打开移动API样本 使用OMAPI的示例应用

使用 BC 增强 GAIL 以实现样本高效的模仿学习 论文官方实现，在 PyTorch 中。 它建立在流行的 RL 算法存储库的 PyTorch 实现之上（下面的自述文件）。 安装 从requirements.txt文件安装所需的包。 使用pip install -e安装这个包。 再现结果 要重现 GAIL 的结果，请运行gail.sh脚本。 请务必先更改a2c_ppo_acktr/arguments.py的默认日志和模型路径。 要运行的一般脚本是 ./.sh 其中关键字method对应于以下实验/基线 方法 实验/基线 盖尔 盖尔 基线 BC 预训练 + GAIL 微调 密码 我们的方法 红帆 红帆 阿尔法穆乔科 \alpha效应的消融 布诺盖尔 消融对 BC + 未经训练的 GAIL 的影响 对以下 mujoco 环境使用以下steps

esp32_audio_spectrum 该存储库旨在显示使用adc采样音频数字信号以及经过FFT到频繁域的指南。

sample_comm_ive.c

sample_comm_nnie.c

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可以在开启Android的desktop mode模式下，定制自己的桌面模式的launcher。 这个为启用secondary launcher的简单sample。

unity无限跑酷源码Endless Runner - Sample Game 1.1 Requires Unity 5.6.1 or higher. This endless runner game example (Trash Dash) is optimised for mobile, it shows the use of ob ject pooling, origin reset, asset bundles, additive scene loading and a curved world shader. The project also shows Unity Ads, Analytics and In-App Purchasing, to see this in action we’ve released Trash Dash on the App Store & Google Play, with all the revenue going to our partner charity Game Changer. To learn a little more about the architecture and systems in this sample game, head over to our learn site.

3D面部表面的非刚性配准是各种计算机视觉任务中的关键步骤。 在本文中，我们提出了一种基于薄板样条（TPS）和可变形模型的全自动3D人脸配准方法。 为了对复杂的3D面部表面的非刚性模态进行建模，采用薄板样条曲线来表示3D面部之间的转换。 最远点采样（FPS）方法用于自动生成薄板样条曲线转换的控制点。 3D人脸注册有两个阶段。 首先，通过在薄板样条曲线变换参考和目标之间进行最近点搜索来获得初步配准。 然后，通过使用基于可变形模型产生的动态参考，实现多样本配准，以提高配准的精度。 为了消除异常值，在两个阶段都提出了对策。 在Bu-3dfe和Bjut-3d人脸数据库上的实验表明，该方法是有效且鲁棒的。

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