使用MATLAB/Simulink基于模型设计的理念开发两轮自平衡乐高机器人，该文档详细介绍了虚拟仿真和实物控制的操作。

基于FPGA的洗衣机系统设计，用的是VerilogHDL语言

Sliding-Window-Face-Detection-Based-on-HOG-features-and-SVM-Classifier Update: data数据百度网盘 链接： 提取码：0amu 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦--来自百度网盘超级会员V4的分享 Update: vlfeat库 链接： 提取码：p31i 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦--来自百度网盘超级会员V4的分享 注意： 进行该实验前需要安装vlfeat库，安装方法为： a）下载 VLFeat 的安装包在其解压到任意目录下。 b）在 matlab 中新建 startup.m 文件 c）在 startup.m 文件中输入 run('......\vlfeat-0.9.21\toolbox\vl_setup')并运行，即可安装 d）在 matlab 命令行中输入 vl_ver

基于扩张神经网络（Divolved Convolutions）训练好的医疗领域的命名实体识别工具，这里主要引用模型源码，以及云部署方式供大家交流学习。 环境 阿里云服务器：Ubuntu 16.04 Python版本：3.6 Tensorflow：1.5 第一步：来一个Flask实例，并跑起来： 使用的是Pycharm创建自带的Flask项目，xxx.py from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def hello_world(): return 'Hello World!' if __name__ == '__main__': app.run() 执行python xxx.py就可以运行在浏览器中测试若直接在dos窗口中：输入命令也可测试。 第二部：服务器配置 服务器python版本为3.x 安装pi

Estimation of！dependences￥based on（empirical data

基于L-峭度的轴承故障诊断，刘绍鹏，侯澍旻，Kurtosis (峭度)被广泛应用监测机械设备故障信号。但是，峭度对于随机冲击非常敏感。信号中只要存在有随机冲击，峭度值就变得很大。�

基于GAN的HRRS图像生成样本分类 基于GAN的方法用于生成高分辨率遥感数据，以进行数据增强和图像分类。 深度学习框架是：Tensorflow。 Python版本：2.7 CUDA版本：9.1 端子命令： 数据集为UCM，NWPU-RESISC45：（1）UC Merced数据集 （2）NWPU-RESISC45数据集

Arknights Auto Helper 明日方舟辅助脚本，分支说明如下 分支 说明 master 开发者认为的 稳定版本 dev 开发、测试新功能的分支 release 目前可以应用的GUI版本 shaobao_adb 经过封装可以移植的ADB方法类 功能说明： 自动重复刷图，使用理智药、碎石 识别掉落物品，上传企鹅物流数据统计 自动选图（从主界面开始到关卡信息界面） 自动领取任务奖励 公开招募识别 基建查房、一键领取（部分） 0x01 运行须知 安装 从源代码安装 需要 Python 3.8 或以上版本。 :warning: 不建议从 GitHub 下载 zip 源码包安装：这样做会丢失版本信息，且不便于后续更新。 git clone https://github.com/ninthDevilHAUNSTER/ArknightsAutoHelper cd ArknightsAutoHelper ##

HBAO是一种后期处理图像特效，可为场景添加逼真效果。它有助于突出小表面的细节和繁衍遮蔽后的光衰减。HBAO提供的AO与其他 SSAO解决方案相比来更精确，并无任何性能耗损。该算法经过高度优化，利用最短的 GPU 时间并提供最高的质量性能比。 适用于Unity2019.1以上

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