matlab精度检验代码3dcnn.torch
使用Torch实现对3D数据进行对象分类的体积CNN（卷积神经网络）。
介绍
这项工作是基于我们的。
我们的论文也将成为CVPR
2016的关注焦点（有关最新结果，请参考arXiv之一）。
在此存储库中，我们发布代码，这些数据用于训练3D数据（二进制体积）上的用于对象分类的体积CNN。
引文
如果您发现我们的工作对您的研究有用，请考虑引用：
@article{qi2016volumetric,
title={Volumetric
and
Multi-View
CNNs
for
Object
Classification
on
3D
Data},
author={Qi,
Charles
R
and
Su,
Hao
and
Niessner,
Matthias
and
Dai,
Angela
and
Yan,
Mengyuan
and
Guibas,
Leonidas
J},
journal={arXiv
preprint
arXiv:1604.03265},
year={2016}
}
安装
安装
。
请注意，VolumetricBatch
2021-11-02 14:40:48
1.15MB
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Navier-Stokes-numeric-solution-using-Python-
适用于线性，非线性对流，一维和二维的Burger's和Poisson方程，使用标准壁函数的一维扩散方程，具有Dirichlet和Neumann BC的二维导热对流方程，完整的Navier-Stokes方程以及与Poisson方程耦合的腔体和二维通道流。
2021-10-29 18:27:54
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3D 中的八叉树点分解OcTree 用于创建包含 3D 的 bin 的树数据结构点。 每个 bin 可以递归地分解为 8 个子 bin。http://en.wikipedia.org/wiki/Octree OT = OcTree(PTS) 从一个 N×3 的点矩阵创建一个八叉树坐标。
OT = OcTree(...,'PropertyName',VALUE,...) 采用以下任何一种属性值：
binCapacity - 一个 bin 可能包含的最大点数。 如果更多点存在，bin 将被递归细分。 默认为 ceil(numPts/10)。 maxDepth - 可以细分 bin 的最大次数。 默认为 INF。 maxSize - bin 边缘的最大尺寸。 如果 bin 的任何维度超过maxSize，会递归细分。 默认为 INF。 minSize - bin 边缘的最小尺寸。 细分将在之
2021-10-29 11:14:54
5KB
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由于传统示波器虽然功能齐全但是体积旁大，不方便携带，本设计针对这种缺点设计一种体积小、成本低、功耗小、便携数字示波器。主要包括的内容为电压的实时测量和采集，通过M453VG6AE控制，运用算法描绘成连续曲线，在2.4英寸液晶显示屏上显示出来。
本项目参考了一些开源项目，由于制板原因，采用了一块开源电路板的部分电路。特此鸣谢。
视频展示:
数字示波器源码截图:
2021-10-27 19:42:43
1.54MB
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