VOFA +通信协议支持框架 本框架是VOFA +串口调试软件的通信协议驱动，支持三种不同的通信协议：FireWater，JustFloat以及RawData VOFA + VOFA +介绍 Vofa +是一个可扩展，高颜值的串行调试软件，除了基本的串口调试的功能，还支持TCP / IP通信，数据可视化，数据分析等高级功能，可以大大方便我们日常的开发调试和提高效率。 关于VOFA的更多信息请访问： Vofa +官方网站： ://www.vofa.plus/ Vofa +入门： ://www.vofa.plus/docs/learning Vofa +下载： ://www.vofa.plus/downloads/?index 【bilibili】一个调试软件： ://www.bilibili.com/video/BV15T4y157sF?from search&seid

Qt5.10.1的MinGW编译curl、freetype、giflib、glut、jpeg、minizip、png、tiff、zlib库，主要用于OSG编译QT版本，用于程序开发。

用于SIM7000X 的HTTPS代码

该脚本实现了 PSO 和 GWO 优化算法的混合。 此代码在https://free-thesis.com上开发，详细说明可以在https://free-thesis.com/product/hybrid-particle-swarm-and-grey-wolf-optimization/查看

部署https

使用Dobot进行视觉伺服和手眼校准 手眼校正 （ ）中概述了手眼校准的常用方法，该方法需要求解AX = XB，其中X是相对于末端执行器的摄像机姿态，A是一系列在末端执行器姿势对之间采取的相对姿势中的一个，B是在照相机姿势对之间采取的一系列相对姿势。 但是，由于摄像机所安装的Dobo​​t末端执行器只有一个旋转轴，因此AX = XB无法解决。 一种选择是相对于末端执行器旋转摄像机，这将产生额外的旋转轴。 为了节省时间，我们只测量了棋盘相对于机器人底座的姿势。 手眼校准-sensor_main_eye_on_hand.m 此设置将摄像机牢固地安装在机械臂上，并将棋盘放置在环境中。 这需要用户输入棋盘相对于机器人基座的姿势。 我们使用2个额外的坐标框B'和CB'（底部'和棋盘格'），它们分别是底部和棋盘格的右下角，其坐标框B和CB位于区域的中心，这很难准确地测量到。 该脚本的输出将是摄影

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算法专业化 该存储库包含由斯坦福大学创建的“材料和解决方案。 请自行制作作业，仅在完成分配后才在此存储库中查找。 无论如何，如果您真的想学习一些东西，这符合您的利益。 专业化课程包括4门课程： 贪婪算法，最小生成树和动态规划 再谈最短路径，NP完全问题及其处理方法

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嘈杂的学生培训 概述 是一种半监督学习方法，在ImageNet（SOTA）上可达到88.4％的top-1准确性，并且在健壮性和对抗性基准方面获得令人惊讶的收益。嘈杂的学生培训基于自我培训框架，并通过以下四个简单步骤进行了培训： 在标签数据上训练分类器（教师）。 推断更大的未标记数据集上的标签。 在合并的集合上训练更大的分类器，增加噪音（嘈杂的学生）。 转到第2步，以学生为老师 有关由Noisy Student Training培训过的ImageNet检查点，请参阅 。 SVHN实验 在这里，我们展示了对SVHN进行噪声学生培训的一种实施方式，该实施将受监督模型的性能从97.9％准确性提高到98.6％准确性。 # Download and preprocess SVHN. Download the teacher model trained on labeled data with ac