AdTree实现了以下描述的树重构方法： Shenglan Du, Roderik Lindenbergh, Hugo Ledoux, Jantien Stoter, and Liangliang Nan. AdTree: Accurate, Detailed, and Automatic Modelling of Laser-Scanned Trees. Remote Sensing. 2019, 11(18), 2074. 如果您使用代码/程序（或部分代码），请考虑引用我们的论文。 从点云重建的3D树 生成并运行AdTree 预编译的可执行文件（适用于macOS ， Linux和Windows ）可在下载。 AdTree依赖于某些第三方库，并且大多数依赖项都包括在除外。 因此，您需要先安装Boost。 注意：AdTree使用已剥离的早期版本，该版本与最新版本不兼容。 您需

cbschuld / browser.php 通过用户代理帮助在PHP级别检测用户的浏览器和平台 安装 您可以使用将该库作为本地的，基于项目的依赖项添加到您的项目中： composer require cbschuld/browser.php 如果仅在开发过程中需要此库（例如，运行项目的测试套件），则应将其添加为开发时依赖项： composer require --dev cbschuld/browser.php 典型用法： $ browser = new Browser (); if ( $ browser -> getBrowser () == Browser :: BROWSER

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Tensorflow实施论文“快速，准确的超高分辨率的深拉普拉斯金字塔网络”（CVPR 2017） 这是使用TensorLayer的Tensorflow实现。 原始论文和使用MatConNet的实现可以在他们的上找到。 环境 使用python 3.6和cuda 8.0对实现进行了测试。 下载资料库： $ git clone https://github.com/zjuela/LapSRN-tensorflow.git 火车模型 在config.py文件中指定数据集路径并运行： $ python main.py 使用挑战数据集对预训练模型进行训练。 测试 使用您的测试图像运行： $ python main.py -m test -f TESTIMAGE 结果可以在文件夹./samples/中找到

Arduino的准确电压 在尝试多种方法以获得良好的传感器读数（例如使用电阻器，电容器等）之后，我遇到的该使用内部参考电压来获取准确的读数。 用法 double voltage = getVoltage(A0); Serial.println(voltage, DEC); 0.7257656097 要将一些其他调试信息打印到串行，请将debug标志设置为true ： getVoltage(A0, true); VCC：5.161，原始读数：144.000，原始电压：0.703，调整电压：0.726

IntelligentUAVPathPlanningSimulationSystemS-Drone 无人机智能无人机路径规划仿真系统是一款具有良好的操作控制，强大的平台集成，全向模型构建和应用程序自动化的软件。 它以C区中A和B之间的无人机战斗为背景。 该系统的核心功能是计划通过仿真平台的无人机航路并验证输出。 可以将数据导入到真正的无人机中，以使其根据指定的路线准确地到达战场上的任何位置，并支持多人和多设备编队的联合行动。 主要特点 开源SITL无人机仿真平台支持的系统，通过FlightGear渲染真实战场环境，进行集成建模，2维垂直，三维动态模型仿真，脚本控制，地面站监视，数据处理等功能，此外，还进行仿真系统支持多种全球地图负载，模拟三维环境的关键区域，可用于整个全球范围内的遥感监测。 1.软件界面 2.软件体系结构（要为某些扩展功能实现的插件） 3.代码 4.多维视图 二维视图（

经过公司CTO的帮助,完成了基于Java语言实现的,相似图像识别，基于直方图比较算法,经过测算此算法优于基于图像指纹的哈希算法.千金难买好代码.

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心血管疾病使用决策树和随机森林分类器 决策树算法可用于预测心血管疾病并使用随机森林分类器和探索性数据分析来提高准确性

digit_recognition 从头开始使用python进行tens_flow的digit_recognition。 该程序能够达到95％的准确率。 结构 初始化网络 共有3个完全连接的层，每层784、32、10个单位，并且每个层都使用Python内置结构来承载权重。 权重是通过介于（0，1）之间的正态分布来设置的。 [{'weights'：[0.7230910569842391，0.3597793079018069，0.6794622424433031，0.18301374299295925] ['weights'] [0：3]->重量。 ['weights] [-1]->偏见。 隐藏层 该结构在第一隐藏层中共有32个神经元。 Relu在这里用作激活功能。 我选择Relu而不是Sigmoid的两个原因是，Relu绝对在计算效率上更高。 第二个原因是在多层的情况下，Sigmoid函数