一个简单的图形编辑器，用于处理TMX本地化文件。 基于locale4j库。

一种基于ESPRIT的方法，用于大规模MIMO-sy系统中不连续分布的源的2D定位 这是关于“基于ESPRIT的方法在大规模MIMO系统中非相干分布源的二维定位”的论文和代码。 推荐引文：'A。 Hu，T。Lv，H。Gao等，“基于ESPRIT的方法，用于大规模MIMO系统中非相干分布源的二维定位”，IEEE J. Select。 主题信号处理，第一卷。 8号2014年10月，第5页，第996-1011页。”

playnite-metadatalocal-plugin 应用程序的通用插件。 此插件获取本地化的游戏说明。 此处提供更多信息： : 请记住要支持主要项目（ ）。 如果您喜欢我的工作，可以为我提供支持（ ）。

Simultaneous Localization and Mapping for Mobile Robots: Introduction and Methods Simultaneous Localization and Mapping for Mobile Robots: Introduction and Methods

姿势优化SLAM3D 3D（x，y，z，qw，qx，qy，qz）姿势优化SLAM 下载资料 python data_downloader.py 运行SLAM python pose_optimization_slam_3d.py 结果 parking-garage.g2o数据 步骤1 第10步 标准输出 sphere2200_guess.g2o torus3d_guess.g2o 参考

城市火车 UrbanLoco：完整的传感器套件数据集，用于城市场景中的地图绘制和本地化 抽象 映射和本地化是自动驾驶的关键模块，在这一领域已经取得了重大成就。 除了全球导航卫星系统（GNSS）之外，在点云配准，视觉特征匹配和惯性导航方面的研究还大大提高了在不同情况下进行地图和定位的准确性和鲁棒性。 但是，高度城市化的场景仍然具有挑战性：基于LIDAR和相机的方法在处理大量动态对象时效果较差； 基于GNSS的解决方案会遇到信号丢失和多径问题； 惯性测量单元（IMU）会发生漂移。 不幸的是，当前的公共数据集要么不能充分解决这一城市挑战，要么不能提供足够的与制图和定位有关的传感器信息。 在这里，我们

matlab代码步骤 1.直接使用采集好的数据： 　　　　　跳过java代码的安装，直接进入matlab环境下进行数据的训练与测试，详细步骤请参照code/matlab_code/readme.txt的内容； ２．重新采集数据： 　　　　　首先需要在手机中预装APP进行数据的采集工作，详细步骤请参照code/java_code/readme.txt的内容； 　　　　　再在matlab环境下进行数据的处理与分析；

Grad-CAM：梯度加权类激活映射（Grad-CAM）

matlab的egde源代码声源本地化 经典的声源定位算法，包括波束成形，TDOA和高分辨率频谱估计。 用法 matlab -nodesktop -nosplash –r matlabfile (name of .m) 算法解释 波束成形：一种空间滤波方法，是一种在传感器阵列中用于定向信号传输或接收的信号处理技术。 音乐：多信号分类 ESPRIT：通过旋转不变技术估算信号参数 MVDR：最小方差无失真响应 GCC-PHAT：广义互相关-相变（TDOA估计） SRP-PHAT：转向响应功率-相位变换 参考文件 论文1 标题：近距离目标的到达方向（DOA）估计技术的比较 作者：瑙曼·安瓦尔·拜格（Nauman Anwar Baig）和穆罕默德·比拉勒·马利克（Mohammad Bilal Malik） 已出版：未来计算机和通信国际期刊2，第6（2013）：654 论文2 职称： 结果 1.算法总结 1.1经典波束成形 1.2最低标准 1.3音乐 1.4 MVDR 2.波束成形 2.1麦克风阵列 2.2定位结果的二维图 2.3定位结果的三维图 3.音乐 3.1 matlab_implemen

CK2dll：Crusader Kings II双字节补丁制作：3.2.1.0 dev：3.3.2