真：ME / CS 133b机器人最终项目，加州理工学院，2017年冬季，贡献者：胡博涛，刘玉凯，石冠亚。 ROS和Turtlebot：CS / ME / EE 134自治最终项目，加州理工学院，2018年Spring，贡献者：胡博涛，刘玉凯，石冠亚，吴彦，吴玉伟。 （按字母顺序） 1.模拟 运动计划是算法和机器人技术的基本主题，它考虑了机器人需要确定从某个起点到目标的最短路径，同时避免环境中所有障碍的问题。 D * Lite，D *算法的简化，从目标开始反向搜索并尝试从头开始，并使用当前的最佳路径和启发式估计来贪婪地扩展每个节点。 该项目首先实现了基于python的D * lite算法。 为了测试机器人的性能，我们还生成随机迷宫并通过MATLAB记录其路径。 有关使用说明，请参见./D_star_lite_simulation/r

本程序适用于Autocad2006—2016版本，绘制通信工程图纸时可批量新建杆路管道，快速绘制设施，批量打印，批量替换，快速添加道路，河流，湖泊等等.....

datalogic中文讲义，包括常用工具的详细说明以及使用方法

D* Lite并不基于原始的D*或有焦点的D*，而是实现相同的行为。它更容易理解，可以用更少的代码行实现，因此被称为“D* Lite”。就表现而言，它和专注的D*一样好，甚至更好。D* Lite基于终身计划A*，由科尼格和利哈乔夫在几年前推出。

双信号转换LSTM网络 Tensorflow 2.x实施的堆叠式双信号转换LSTM网络（DTLN）用于实时噪声抑制。 该存储库提供了用于在python中训练，推断和服务DTLN模型的代码。 它还提供了SavedModel，TF-lite和ONNX格式的预训练模型，可用作您自己的项目的基准。 该模型能够在RaspberryPi上运行实时音频。 如果您正在使用此仓库做一些有趣的事情，请告诉我。 我总是对您使用此代码或该模型所做的事情感到好奇。 DTLN模型已提交给深度噪声抑制挑战（ ），并在INTERSPEech 2020上发表。 这种方法在少于一百万个参数的堆叠网络方法中结合了短时傅立