博物馆文物与游客的AR合影项目 项目展示 文件说明 该项目主要分为手机app和服务器端。 AR-photo为app端项目，在android studio中导入即可。 zbwz2为服务器端项目，在eclipse中导入即可。 apk安装包为我已经导出的apk文件，可以先自行把apk导入手机进行体验。 开发环境说明 app端： win 10 jdk 1.8 android studio server端： win 10 jdk 1.8 eclipse 项目概述 中文版 该项目是将博物馆中的文物虚拟化，利用AR增强现实技术与到访的游客进行合影，让文物不再只可远观，带来别样体验。有APP和服务端，APP进行AR合影后将图片上传到服务器，游客通过扫描合影图片右下角的二维码从服务器上下载图片保存。 　　1.将高通ar的现实情景和JPCT库渲染obj模型整合在一起 　　2.将模型的变化与用户的手势绑定，可以

线性最小二乘法我们应该非常熟悉了，例如对样本数据进行多项式拟合等。但实际工程应用中，我们所接触的很多问题都无法转化为线性方程组，也就无法使用线性最小二乘法进行优化了，那自然而然地我们就应该转而求助于非线性最小二乘法。一直以来，各路大神们提出了各种各样的优化算法，很多都是一脉相承，不断创新的，所以最好不要孤立地看待这些算法。目前来说，Levenberg–Marquardt 法可以说是求解非线性最小二乘问题的标准算法了，也就是应用十分广泛，例如运动参数估计、相机内部参数标定等等，其性能也是得到很多论文背书的。不过，一上来就扔出这么长的一串名字似乎让人觉得 LM 算法十分的复杂，但实际上，LM 算法

ar模型matlab代码临近广播 此代码是Brandyn Bok，Daniele Caratelli，Domenico Giannone，Argia M.Sbordone和Andrea Tambalotti的开放源代码的简化版本，纽约联邦储备银行， Staff Reports 830 （为该报告的第10卷准备）经济学年度评论）。 注意：编写此简化的代码是为了易于遵循和实现任何标准的混频数据集。 这些代码的这些简化和灵活性以删除数据块（即全局，软，实数，人工）和AR（1）错误术语为代价。 这些修改是由Seth Leonard / OttoQuant实施的，与纽约联邦储备银行或其任何工作人员无关。 使用此代码 该代码允许复制在OttoQuant界面中获得的结果，用于通过最大似然估计的动态因子模型。 对于没有OttoQuant订阅的用户，包括示例参数和数据。 要复制最频繁的动态因素模型： 以.zip格式下载此仓库的主分支。 解压缩zip文件并将其保存到方便的位置。 我们在下面将此文件称为“ / Nowcasting-Public-master”。 登录到OttoQuant，选择或上传数据，然

1. 数据加载 假如进行房价的预测，这里加载的数据共1000条，共十个维度（十个特征），除了id以外，其余的都是自变量（9个可用） import pandas as pd import numpy as np import os import matplotlib.pyplot as plt os.chdir(r"C:\Users\86177\Desktop") df = pd.read_csv('sample_data_sets.csv') print(df.columns) print(df.shape) –> 输出的结果为： Index(['id', 'complete_year',

如果你有Arduino套件，加个ESP8266 01s模块结合Blynk就可以开发很多物联网应用了！Arduino+ESP8266+Blynk可以说是如鱼得水，如虎添 翼。本教程参考Blynk官方说明文档中推荐的方法，硬件使用Arduino 和 ESP8266 01s（AT固件）结合Blynk实现物联网应用。Blynk使用Arduino的好处，一是大家对Arduino比较熟悉，二是Arduino端口比较多，配套的传感器套件比较丰富。

目录1.材料准备2.代码实现3.接线 1.材料准备 需要用到的材料：Arduino Uno板，L298N电机驱动模块，两个12V直流减速电机，舵机一个，超声波模块，11.1V锂电池，小车车架等。 因为我后续还要添加其他功能，如加装机械臂和openmv模块，所以选用了功率较大的12V电机。以后还会推出相关的博文。 Uno板: L298N: 12V直流减速电机： 11.1V锂电池 超声波模块+舵机： 2.代码实现 面向对象顾名思义就是把现实中的事务都抽象成为程序设计中的“对象”，其基本思想是一切皆对象，是一种“自下而上”的设计语言，先设计组件，再完成拼装。 首先我们需要写一个arduino

本文实例为大家分享了swiper Scrollbar滚动条组件的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1、scrollbar 为Swiper增加滚动条。类型：object。 2、el scrollbar容器的css选择器或HTML元素。类型：string/HTML Element，默认：.swiper-scrollbar。 3、hide 滚动条是否自动隐藏。类型：boolean，默认：true(会自动隐藏)，false(不会自动隐藏)。 4、draggable 设置为true时允许拖动滚动条。类型：boolean，默认：false。 5、snapOnRelease 设置为false，释放滚动条时

安装了。在应用开发方面，悉见 X1 是比较友好的，支持安卓 4.4 以上平台的直接开 发，而关于模型制作的平台也有很多的选择，只要可以在安卓平台上跑的基本都没有 问题，有兴趣的开发者上手会比较容易。悉见 X1 有两种操作方式，一种是前面提过的 手势识别，手势识别可以上、下、左、右四个方向的选择，还可以支持向后确认和向 前退出的手势。但可能由于作者本身不熟悉手势操作的原因，手势识别的触发并不规 律。第二种操作方式是通过按键进行操作，在眼镜腿的顶部有四个按键：开机键、确 认键、两个音量调整键，使用时显示屏幕中间会出现一个“+”号，用户需要转动脑 袋，用它对准想要选择的目标按下确认键进行选择。 12. AR 头显 Mira Prism Mira Prism 由两部分组成：塑料材质的主体佩戴在头部，前部可拆卸镜片用 来反射手机屏幕让用户看见 AR 内容。Mira 头显很轻，即使前面装上智能

C++考试题目： 题目：定义三个类Point，Circle和Cylinder，Point类为基类，为上述3个类添加计算面积的成员函数Area()，要求函数Area()采用虚函数的形式，并通过基类指针调用虚函数Area()。 编程环境：vs2010 属性：控制台应用程序，完美运行！

计算机视觉–Harris角点检测实现与分析（二）一、Harris角点检测1.1 基本原理1.2 数学表达二、代码实现三、结果与分析3.1 不同场景的R值讨论3.2 参数k对角点检测的影响四、总结 关于Harris角点检测的基本概念和不同场景下的检测结果分析已记录在上一篇博客中（点击查看）: 计算机视觉–Harris角点检测实现与分析（一）.本篇主要对Harris角点检测响应函数进行分析。 一、Harris角点检测 1.1 基本原理       人眼对角点的识别通常是在一个局部的小区域或小窗口完成的。如果在各个方向上移动这个特征的小窗口，窗口内区域的灰度发生了较大的变化，那么就认为在窗口内遇到了