平面SLAM 此仓库提出了一种RGB-D SLAM系统，该系统是专门为结构化环境设计的，旨在通过依赖于从周围提取的几何特征来提高跟踪和映射精度。 更多细节可以在我们的论文中找到（ 和 ）。 作者：李艳艳，拉扎·尤努斯，尼古拉斯·布拉施，纳西尔·纳瓦布和费德里科·托巴里 执照 PlanarSLAM是根据发行的。 出于商业目的，请与作者联系：yanyan.li（at）tum.de。 如果您在学术作品中使用PlanarSLAM，请引用： inproceedings{Li2021PlanarSLAM, author = {Li, Yanyan and Yunus, Raza and Brasch, Nikolas and Navab, Nassir and Tombari, Federico}, title = {RGB-D SLAM with Structural Regula

多平台自动抢购油猴插件，感谢作者Aicefu， 开源在github，当然，这些是在我买了之后才知道的， 已经有反馈抢到了华为手机，所以大家可以研究看看， 都还在研究阶段，不过反正咋滴也比你手搓速度快。 ============== 支持淘宝、天猫、聚划算、京东、苏宁易购、苏宁香港、唯品会、华为、 耐克、魅族、联想、华硕、小米有品、考拉的商品页面抢购、购物车抢购。

小编今天研究了在Unity3D中的数据持久化问题。数据持久化在任何一个开发领域都是一个值得关注的问题，小到一个应用中配置文件的读写，大到数据库的管理维护，都可以看到数据持久化的身影。小编在《C#基于Linq和反射实现数据持久化框架Xml4DB》这篇文章中曾介绍了博主在寒假期间开发的Xml4DB框架，这是一个基于Xml的轻量级数据持久化框架，可以采用面向对象的方式来处理数据。数据持久化从某种意义上来说，就是序列化和反序列化化的过程。在.NET中我们可以将对象序列化为Xml、Json、二进制。然后通过反序列化重新获得对象。同样，在Android中我们可以通过使用Preferences来存储键值型数

用Perl编写的生物信息学工具 这里的大多数脚本是在我从事不同项目时编写的，我认为这对其他人将很有用，并且可以根据需要进行扩展/修改。 IO ::常规 脚本使用自定义 Perl模块。 请通过浏览目录查看安装说明。 如果要安装lncRNApipe Pipeline，则会自动安装IO::Routine模块。 需要Bio::SeqIO模块已安装且可用。 nc lncRNA管道 从头开始提取推定的新型lncRNA的管道，其中提供了从深度测序数据（例如：RNA-Seq）和注释数据组装而成的GTF格式的转录本列表。 转到目录以获取脚本列表。 安装lncRNApipe及其所有依赖项（Mac和

共形映射 保形映射工具包 (CMToolkit) 版权所有 Toby Driscoll，2014。根据 BSD 3 条款许可获得许可。 请参阅许可证。

NotEnoughAV1Encodes-Qt 适用于AV1编码器Linux GUI-AOMENC，RAV1E和SVT-AV1 对于Windows用户，请签出非Qt版本： 开发进度： 基于场景的分割（FFmpeg） 块分割 多线程 使用QThread的多线程 基本的aomenc编码 基本的rav1e编码 基本的SVT-AV1编码 高级Aomenc设置 进阶rav1e设定 SVT-AV1的高级设置 保存并加载自定义预设 基本音频编码 高级音频编码 （基本字幕支持） 批次编码

课程设计做高压断路器在线监测，每次取十个点计算平均值并重复十次，再输出，之后再把整个图像整体下移，排除掉不需要的数据，最后输出处理过的数据，dat文件为示例。

matlab实数编码代码快照压缩成像（PnP-SCI）的即插即用算法 这个软件库包含了纸张的MATLAB代码插件和播放算法大型快照压缩成像在计算机视觉IEEE / CVF会议和模式识别（CVPR）2020（口服）的，和。 图1.使用提议的PnP-SCI算法以深去噪器作为图像/视频先验，重构为大型Football视频（3840×1644×48） ，表示为PnP-FFDNet（右下）。 为了进行比较，左下和右上分别显示了地面真实情况和使用GAP-TV（ICIP'16）的结果。 所拍摄的图像（左上角）尺寸为UHD（3840×1644），并从快照测量中恢复了48帧。 Football视频来自。 快照压缩成像（SCI） 快照压缩成像（SCI）提出了一个问题，我们可以将多维视觉信息编码为低维采样。 因此，如图2所示，SCI指的是对快照中的三维或二维数据使用不同的掩码（或编码Kong径）进行编码，如图2所示。典型的应用是高速成像（在时间上具有变体蒙版），高光谱成像（具有光谱变体蒙版），光场成像（具有角变体蒙版）以及同时进行多维成像和传感。 图2.视频SCI的感测过程（左）和使用建议的PnP-FFDN

生成对抗网络，已训练模型，用于迁移学习

InterFaceGAN-解释用于语义人脸编辑的GAN的潜在空间 图：使用InterFaceGAN获得的高质量面部属性编辑结果。 在此存储库中，我们提出了一种称为InterFaceGAN的语义面部编辑方法。 具体来说，InterFaceGAN能够通过解释第一个潜在空间并找到隐藏的语义子空间，将无条件训练的人脸合成模型转变为可控制的GAN。 [ ] [ ] [] [] [ ] 如何使用 拾取一个模型，拾取一个边界，拾取一个潜在代码，然后编辑！ # Before running the following code, please first download # the pre-trained ProgressiveGAN model on CelebA-HQ dataset, # and then place it under the folder ".models/pretra