matlab 节点信任度代码阿尔穆夫 ROS 节点 代码依赖于 opencv 3.. 由于 ROS (jade) 预编译二进制文件链接到 opencv 2,它们必须重新编译。 为此:“sudo apt-get remove ros-jade-cv-bridge”(删除 cv_bridge 和所有依赖它的包),克隆并进入您的 catkin 工作区。 遍历下载的代码中的所有 cmakelists.txt 并将 find_package(opencv) 更改为 find_package(opencv 3)。 调用“catkin_make clean”。 安装 opencv3“sudo apt-get install ros-jade-opencv3”。 现在调用 catkin_make。 现在重新编译所有需要的包。 ##offb_node 脱离 MAVLink 节点进行测试。 不应该与无人机一起使用道具! 将信任设置为 0.1 500 次,然后将信任设置为 0.0。 使用 MAVROS 包。 启动 MAVROS: roslaunch mavros px4.launch fcu_url:="/
2022-05-14 18:00:51 88KB 系统开源
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火花物品 spark流式计算电商商品关注度+推荐系统/关联系统 火花:2.6.5 Hadoop:2.6.0 Scala:2.11.8 开发方式:maven(java + scala) 前端:boostrap + springboot + echarts spark-goods:后台springboot1:前端
2022-05-14 16:47:57 5.54MB 系统开源
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低照度图像增强算法的研究与实现_彭波,研究了增强算法
2022-05-14 14:38:47 251KB 增强算法
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本程序是用C语言编写的 可以跨平台使用 程序包括图像向左旋转90度、图像向右旋转90度和图像旋转180度
2022-05-14 14:05:23 870B 图像旋转90 图像旋转180度
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异常检测风险 在对金融风险度量和收益执行异常检测的5个模型之间的比较。 这些实验是学位项目“投资组合风险管理异常检测”的一部分,可以在Simon_Westerlind_Masters_Thesis.pdf或上找到。 先决条件 安装 。 安装conda要求 conda install --yes --file requirements.txt 安装软件包。 否则,ARMA-GARCH将不起作用。 安装 。 复制存在于./htm中的returns_and_risk文件夹并将其放置在/ nupic / examples / opf / clients /中 跑步 要运行EWMA,ARMA-GARCH,LSTM和HardLimits,请运行 python garch_long.py 在./garch文件夹中。 之后运行 python run.py --plot 可以在/ nupic /
2022-05-13 22:49:43 1.34MB finance risk detection lstm
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可用于UnityVR开发,3D游戏开发,高清天空盒子Skybox素材,游戏环境背景素材,无水印。 让你身临其境的天空盒子,各类题材丰富,都是辛苦搜罗所得的高清exr格式,可以直接用于Unity开发,特别是VR游戏的开发。 内景、外景、城市、乡间、日出,夜晚,欧式宫殿,中式园林,应有尽有,可以在我的下载频道选择需要的下载。 注意,由于是高清,所以体积较大(大的可以达到500M),请下载前预留合适的空间。 使用方法: 1-导入Unity后将图片的Shape转换成cube形式, 2-创建空Material,并转换成Cube/skybox形式, 3-将图片拖入新建的SkyboxMaterial, 4-用刚创建的Material代替项目中原本的系统默认Skybox
2022-05-13 22:05:29 351.51MB vr unity 360度高清全景 skybox
SVD曲率谱降噪和快速谱峭度的滚动轴承微弱故障特征提取,刘鹏,汤宝平,针对轴承振动信号信噪比低,故障信号微弱,快速谱峭度分析选取共振中心频率和带宽不准确等问题,提出基于奇异值分解(Singular value de
2022-05-13 20:44:42 507KB 首发论文
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Word2Vec 作者: Mathur电子邮件: LinkedIn: : 编写此python脚本的目的是使用word2vec查找任意2个文本文档之间的余弦相似度 有关word2vec的详细信息,请参见 我正在使用一种名为gensim的实现来开发此代码,请参见此处以安装gensim 为了使gensim运行,您需要安装anaconda并使用其python,可以在此处找到它 现在,已经针对可用于Kaggle挑战的数据集开发了脚本,为 该脚本是对此处的脚本的修改。 现在,要运行这些脚本,请执行以下操作: 步骤1。 您需要使用Word2Vec创建模型以获取可用产品的详尽列表。 我将word2vec训练在可用于文件“ train.csv”的“产品标题”上。 您需要执行以下操作来训练Word2Vec python Word2Vec_AverageVectors.py 该脚本
2022-05-13 17:08:04 6.9MB Python
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2022-05-13 17:06:33 353.79MB vr unity 360度高清全景 skybox
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2022-05-13 17:06:30 291.01MB vr unity skybox 360度高清全景