任务 鸟瞰（2017）

Dusty Phillips，Unleash the power of Python 3 objects.

偶然从国外的网站上看到了一个方法可以绑定对象属性 通过DataPropertyName 支持' .' 的连接符，来连接对象属性，我修改了一下，可以用到项目中！

使用 TensorFlow Object Detection API 进行实时目标检测（基于 SSD 模型） 实验目的 使用 TensorFlow Object Detection API 进行实时目标检测（基于 SSD 模型） 任务列表： • 行人识别 • 人脸识别 • 交通灯识别 • 实时检测（平均 FPS>15） • 使用 tflite 将模型移植到嵌入式设备

使用delphi代码支持DOM对象模型，源基于Free Pascal XML单元

介绍 java-object-diff是一个简单但功能强大的库，用于查找Java对象之间的差异。 它需要两个对象并生成一个树形结构，该结构表示对象及其子对象之间的任何差异。 然后可以遍历此树以提取更多信息或将更改应用于基础数据结构。 产品特点 开箱即用，几乎可以处理任何种类的对象，并且可以任意深度嵌套 查找两个对象之间的差异 返回易于遍历的树形结构的形状差异 告诉您有关检测到的更改的所有信息 提供对基础对象的读写访问权，不仅使您能够提取更改的值，甚至还可以将差异作为补丁应用 不需要更改现有的类（在大多数情况下） 提供了非常灵活的配置API，可以根据您的需求量身定制一切 微小，直接但功能强大的

Visual Object Net++一款入门级的模拟软件，用于Petri网建模仿真的软件，支持时间以及混杂网。

Demo中描述了UICollectionView的基础用法，代码中的注释可以帮助初学者清楚的了解各个方法的作用

Android和树莓派上的TensorFlow-Lite对象检测 展示如何训练TensorFlow Lite对象检测模型并在Android，Raspberry Pi等上运行它们的指南！ 介绍 TensorFlow Lite是用于在资源受限的边缘设备上部署轻量级深度学习模型的优化框架。 TensorFlow Lite模型具有更快的推理时间和更少的处理能力，因此可用于在实时应用程序中获得更快的性能。 本指南提供分步说明，说明如何训练自定义TensorFlow对象检测模型，如何将其转换为TensorFlow Lite可以使用的优化格式以及如何在Android手机或Raspberry Pi上运行它。 该指南分为三个主要部分。 每个部分在此存储库中都有其自己的专用README文件。 如何在Windows 10上训练，转换和运行自定义TensorFlow Lite对象检测模型<---您在这里！

DOTA-DOAI 抽象的 这个repo是我们团队参加DOTA相关比赛的代码库，包括旋转和水平检测。 我们主要使用基于的两阶段检测器，由和完成。 我们还推荐了一个基于张量流的，由领导。 表现 DOTA1.0（任务1） 模型 骨干 训练数据 数值数据 地图 模型链接 技巧 lr schd 数据增强 图形处理器 图像/GPU 配置 FPN ResNet152_v1d (600,800,1024)->MS DOTA1.0 trainval DOTA1.0测试 78.99 全部 2x 是的 2X GeForce RTX 2080 Ti 1 cfgs_dota1.0_res152_v1.py DOTA1.0（任务2） 模型 骨干 训练数据 数值数据 地图 模型链接 技巧 lr schd 数据增强 图形处理器 图像/GPU 配置 FPN（内存消耗） ResNet152_v1