yolop 目标检测+车道线检测+可行驶区域检测

Hybridnets:多任务端到端感知网络 目标检测+可行驶区域+车道线检测

dns区域文件 适用于Node.js和浏览器的DNS区域文件解析器和生成器。 安装 凉亭安装 bower install dns-zonefile --save 单机版 sudo npm install dns-zonefile -g 模块 npm install dns-zonefile 用法 区域信息 dns-zonefile接受表示为JSON对象或纯文本区域文件的两个区域数据。 它支持SOA ， NS ， A ， AAAA ， CNAME ， MX ， PTR ， SRV和TXT记录类型以及$ORIGIN关键字（仅适用于区域范围）。 每个记录类型（和$ORIGIN关键字）都是可选的，尽管bind期望在有效的区域文件中至少找到一个SOA记录。 例子 转发DNS区域 以下JSON为正向DNS区域生成区域文件： { " $origin " : " MYDOMAIN.COM.

本文提出一种结合灰度特点和区域特征的图像拼接算法。首先采用灰度直方图均衡化的方法降低光照条件不同造成的灰度差异；其次为减少匹配块的计算量，在选取的特征块上计算灰度平均值和每个像素与平均值的绝对差值，然后通过控制阈值来减小搜索范围；最后引入平滑因子消除拼接痕迹，最终实现无缝拼接。实验证明，本文算法合理，可行性强，能够达到良好的拼接效果。

目标侦测的候选区域搜索

甲子流域维持了流域上游和下游地区数百万人的生计。 人们依靠季风降雨从事农业生产，水力发电和其他生计活动。 预计气候变化将对其环境产生严重影响。 为了减少灾害的不利影响并更好地了解气候变化对可持续发展的影响，在这方面必须采取主动行动。 通过分析过去的气象趋势和未来的气候预测，可以使我们对预期的事情以及如何做好准备和管理可用资源有一种感觉。 在本文中，我们使用了高分辨率气候模型，即“提供影响研究的区域气候”（PRECIS），以预测科希河流域未来的气候情景，以进行影响评估。 模型预测中的量化不确定性（QUMP）模拟的三个输出已用于预测未来的气候。 这些模拟是根据IPCC SRES A1B排放情景，使用Hadley中心耦合模型（HadCM3）从17个成员的扰动物理集合（PPE）中选择的。 对2011-2040年（不久的将来），2041-2070年（本世纪中叶）和2071-2098年（遥远的未来）三个时间段的未来预测进行了分析。 尽管存在定量的湿偏和冷偏，该模型仍能够很好地解决季节性模式。 该模型预测在不久的将来降雨将减少，到本世纪末逐渐增加。 预计的降雨变化是不均匀的，在南部平原和中部山区有所

LTE负载均衡，中兴设备，电信频段，负载均衡参数经过现场验证，测试，评估，得出优化参数。效果明显

中国行政区域划分-乡镇,解压后268M,全国县界精确到县区域,全国省级行政边界的KML图层，在Google Earth中，各省边界独立可拆分.全国范围的全国的省市县城乡镇边界资源，欢迎大家下载

pointnet++自制室外城市区域数据集

使用HALCON直接读取DXF文件中的点、线等等信息，分析提取文件中的矩形框和圆圈示例代码