＃什么： 将乐高Dat / Ldr / Mpd导入Blender 将Blender出口到LEGO Dat ＃用法： 从以下位置下载完整的LDraw.org零件库（complete.zip） 并使用winzip将其解压缩到目录中 根据步骤1中的安装编辑lego.cfg 启用此插件。 然后您可以通过file-> import / export访问此插件 ＃臭虫： 在导入过程中，在Complete LDraw.org零件库中的ldraw \ models \ car.dat中（complete.zip） 插件已经完成了'bpy.ops.mesh.normals_make_consistent（）'，但是当我们重新计算通过ctrl + N的法线，网格发生变化 该插件已经完成了两次“ bpy.ops.mesh.remove_doubles（）”，但是当我们进行“移除双打”时， 16,0

方法/步骤 准备好需要转换的工程 , 最好是新建一个文件夹 , 然后将主工程和依赖工程放到同一个目录 屏幕快照 2016-12-24 12.43.02.png 在eclipse中导入主工程和依赖工程 , 导入之后最好先跑一遍 , 确定没有问题再继续操作 屏幕快照 2016-12-24 12.40.03.png 在主工程上右键导出 屏幕快照 2016-12-24 12.53.51.png 将工程导出为Generate Gradle build files , 这一步很重要哦 , 只有导出为这个模式才能做到 兼容android studio , 也就是这个工程在eclipse和android

电子-不连续IO口矩阵键盘.zip,单片机/嵌入式STM32-F0/F1/F2

在很多需求业务中，都需要浏览器和服务器实时通信来实现功能，比如：扫码登录(扫码后，手机确认登录，PC网页完成登录并跳转)、订单语言提醒等，这些都是建立在两端实时通信的基础上的。对前端而言，来实现浏览器和服务器实时通信，最好的选择就是Socket.IO库，能够快速的实现两端实时通信功能。 1、什么是 Socket.IO? Socket.IO 是一个WebSocket库，可以在浏览器和服务器之间实现实时，双向和基于事件的通信。它包括：Node.js服务器库、浏览器的Javascript客户端库。它会自动根据浏览器从WebSocket、AJAX长轮询、Iframe流等等各种方式中选择最佳的方式来实

labview2013可以打开，其中库文件可能要根据实际版本版本进行替换更新使用。

【课程简介】 本课程适合所有需要学习机器学习技术的同学，课件内容制作精细，由浅入深，适合入门或进行知识回顾。 本章为该课程的其中一个章节，如有需要可下载全部课程 全套资源下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_27595745/85274948 【全部课程列表】 day01-机器学习概述、特征工程、机器学习算法 共127页.pptx day02-sklearn、knn、朴素贝叶斯、决策树、随机森林 共102页.pptx day03-线性回归、岭回归、逻辑回归、分类、聚类算法 共86页.pptx day04-Tensorflow基础与进阶 共74页.pptx day05-Tensorflow IO操作-队列和线程、文件读取、图片处理 共40页.pptx day06-Tensorflow、人工神经网络、卷积神经网络、图片识别 共65页.pptx day07-CIFAR图像分类 图像识别、分布式会话函数、分布式TensorFlow、推荐系统 共76页.pptx

用于IO口扩展，通过I2C与CPU通讯，操作简单快捷。

1、下载 进入官网（http://opencv.org/）下载OpenCV4Android并解压。目录结构如下图所示。 其中，sdk目录即是我们开发opencv所需要的类库；samples目录中存放着若干opencv应用示例（包括人脸检测等），可为我们进行android下的opencv开发提供参考；doc目录为opencv类库的使用说明及api文档等；而apk目录则存放着对应于各内核版本的OpenCV_2.4.3.2_Manager_2.4应用安装包。此应用用来管理手机设备中的opencv类库，在运行opencv应用之前，必须确保手机中已经安装了OpenCV_2.4.3.2_Manager

本文介绍了STM32单片机IO口配置、使用的问题。

TensorflowIO操作 PPT + Python源码 + 运行结果截图 TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。 Tensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究 。 TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑（Google Brain）开发和维护，拥有包括TensorFlow Hub、TensorFlow Lite、TensorFlow Research Cloud在内的多个项目以及各类应用程序接口（Application Programming Interface, API） 。自2015年11月9日起，TensorFlow依据阿帕奇授权协议（Apache 2.0 open source license）开放源代码