OpenCV V4L2 使用OpenCV显示/处理摄像机流时，用于评估摄像机性能的一组应用程序（和帮助程序库）。 OpenCV构建脚本 该存储库还包含一个脚本及其相关文件，这些文件会自动启用具有各种功能和优化标记的OpenCV来进行获取，构建和安装。 该脚本还安装所需的依赖项。 此外，它会根据成功构建的要求自动尝试修补标头。 笔记 该脚本需要在其依赖项可用的同一文件夹中运行。 否则，脚本可能无法正常工作。 该脚本不会自动尝试安装CUDA。 必须手动安装。 对于Jetson主板，可以在找到说明。 编译安装 要安装优化的OpenCV，请执行以下操作： cd opencv bash opencv_install_script.bash 这样就可以成功安装OpenCV。 要构建示例应用程序和帮助程序库，请执行以下操作： cd .. mkdir build && cd build cmake

RAT-SQL 该存储库包含ACL 2020论文。 如果您在工作中使用RAT-SQL，请按以下方式引用： @inproceedings { rat-sql , title = " {RAT-SQL}: Relation-Aware Schema Encoding and Linking for Text-to-{SQL} Parsers " , author = " Wang, Bailin and Shin, Richard and Liu, Xiaodong and Polozov, Oleksandr and Richardson, Matthew " ,

进入布法罗大学 祝贺您升入布法罗大学。 欢迎来到UB！ 这是一个资料库，可帮助您从祖国顺利过渡到UB！ 该存储库的最新更新时间为2021年3月23日。 该存储库是许多UB学生的贡献。 该存储库的唯一目的是帮助您入门。 请不要尝试滥用此信息。 要下载文件，请单击文件，然后单击右上角的下载选项。 这是2020年12月23日在网络研讨会上为2021年Spring学生提供的演讲的副本。 此网络研讨会/演示不是官方的，因此请不要与所有人共享此演示。 仅供学生使用。 请不要打印它。 本演示文稿是根据长者的经验而制定的，不是官方的。 不要完全依赖它。 录影带 使用您的UB电子邮件ID查看记录 重要链接-常见问题解答 在美国如何进行采访 UB位置不理想？！ UB CSE如何选择CSE课程？ 您的问题可能会在“讨论区”中得到回答。 一探究竟。 不要成为懒惰的Googler 接下来

汇编：从一个字节字符串中查找字符‘#’，如果查到则将其偏移地址送到存储单元addr中，否则将0送到addr中

matlab精度检验代码道路故障识别（DeepSegmentor） 2020年论文的DeepCrack和RoadNet项目的Pytorch实施。 1，数据集 2.安装 我们通过系统提供了一种用户友好的配置方法，您可以使用以下命令创建一个新的Conda环境： conda env create -f environment.yml 3.平衡权重 我们使用以下命令来遵循该方法： python3 ./tools/calculate_weights.py --data_path 4.培训 培训之前，请下载数据集并将其复制到文件夹datasets 。 探伤 sh ./scripts/train_deepcrack.sh 道路检测 sh ./scripts/train_roadnet.sh 我们在这里提供我们的预训练模型： 模型 Google云端硬碟 深裂 道路网 5，测试 探伤 sh ./scripts/test_deepcrack.sh 图像 地面真相 GF 融合的 侧边1 第2边 侧面3 侧面4

matlab肌电信号处理代码EMG手腕姿势分类 EMG分类系统的M文件（计算机Matlab代码）集合，用于根据[1]中所述的来自Myo Armband的随机默认前臂EMG信号来识别九种腕手运动。 该系统使用八个时域特征的线性组合，然后进行线性判别分析（LDA）投影和多层感知器（MLP）分类。 使用Myo Armband中随附的8个主动传感器，对年龄在27±4岁的10位受试者（七名男性，三名女性）的EMG录音进行了开发和测试。 该系统在八个通道的EMG段上运行。 需要Matlab编程环境。 可以在上找到更新。 要引用此系统，请使用参考文献[1,2]。 概述： 一种基于随机获取的前臂EMG信号的九种腕手动作的低复杂度方法。 该方法是通过评估来自八个通道的256段EMG窗口中的八个时域特征而开发的。 来自八个通道的估计特征通过LDA分析进行合并和缩减，并使用数据驱动的MLP方法进行分类。 此处的代码实现了此运动分类系统，该系统已通过EMG记录进行了训练，并记录了来自10个健康受试者的100次训练中的9个运动数据。 快速开始： 使用system_parameters函数在Matlab中设置系统

文件演示了从 Matlab 代码直接调用 FTD2XX_NET.dll 库。 FTDI 使 USB 兼容设备可以更容易地创建基于 USB 的电子仪器。 FTD2XX_NET.dll（可从 ftdichip.com 下载）是 FTDI D2XX USB 设备驱动程序编程库的 .Net 包装器。 该库消除了设备开发人员在开发通过 USB 端口连接到 PC 的自定义仪器时编写自定义 USB 驱动程序的需要。 Test_FTD2XX_NET_BitBang.m 演示了打开 dll，打开基于 FTDI FT245 的 USB 设备，并将设备设置为 BitBang 模式。 在 BitBang 模式下，FT245 设备用作 8 位并行 I/O 端口。 现代 PC 和笔记本电脑通常不再包含此类并行接口。 将包含 FTDI FT245 芯片的简单模块（例如 DLP-USB245M）挂在 PC USB 总

年预测 从获取地理位置的预报，和提供气象服务。 所有数据都是从此公开可用的不同API端点收集的。 在开始使用该模块之前，请先阅读！ 安装 $ npm i yr-forecast 用法 获取位置预测 这将返回一个位置的完整预测，即一个为期9天的带有多个参数的预测。 参数为温度，风速，风向，压力，降水，多云，雾，低云，中云，高云和湿度。 例子 const yr = require ( 'yr-forecast' ) const lat = 59.2667259 const lon = 10.4045301 const forecast = await yr . getForecast ( lat , lon ) 退货 [ { " from " : " 2020-05-17T18:00:00.000Z " , " instant " : { " air_pre

dtimg2dtb_windows Extract dtb files from dt image for more info: other: require .netframework 2.0 only for test 仅供测试，dt.img转成dtb后，需要dtbtool才能再打包成dt.img

视频对应的模型及文档内容，Simulink自动代码生成，有手就行 先实现VF开环控制 00：04：34：反Park变换 00：12：28: 七段式SVPWM 00：50：56：电机模型VF开环控制实现 01：23：35：模型整理，子模型调用实现 01：43：42：Clark变换 01：47：56：Park变换 电流环控制 实现 01：53：50：DQ轴电流环 速度环控制实现 02：08：10：速度环实现 02：27：39：生成代码配置及优化代码可读性 02：36：00：数据字典创建及参数导入 02：52：51：软件集成配置 03：02：00：角度转速度计算 03：11：06：上位机代码集成和通信 硬件运行演示 03：17：06：开发板运行演示