TensorFlow对象计数API TensorFlow对象计数API是一个基于TensorFlow和Keras构建的开源框架，可轻松开发对象计数系统。 如果您需要专业的物体检测，跟踪和计数项目，请与我们联系！ 快速演示 累计计数模式（TensorFlow实现）： 实时计数模式（TensorFlow实现）： 对象跟踪模式（TensorFlow实现）： 跟踪模块是基于构建的。 单个图像上的对象计数（TensorFlow实现）： 基于对象计数的R-CNN（）： 基于对象分割和计数的Mask R-CNN（）： 奖励：自定义对象计数模式（TensorFlow实现）： 您可以使用自己的训练数据来训练TensorFlow模型以构建自己的自定义对象计数器系统！ 如果您想学习如何做，请查看下面的示例项目，其中涵盖了迁移学习的一些理论并展示了如何将其应用到有用的项目中。 示例项目1：蓝精灵计数 更多信息可以在找到！ 示例项目2：Barilla-Spaghetti计数 更多信息可以在找到！ 开发正在进行中！ 该API将很快更新，此仓库中将提供更多才华横溢且轻巧的API！ 将添加详细的API文

磁梯度张量的基础介绍，提出了构建磁异常地图的改进方法。The gradient tensor of potential field anomalies: Some implications on data collection and data processing of maps

基于VTk的点云显示，构网（Delaunay Tin，包含二维，三维，及TEN）。附有详细的代码注释，也有实例数据。 基于VTk的点云显示，构网（Delaunay Tin，包含二维，三维，及TEN）。附有详细的代码注释，也有实例数据。

使用mcts算法的近似ai，能够对战ten（超级井字棋），并且能够输出胜率和调整计算难度。超级井字棋：9个九宫格，每个玩家落子的格子由另一个玩家的落子决定。 玩家在任意一个九宫格井字棋胜利则占领这个九宫格，最终在9个九宫格中完成井字棋获胜。