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SeetaFace6 人脸识别Windows版本,可以直接调用
基于中科视拓的Seetaface6编译 编译环境 Windows 10 22H2 + VS 2019 + Cmake + VC++14(运行的时候需要电脑里需要有VC++14的库) 编译了完整的官方原版功能: "人脸检测"、"5点特征点"、"68点特征点"、"活体检测"、"五官遮挡检测"、"年龄检测"、"性别检测"、"口罩检测"、"眼睛开闭检测"、"清晰度评估"、"明亮度评估"、"分辨率评估"、"姿态评估"、"人脸完整性评估"、"人脸跟踪"、"人脸识别" 编译了CPU和GPU两个版本。可以直接离线使用 Windows 10系统下可正常调用。 GPU版本是基于CUDA12编译的。安培架构之前的显卡可以使用。也就是30系显卡之前的显卡。 Github源码:https://github.com/SeetaFace6Open/index 官方文档:https://github.com/seetafaceengine/SeetaFaceTutorial 另外需要正常使用还需要下载官方的模型,总计14个模型。 https://pan.baidu.com/share/in
2024-05-30 17:55:44
444.86MB
windows
seetaface6
人脸识别
人脸检测
1
ckeditor5_v19完整版
ckeditor5_v19完整版,可直接放在网站根目下使用,工具齐全,注意ckfinder请自行下载并放在网站根目录下。
2024-05-30 10:48:31
1.26MB
可直接使用。
1
直接甲醇燃料电池的模糊PID控制研究
视直接甲醇燃料电池DMFC(Direct Methanol Fuel Cell)为复杂的非线性系统,综合应用现代控制理论和模糊控制技术,建立状态空间模型,设计参数自适应模糊PID控制器,规定模糊控制规则,把多输入多输出系统转换为单输入单输出系统.采用Matlab软件,对以阴极空气进料速度为输入量,以电堆的输出功率为输出量的系统进行仿真.结果表明,所设计的控制方案能够有效提高DMFC系统的工作性能.
2024-05-29 22:44:35
991KB
直接甲醇燃料电池(DMFC)
状态空间模型
模糊控制
PID控制
1
Java京东抢茅台最新直接运行含源码
Java京东抢茅台最新直接运行含源码
2024-05-29 16:38:03
49.89MB
java
1
基于Word2Vec+SVM对电商的评论数据进行情感分析,Python对电商评论数据进行情感分析,含数据集可直接运行
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2024-05-27 13:23:03
30.15MB
基于DSP28335的步进电机控制程序,可直接使用
开发平台是TMS320F28335,编程语言是C语言,此代码可以直接使用,希望可以帮助到大家
2024-05-25 13:22:04
201KB
编程语言
1
jdk1.8.0-45 for mac 免安装,解压直接可用
jdk1.8.0_45 for mac 免安装,解压直接可用,亲测有效
2024-05-24 10:09:12
165.35MB
macos
jdk1.8
1
辛几何模态分解SGMD分解,附案例数据 可直接运行 附案例数据 可直接运行 ,辛几何模态分解SGMD分解,附案例数据 可直接
辛几何模态分解SGMD分解,附案例数据 可直接运行。 附案例数据 可直接运行。,辛几何模态分解SGMD分解,附案例数据 可直接运行。 附案例数据 可直接运行。辛几何模态分解SGMD分解,附案例数据 可直接运行。 附案例数据 可直接运行。辛几何模态分解SGMD分解,附案例数据 可直接运行。 附案例数据 可直接运行。
2024-05-23 16:02:49
566KB
信号分解
1
深度学习目标检测Bdd100k车辆数据集jpg、txt格式,可以直接训练
Bdd100k数据集,涵盖了不同车型在不同天气条件下以及在白天和夜晚的图片.数据集预处理进行了增强处理,其中包括:亮度调整、图像模糊、图像加噪、翻转旋转变换等,数据集包含9000余张图片.训练集、验证集、测试集比例约为8:1:1.
2024-05-22 16:06:34
969.37MB
深度学习
目标检测
数据集
1
三维DWA动态避障(matlab代码可直接运行,且有详细注释,适合算法入门移植)
DWA(Dynamic Window Approach)算法是一种用于机器人路径规划的算法,它由Andrew Kelly和Lydia E. Kavraki于1996年提出。DWA算法特别适用于在动态环境中进行机器人的实时路径规划,如无人驾驶汽车、无人机(UAV)和移动机器人等。以下是DWA算法的详细解释: ### 1. 算法原理 DWA算法的核心思想是在机器人的控制空间中搜索一个可行的控制序列,使得机器人能够在避免碰撞的同时,尽可能快速地达到目标位置。 ### 2. 算法步骤 DWA算法通常包括以下步骤: #### 2.1 初始化 - 确定机器人的初始位置和目标位置。 - 定义机器人的动力学模型和运动学约束。 #### 2.2 控制空间采样 - 在给定的时间间隔内,从控制空间中随机采样一系列的控制输入(如速度、加速度、转向角等)。 #### 2.3 预测模型 - 对于每个采样的控制输入,使用机器人的动力学模型预测未来一段时间内机器人的位置和姿态。 #### 2.4 碰撞检测 - 对于每个预测的未来状态,检查是否存在碰撞风险。这通常涉及到与环境障碍物的几何关系检查。
2024-05-22 10:47:38
9KB
matlab
1
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