Create React App入门 该项目是通过引导的。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： npm start 在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看它。 如果您进行编辑，则页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 npm test 在交互式监视模式下启动测试运行器。 有关更多信息，请参见关于的部分。 npm run build 构建生产到应用程序build文件夹。 它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。 生成被最小化，并且文件名包括哈希值。 您的应用已准备好进行部署！ 有关更多信息，请参见关于的部分。 npm run eject 注意：这是单向操作。 eject ，您将无法返回！ 如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject 。 此命令将从您的项目中删除单个生成依赖项。 相反，它将所有配置文件和传递依赖项（we

Apex Legends统计追踪器 使用Tracker Network API的全栈Vue / Express应用程序来跟踪玩家统计信息 快速开始 注册并从获取您的API密钥 将API密钥添加到config.env # Install Express dependencies npm install # Install Vue dependencies cd client npm install # Serve npm run dev # Build for production cd client npm run build # Gets put in /public 版本 1.0.0 执照 该项目已获得MIT许可

Eth代币追踪器 一个JS模块，用于随时间跟踪以太坊令牌及其值。 安装 yarn install '@metamask/eth-token-tracker' 用法 const TokenTracker = require ( '@metamask/eth-token-tracker' ) var tokenTracker = new TokenTracker ( { userAddress : addresses [ 0 ] , // whose balance to track provider , // a web3-style provider pollingInterval : 4000 , // block polling interval (optional) // Tell it about the tokens

眼动仪设置 设置屏幕注视信息，以进行。 旨在在没有耳机的情况下提供身临其境的真实感。 同样，使用此产品，屏幕和身临其境的体验之间没有任何隔stands。 因此，我们的临床医生将在不干扰设备的情况下进行工作。 该存储库包括用于设置眼动追踪程序的功能，包括：（i）眼动追踪器的校准； （ii）寻找眼位； （iii）确认眼动仪校准设置。 它在TobiiHelper类中包含与新的 配合使用的功能，以及必不可少的Eye-Tracking例程。 该仓库是所做的工作的一部分，，一个调研组和 ，双的 。 该项目还涉及的合作。 和都是的IST 联合实验室。 引用 我们恳请利用该资料库在其相关出版物中引用该资料的科学研究和研究。 同样，我们要求使用资源库的开放源代码和封闭源代码作品来警告我们这种使用。 您可以使用以下BibTeX条目来引用我们的工作： @article{CALISTO202110260

语言:English 在几分钟之内免费检查所有亚马逊“词组”和“后端”关键字（搜索词）的索引和排名。 只需单击一下按钮，WordTree的KW Index Checker就会发现亚马逊认为哪些关键字不相关。

这个文档为VR外设的开发者和内容开发者提供了指导方案。 主要介绍了如何使用 Vive追踪器来追踪位置和传输特定数据（在用以及不用HTC Vive VR系统的情况下）。

使用YOLOv3，深度排序和Tensorflow进行对象跟踪 该存储库实现了YOLOv3和Deep SORT，以便进行实时对象跟踪。 Yolov3是一种使用深度卷积神经网络执行对象检测的算法。我们可以将这些对象检测结果馈入Deep SORT（具有Deep Association Metric的简单在线和实时跟踪），以便创建实时对象跟踪器。 入门 conda（推荐） # Tensorflow CPU conda env create -f conda-cpu.yml conda activate tracker-cpu # Tensorflow GPU conda env create -f conda-gpu.yml conda activate tracker-gpu 点子 # TensorFlow CPU pip install -r requirements.txt # Tenso

过滤系统matlab代码具有长期和短期记忆的自适应相关滤波器，用于对象跟踪（IJCV 2018） 马超，黄嘉斌，杨小康和杨明H 长期关联跟踪（CVPR 2015） 马超，杨夏康，张重阳，杨明H 请注意，这是LCT2.0，我们对此版本进行了部分改进，其中LCT1.0（CVPR 2015）中的randn fern分类器被SVM分类器替代，并且颜色通道被量化为4位用于功能。 快速开始 解压缩代码或从中克隆代码 在当前路径中添加vl_feat工具箱 如果您还没有对象跟踪基准（OTB）数据集，请运行“ download_videos.m”（它将自动下载OTB-100序列） 运行Utility / compile.m以编译calcIIF.cpp和im2colstep.c。 这些文件已通过opencv3.0进行了测试。 如果您的opencv版本低于3.0，请注意兼容性问题 源文件“ assignToBins1.c”，“ gradientMex.cpp”，“ imResample.cpp”来自Pitor Dollar的工具箱。 如果编译的文件在您的系统上不起作用，请从 介绍 没有参数的脚本“ run_

Tracker 3.0 添加了一些功能，使用户可以在不支持 TCP/IP 的环境（例如某些嵌入式平台）中使用 Simulink。 使用支持 DSSDK 的产品的 Vicon 客户可以在 SIMulink 模块中使用 DSSDK 来访问流数据。 示例文件说明了一种简单的机制，通过该机制可以从 Simulink 模型访问 UDP Stream 和 DataStream SDK。 仅在 Tracker 3.0 及更新版本中可用的新功能是添加了包含 Tracker 对象平移/旋转数据的 UDP 流。 UDP 流仅包含通过 DSSDK 可用的数据的很小子集。 所有示例都包含一个 s-function 以及一个 Simulink 模型，该模型显示了在仿真中使用自定义 s-function 的模块。 使用 DSSDK 和 UDP 流提供同一端口上的单对象和多对象示例，这些示例的唯一区别是数据访问

欢迎 使用Discord History Tracker所需的全部是最新的浏览器或。 访问以获取说明。 要报告问题或建议，请首先查看页面，并确保其他人尚未创建类似的问题报告。 如果确实发现了现有问题，请对其进行评论或添加React。 否则，请单击“ ，或通过电子邮件或Twitter 与我联系。 如果您有兴趣从源代码创建自己的版本，请继续阅读以下。 制作说明 请按照以下步骤创建自己的Discord History Tracker版本。 建立 分叉存储库并将其克隆到您的计算机（如果您从未使用过git，则可以下载客户端以快速入门）。 现在您可以修改源代码： src/tracker/包含JS文