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来自激光雷达点云的已知定位相机的全密集深度图图像激光雷达传感器可以为我们提供关于周长的大量信息，这些信息对于许多自动机器人应用（例如自动驾驶汽车）非常重要。 虽然，激光雷达传感器为我们提供了 360 度的视点云并且它非常密集，但如果我们想匹配这些点云中的任何相机图像，某些相机的深度图变得非常稀疏，并且使用匹配的深度远远落后任何目的的信息。 在这个项目中，我们专注于从样本 Kitti 数据集 [1] 中读取点云、相机图像和校准参数，并为某些平移和旋转已知的相机创建密集的深度图像。

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新版本Python3.5基础教程，从零入门必备，新书

金融机器学习练习的进展 所著《 》一书中选定练习的实验解决方案 确保在您的环境中使用python setup.py install ，以便jupyter笔记本和您可能开发的其他脚本可以找到包括bars.py和snippets.py的src脚本。 其他AFML项目和资源 人们共享的其他github项目和链接也受到这本书的启发。 我想在这里收集它们，以便本着协作和思想共享的精神与他人共享。 如果您要添加的内容更多，请告诉我。 Github项目 文章链接 项目组织 ├── LICENSE ├── Makefile <- Makefile with commands like `make data` or `make train` ├── README.md <- The top-level README for developers using this p

Blender3D导入PSK PSA插件 这是Darknet / Optimus_P-Fat / Active_Trash / Sinsoft / flufy3d原始混音器插件的经过严格编辑的版本： ://en.blender.org/index.php/Extensions:2.6/Py/Scripts/Import-Export/Unreal_psk_psa （ ） 从.psk / .pskx导入网格和骨架 从.psa导入动画 可以通过UModel将游戏文件导出到psk / psa： : 与原始版本相比的变化 Blender 2.80+支持（首先检查！） 固定动画/骨架导入 性能提升 面板用户界面已更新 用户界面选项：所有要NLA跟踪的动作，一一对应 用户界面选项：网格/骨架或两者同时导入 安装 下载.py文件： 当前（最新分支）： 稳定（分支主管）： 添加加载项：

NLP图像到文本 从图像中提取文本的代码 pip install -r requirements.txt 如果遇到找不到文件错误，如下所示： FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'tesseract' 运行以下命令 brew install tesseract 然后如下运行image-to-text.py： python image-to-text.py 我们观察到，对于干净的输入，准确性很高。 参见输入2。嘈杂的输入可能不会产生相同的效果！ 一些示例输入和输出： 输入： 输出： DON’T WATCH THE CLOCK; KEEP GOING. SAM LEVENSON / / 7 J .- - flCESSc

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开发平台：Cube IDE 1.8.0 芯片型号：STM32F103C8T6 环境搭建要求：2块STM32F103C8T6单片机、2个串口转USB模块、4跟杜邦线 描述：将1号单片机下载SPI主模式程序，2号单片机下载SPI从模式程序，将两块单片机的串口1分别连接串口转USB连接电脑，用4根杜邦线将两块单片机的SPI2四根线连接。1号2号单片机通过SPI传输数据，再通过各自串口1将数据打印出来。 特点：配置单片机作为SPI主机是很常用的，但是将单片机作为SPI从机的配置以及数据收发就不容易了。