Ar_project 本人参加2020全国大学生物联网设计大赛所做项目负责的软件部分，获得华东赛区特等奖、全国总决赛二等奖。 该项目包含了导航系统、语音系统、目标检测系统三个部分，涵盖语音唤醒、语音识别、语音合成、语音导航、聊天机器人、目的地搜索、路径规划、车道分割、目标检测(车、车牌、违规车、路标等)、车牌识别等一整套快速解决方案！（附带的两个模型为基于玩具车和模型道路数据集的....） 项目技术架构如下图 目录结构 Project ├─AR_project_PI │ │ ARPImain.py //树莓派客户端主程序,用于调度树莓派端一切数据传输线程、界面更新、信号处理等，整合树莓派端的语音控制系统、导航系统、数据传输系统 │ │ ARui.py //主界面类，调用webBrowser类实现内嵌浏览器功能，定义所有界面信号的槽函数 │ │ Arrowclass.py //箭

华为AR路由器Visio图标,有13种路由器图标，用的着就下，不跟你多bb

1 准备工作 1.1 环境搭建 1.1.1 安装python3.6 python安装官网 1.1.2 安装django2.2 pip install django(==2.2.0) //不加版本默认安装最新版 1.1.3 安装pycharm（社区版，官网下载安装即可） 在安装完成后要配置好需要的第三方库：（pip下载，推荐在pycharm下也配置虚拟环境） Django2.2 连接mysql需要的库：PyMySQL, mysql, mysqlclinet 验证码用到的库：django-simple-captcha（只需在虚拟环境下配置） （由于下载库较多，忘记用到的库，下附截图） 1.1.4

应用FPEC_AIC_FAIC准则确定AR模型阶的体会.pdf

这章的目的是为了把前面所学习的内容整合一下，这个示例完成一个简单图书管理模块，因为中间需要使用到Bootstrap这里先介绍Bootstrap。 示例名称：天狗书店 功能：完成前后端分离的图书管理功能，总结前端学习过的内容。 技术：NodeJS、Express、Monk、MongoDB、AngularJS、BootStrap、跨域 效果： 一、Bootstrap Bootstrap是一个UI框架，它支持响应式布局，在PC端与移动端都表现不错。 Bootstrap是Twitter推出的一款简洁、直观、强悍的前端开发框架。 Bootstrap中包含了丰富的Web组件，根据这些组件，可以快速的搭建

AR数据集，大小为165x120。其中包含图片，以及自己手写的制作成mat格式的代码。代码含有很详细的注释

相似文档检测 Mission data.csv中包含了一个新闻标题列表，试通过近似检测方法，通过Jaccard相似度，检测相似文章，将结果保存到csv文件中，不同文章间用空行隔开。 Work 思路： 两个词作为一段来计算，末尾不够截掉 Jaccard相关系数大于0.5则认为两个新闻标题相似 利用并查集将相似的合并在一起 Code import pandas as pd import nltk import numpy as np class Jaccard: def __init__(self, _len): # _len 为步长值，语句切分的步长值 self._len

文章目录1. 问题描述2. 数据介绍2.1 数据描述2.2 数据2.3 数据可视化3. 模型选择3.1 固有的多类分类器3.2 1对多的多类分类器3.3 OneVsRestClassifier3.4 OneVsOneClassifier4. 结果分析5. 附完整代码 鸢尾花（拼音：yuān wěi huā）又名：蓝蝴蝶、紫蝴蝶、扁竹花等，鸢尾属约300种，原产于中国中部及日本，是法国的国花。鸢尾花主要色彩为蓝紫色，有“蓝色妖姬”的美誉，鸢尾花因花瓣形如鸢鸟尾巴而称之，有蓝、紫、黄、白、红等颜色，英文irises音译俗称为“爱丽丝” 本文使用sklearn的逻辑斯谛回归模型，进行鸢尾花多分类预

1. 基本环境 安装 anaconda 环境， 由于国内登陆不了他的官网 https://www.continuum.io/downloads, 不过可以使用国内的镜像站点： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 添加绘图工具 Graphviz http://www.graphviz.org/Download_windows.php 安装后， 将bin 目录内容添加到环境变量path 即可 参考blog ： https://www.jb51.net/article/169878.htm 官网技术文档 ： http:

TensorBoard这款工具你是一定要掌握的可视化工具。为什么我要这么说呢？因为TensorBoard可以用来展示神经网络图、张量的指标变化、张量的分布情况等。我相信您阅读了本文，你就会了解到TensorBoard可视化工具的强大之处，让我们一起开始学习吧！阅读本文大约需要15min。 本文相关推荐阅读： 一学就会 | PyTorch入门看这篇就够了 文章目录全文框架简介安装TensorBoardTensorBoard中主要功能函数介绍SummaryWriter类SummaryWriter类的方法add_scalar()方法:add_scalars()方法add_histogram()方法a