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c# in depth pdf the third editon 赵四本之一 《深入理解C#(第2版)》是C#领域不可多得的经典著作。作者Jon Skeet在详尽地展示C#各个知识点的同时，更注重从现象中挖掘本质。本书深入探索了C#的核心概念和经典特性，并将这些特性融入到代码中，让读者能够真正领会到C#之“深入”与“精妙”。在第1版的基础上，书中新增了C# 4的新特性，如动态类型、命名实参和可选参数等，这些特性将C#语言提升到了一个新的层次。

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深入理解C#(c# in depth)第三版 源码 从C# in depth 网站上下载的

深度预测 使用深度残差网络进行深度预测。 @ iro-cp的原始代码和论文在这里找到： : @iapatil的此版本也为我提供了帮助，可在此处找到： : 写在PyTorch中。 要运行，请从下载预训练的numpy权重并将其保存在当前目录中。 然后，激活PyTorch环境并运行 python predict.py 输出将另存为output_image.png 。 我的文章详细介绍和实现可以在找到。

BlenderProc 用于真实感训练图像生成的程序化Blender管道。 查看我们的（我们会不时对其进行更新）和我们在RSS 2020上发布的关于sim2real传输的。 概述视频 BlenderProc还有一个完整的。 BlenderProc还有一个扩展的介绍视频，它涵盖了基础知识和一些背景故事，以及它们的开始方式。 可以在找到。 内容 一般 通常，一条管线的运行首先加载或构建3D场景，然后在该场景内设置一些相机位置，并为每个图像渲染不同类型的图像（rgb，距离，法线等）。 混合器管道由不同的模块组成，其中每个模块在描述的过程中执行一个步骤。 通过.yaml文件选择，订购和配置模块。 要运行Blender管道，只需调用主目录中的run.py脚本以及所需的配置文件和任何其他参数即可。 可以在相应的示例文件夹中找到示例性config.yaml 。 python run.py c

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单图深度估计Learning Depth from Single Monocular Images Using Deep Convolutional Neural Fields-附件资源

StereoNet：在pytorch中对实时边缘感知深度预测模型进行指导的分层优化。 ECCV2018 ActiveStereoNet：主动立体声系统的端到端自我监督学习ECCV2018口语 如果您想就StereoNet与我交流，请随时与我联系。 我的电子邮件： 我的模型结果 现在，通过端到端训练，我的模型的速度可以在540 * 960 img上达到25 FPS，在场景流数据集上，最佳结果是1.87 EPE_all（使用16X多个模型），1.95 EPE_all（使用16X单个模型）。 以下是侧面输出和预测示例 火车例子 测试例 在titan xp gpu上超过100FPS KITTI20