软件简介： NZXT CAM 由恩杰开发，能够帮助用户监控自己的电脑硬件情况，包括CPU、网络、存储等多种方面的硬件使用情况，同时也可以用来控制电脑的灯光、风扇等，全面跟踪电脑的多个方面，从而让用户的电脑保持最佳的状态，是非常好用的电脑硬件监控工具。 NZXT CAM还提供一些散热和超频调整。自NZXT于2017年发布了NZXT CAM 3.5软体已经两年多了，CAM 4.0版本更加强大，是完整PC监控解决方案，允许用户控制他们的电脑。NZXT CAM 4.0现在将包括RGB控制和自定义功能以及更广泛的游戏相容性。通过单个应用程序管理性能、温度和设备。NZXT CAM是快速，高效，易于使用，允许您控制您的电脑的每个方面。 点击顶部标题栏右侧第二个图标可以开启悬浮窗，实时监控Cpu、Gpu等运行情况。玩游戏的时候可以看到。

git clone 时可能会很慢或无法clone，可以从博主的这篇博客下载ros下的usb_cam包

我们做深度学习中，到采用的训练方案是全监督的方式，这种全监督的方式，在基本的分类任务当中数据打标签的难度还好，但是在一些更多复杂的深度学习任务中，label的获取就有些困难了。 比如在图像分割领域当中，像素级的标签获取起来费事费力（labelme用起来还挺累的），有没有这么一种算法可以通过分类的标签衍生出像素级的标签，答案是有的。

一本关于TCAM芯片的书籍，需要的同学可以看看

ROS下调用usb外接摄像头

西门子SIMOTION CAM功能使用入门zip,西门子SIMOTION CAM功能使用入门：本文介绍SIMOTION CAM功能的使用及编程。

使用Edge Impulse和BalenaCloud进行图像分类 本指南将帮助您部署在Raspberry Pi上运行的图像分类系统。 使开发人员能够使用嵌入式机器学习来创建智能设备解决方案。 您将学习如何使用智能手机轻松获取图像样本，训练ML算法以及在设备上部署推理引擎。 是用于部署IoT应用程序的基于容器的平台。 概述 该项目基于出色的，可通过在容器中运行来实时播放相机的Feed。 对于我们的应用程序，我们通过在Node.js服务器内部添加另一个运行Edge Impulse Webassembly推理引擎的容器来利用Balena的多容器功能。 这两个容器通过WebSocket相互通信。 balena-cam Webapp已被修改为每秒调用推理引擎并将结果显示在网页上。 要求 Raspberry Pi：已测试v3和v4，已测试balenaFin v1.0 用手机捕捉图像样本； 或一组jp

ALPHACAM是木材，石材，复合材料和金属部件2轴到5轴数控编程领先的CAM解决方案。Alphacam发展的重点是为客户提供生产效率，可靠性和灵活性。改善公司的任何这些属性将有助于提高盈利能力。是一款功能强大的CAM软件,软件拥有功能强大的轮廓铣削及不限数目的袋型加工工具,而且袋型加工工具能够自动清馀料刀具及自定义设置刀具路径与速度,同时作用于所有的视窗作实体动态模拟!、

CAD&CAM第六章-计算机辅助工程分析.ppt

Grad-CAM可视化 pytorch