适用于Opencv3.3/3.2以及混合opencv_contrib的dnn包.
分别有,ippicv_2017u2_win_intel64_20170418.zip
opencv_ffmpeg.dll opencv_ffmpeg_64.dll tiny-dnn-1.0.0a3.tar.gz
2021-12-27 16:56:33
69.3MB
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本章将向大家介绍普中51-单核-A3&A4开发板和与之教程兼容的HC6800-ESV2.0开发板的功能及使用方法，通过本章的学习，让大家能快速上手开发板的学习。本章分为如下几部分内容：
2.1开发板功能介绍
2.2开发板使用方法
本套教程可兼容普中51-单核-A3&A4、51-双核-A6、普中51-双核-A7、HC6800-EM3V3.0、HC6800-EM3V2.2、HC6800-EM3V2.2C开发板，普中51-双核-A6开发板与普中51-双核-A7、HC6800-EM3V3.0、HC6800-EM3V2.2、HC6800-EM3V2.2C开发板内的模块设计绝大多数一样，只是部分模块设计不同而已，比如普中51-双核-A6，A3&A4开发板采用的是STC89C52和STC8A8K64S4A12双51内核CPU设计，对于普中51-单核-A3&A4等，默认使用的是STC89C52单CPU设计，其内部模块与普中51-双核-A6开发板几乎一样，只是一个是单CPU设计，一个是双CPU设计，而且普中51-单核-A3&A4开发板部分IO口与部分模块相互关联，而其它部分开发板开放IO口连接完全开放，所以这部分开发板可以按照普中51-单核-A3&A4、HC6800-EM3V3.0、HC6800-EM3V2.2、HC6800-EM3V2.2C开发板的实验接线方式操作，因此教程也就通用。
2021-12-12 11:53:14
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Anaconda3+Win10+Tensorflow2.0+GPU成功通过pip在虚拟环境下安装并且成功在base root 里的Spyder里跑codeStep 1 : python3.7以上安装Step 2 :驱动软件要求（1）查看电脑Nvidia配置（2）GPU软件要求（2-1）是否有版本足够的NVIDIA GPU 驱动程序，没有就下载安装。（2-2）CUDA 工具包的安装（2-3）cuDNN的下载与安装Step 3: 最重要的三个复制粘贴！！！！Step 4 : 创建虚拟环境，安装必要软件。Step 5: CMD 测试Step 6 : 在Anaconda 里的spyder成功impor
2021-12-09 11:57:27
737KB
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在做相机标定的时候需要打印标定板，网上有卖的，但也没那必要，自己打印的完全可以胜任，如果打印精度差的话可以彩印试试
2021-12-07 21:00:47
66KB
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2021年考研管理类联考答题卡(A3打印)，文档为pdf格式，下载后可以直接使用，适合考研同学使用，欢迎需要的同学下载使用。
2021-11-18 00:11:09
1.76MB
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1、打开AnacondaPrompt
2、搭建TensorFlow的环境：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
conda create -n tensorflow python=3.5
3、在用户目录下找到文件 .condarc
环境搭建完成：
4、安装（CPU）版的TensorFlow：
// 启动TensorFlow：
activate tensorflow
2021-11-15 15:07:13
269KB
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tiny-dnn-1.0.0a3.rar
OpenCV 编译 易出错文件 下载错误文件 亲测有效 共享给大家
2021-11-12 12:09:30
11.7MB
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