使用NVIDIA预训练模型和Transfer Learning Toolkit 3.0与机器人创建基于手势的交互 在这个项目中，我们演示如何训练您自己的手势识别深度学习管道。 我们从预先训练的检测模型开始，使用Transfer Learning Toolkit 3.0将其重新用于手部检测，然后将其与专用手势识别模型一起使用。 经过培训后，我们将在NVIDIA:registered:Jetson:trade_mark:上部署此模型。 可以将这种手势识别应用程序部署在机器人上以理解人类手势并与人类进行交互。 该演示可以作为点播网络研讨会提供： : 第1部分。训练对象检测网络 1.环境设置 先决条件 Ubuntu 18.04 LTS python> = 3.6.9 = 19.03.5 docker-API 1.40 nvidia-container-toolkit> = 1.3.0-1

【XCTF-RE】新手练习区-python-trade 解压密码：十三陵陈飞宇 题目：https://adworld.xctf.org.cn/task/task_list?type=reverse&number=4&grade=0&page=1 我的解题记录：https://www.yuque.com/jianouzuihuai/study/urxybc

三个 bound 不如一个 heuristic，三个 heuristic 不如一个trick

用于英特尔:registered:实感:trade_mark:设备的ROS包装器 这些是用于将带ROS的英特尔实感摄像头（D400系列SR300摄像头和T265跟踪模块）使用的软件包。 此版本支持动力学，旋律和动力学分配。 要在ROS2环境中运行，请切换到。 LibRealSense2支持的版本：v2.45.0（请参阅） 安装说明 的Ubuntu 步骤1：安装ROS发行版 安装，在Ubuntu 16.04， 在Ubuntu 18.04或在Ubuntu 20.04。 视窗 步骤1：安装ROS发行版 安装 有2个来源可从以下来源安装realsense2_camera： 方法1：ROS分布： 的Ubuntu realsense2_camera可作为ROS发行版的debian软件包提供。 可以通过键入以下内容进行安装： sudo apt-get install ros-$ROS_DISTRO-realsense2-camera

MKS伺服42B 特征 基于Misfittech的开放项目 为了提高性能，Makerbase团队进行了以下更改： 将项目移植到意法半导体的32位MCU，STM32F103C8T6 ARM 32位Cortex:trade_mark:-M3 CPU内核，最大频率72 MHz，20k RAM。 64k Flash 将磁性编码器更改为Allegro的A1333LLETR-T 0°至360°非接触式角度传感器IC，12位 将编译平台从arduino移植到PlatformIO-方便STM32 MCU编译 更换带有主板的插座，现在它可以使用Makerbase的MKS SV_EXT V1.1与许多3D打印机主板配合使用 该项目支持通过platformio构建和上传，您可以使用Atom或代码编辑器（需要安装platformio）来构建或上传固件。 请参考以下方法： 相关教程和注意事项 用户手册。 MKS闭环步进电机安装教程。

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1）符合大智慧、通达信规范的插件，通过TradeX.dll或Trade.dll连接券商服务器，实现股票买入、卖出、撤单、预设比例清仓，查询账户信息、持仓、可撤单信息； 2）支持通达信、大智慧的股票池和预警公式系统； 3）兼容TradeX.dll、Trade.dll等交易接口； 4）标准版免费。

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Node.Js蒸汽贸易农场 增加“交易量” 特征 增加交易量。 自动从您的主账户和机器人账户发送交易。 安装指南 蒸汽贸易场需要运行 v14 +。 将代码下载到您的计算机上。 解压缩到桌面上的文件夹中。 使用所有必要的信息填写config.js文件（Google如何获取身份机密/共享机密） 在终端中运行以下命令。 - npm install - node bot 想要捐赠给开发者吗？ 无需捐款，但请随时给我买杯咖啡！