ComicViewer:一个适用于Android的简单漫画查看器。 它具有画廊活动,以显示可用漫画的封面,书签支持,并以CBR,CBZ和JPGPNG图像目录显示漫画。 这是一个用于教育的测试项目,绝不打算供最终用户使用,而应具有很高的可用性和稳定性。 源代码已完全注释
2024-05-08 08:48:08 17.28MB 系统开源
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步骤1、打开花名册录入信息,每一行输入一个学生名字; 步骤2、录入完成后,保存信息,返回界面开始点名; 步骤3、点击“开始点名”,选择“抽取人数”; 步骤4、点击“显示结果”,显示抽取到的人; 步骤5、如需再次抽取,点击“刷新结果”,再点击“开始抽取”; 注意事项: ①第一次点名,必须“打开花名册”,录入学生姓名; ②花名册信息,必须一个名字一行,录完成必须点击保存; ③不点击“刷新结果”,会将历史点名记录显示在下方。
2024-05-08 01:19:57 18.76MB 随机点名助手
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mtk工厂用工具Maui META ver 5.0828.1 好用,大家多探讨,
2024-05-07 21:06:03 17.59MB maui meta
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可标记旋转框,用来训练目标检测的最小外接矩形 免编译安装,自己编译好了,开箱即用, 可能有bug,可以下载博主其他资源 资源有问题可以私聊我 相关博文: https://blog.csdn.net/imwaters/article/details/129064669
2024-05-07 20:03:27 41.26MB rolabelImg 开箱即用
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matlab算法,工具源码,适合毕业设计、课程设计作业,所有源码均经过严格测试,可以直接运行,可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随时与博主沟通,第一时间进行解答! matlab算法,工具源码,适合毕业设计、课程设计作业,所有源码均经过严格测试,可以直接运行,可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随时与博主沟通,第一时间进行解答! matlab算法,工具源码,适合毕业设计、课程设计作业,所有源码均经过严格测试,可以直接运行,可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随时与博主沟通,第一时间进行解答! matlab算法,工具源码,适合毕业设计、课程设计作业,所有源码均经过严格测试,可以直接运行,可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随时与博主沟通,第一时间进行解答! matlab算法,工具源码,适合毕业设计、课程设计作业,所有源码均经过严格测试,可以直接运行,可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随时与博主沟通,第一时间进行解答! matlab算法,工具源码,适合毕业设计、课程设计作业,所有源码均经过严格测试,可以直接运行,可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随
2024-05-06 20:36:43 351KB matlab 源码
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这个Vite+Vue3+TypeScript+Cesium.js集成模板是一个开箱即用的项目模板,旨在帮助开发者快速搭建基于Cesium.js的Vue3应用程序。该模板使用了最新的Vite构建工具和Vue3框架,并集成了TypeScript和Cesium.js技术栈。 该模板提供了一个简单的示例,展示了如何在Vue3应用程序中使用Cesium.js API创建一个基本的地球场景,并实现了一些基本的交互功能。除此之外,该模板还提供了一些常用的依赖和插件,如axios、element-plus、vuex等,可以方便地扩展应用程序的功能。 如果您想快速搭建一个基于Cesium.js的Vue3应用程序,这个模板将是一个很好的起点,可以帮助您快速启动项目,并提供了可靠的技术栈和开发经验。
2024-05-06 16:49:57 21KB typescript vue.js cesium vite
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stm32f4单片机上用FFT测量信号频率、幅值等
2024-05-06 11:29:47 12.11MB stm32
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VOCdevkit: JPEGImages:飞鸟的图片; Annotations:.xml标签, txt:.txt标签,用于yolo目标检测
2024-05-06 09:34:18 878.86MB 数据集 目标检测
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聚合视图对象检测 此存储库包含用于3D对象检测的聚合视图对象检测(AVOD)网络的Python实现的公共版本。 ( ,( ,,( ,( 如果您使用此代码,请引用我们的论文: @article{ku2018joint, title={Joint 3D Proposal Generation and Object Detection from View Aggregation}, author={Ku, Jason and Mozifian, Melissa and Lee, Jungwook and Harakeh, Ali and Waslander, Steven}
2024-05-05 15:54:37 24.01MB deep-learning object-detection
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使用螳螂优化算法来寻找目标函数 f(x) = x^2 的最小值,包含代码,注释。 打开 Python 环境,比如 Jupyter Notebook、PyCharm 或者命令行终端等等。 将上述代码复制粘贴到 Python 编辑器中。其中,Mantis 类定义了螳螂优化算法的实现细节,包括初始化、捕食、逃避和迁徙等过程,optimize 函数作为主函数对整个算法进行控制。在代码中定义一个函数 func,该函数接受一个一维数组(即位置向量)作为输入,并返回一个实数(即适应度值)作为输出。您需要按照具体问题设计相应的评价函数,并将其作为参数传递给 optimize 函数。
2024-05-05 13:37:08 2KB 优化算法 python
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