一、pip简介 Pip 是安装python包的工具，提供了安装包，列出已经安装的包，升级包以及卸载包的功能。 Pip 是对easy_install的取代，提供了和easy_install相同的查找包的功能，因此可以使用easy_install安装的包也同样可以使用pip进行安装。 二、Linux下的源配置    检查pip.conf文件是否存在     >>  cd ~     >>  mkdir .pip     >>  ls ~/.pip 三、编辑源  方案1： 直接编辑pip.conf    sudo vi ~/.pip/pip.conf [global] index-url =

EPLAN需要用最新版加密狗，兼容win10 21H2

NRL实施 重新实现四种网络表示学习（NRL）算法：DeepWalk，LINE，node2vec，GraphGAN。 环境 NumPy TensorFlow Gensim 网络X 数据 路径./data/中有两个数据集： ：引文数据集。 ：以下网络。 训练 首先，找到项目的根路径： cd NRL-implement 对于DeepWalk： python DeepWalk/main.py 对于LINE： python LINE/main.py 对于node2vec： python node2vec/main.py 这三个实现使用cora作为数据集，结果保存在./results/cora/中。 使用逻辑回归作为分类器，以评估这三种实现产生的嵌入质量。 python LRclassifier.py --method DeepWalk DeepWalk可以用LIN

本设计题目的任务是使用Point类产生Line类。分别通过组合类及派生类两种方法实现，并要求分别给出使用类模板实现的程序。 本设计题的目的是使学生掌握在不同的实现方法中，如何设计相应的构造函数和拷贝构造函数，进一步理解程序调用它们及析构函数的执行顺序，掌握组合类和派生类。另外本设计题目要让学生进一步掌握和理解类模板的技术及其实现方法。

三种主流的线检测器：lsd线，ed线和hough线 段线检测器（LSD） 边缘绘图线检测器（edlines） 霍夫线检测器（标准和概率） 所有原始依赖项均已删除。 代码可以独立运行： 在包围盒中分别在垂直和水平方向具有刻度的线段检测器 边界框中分别在垂直和水平方向具有比例的边缘绘图线检测器 Hough线检测器（标准和概率），分别在边界框中具有垂直和水平方向的刻度 ED线 EDLines边界框内带有刻度的简单界面 @param src image,single channel. @param w width of image. @param h height of image. @param scaleX downscale factor in X-axis. @param scaleY

里面有好多个Demo,适应与不同场合.2D,3D,画线,模拟物体运动轨迹,编辑路径,还有X光透视 操作简单,方便学习 如果没有积分,可以私聊,看到会发给你(可能回复的不是很及时,抱拳了)

适用于macOS的pkg-config 0.29.2 该项目为构建了一个签名的macOS安装程序包， 是在编译应用程序和库时使用的辅助工具。 它包含pkg-config 0.29.2的源分发。 执照 安装程序和相关脚本的版权（c）2018 Don McCaughey。 pkg-config和安装程序是根据GNU通用公共许可证版本2发行的。有关详细信息，请参阅LICENSE文件。

重复线跟踪 指静脉特征提取的重复线跟踪算法的实现 公告 这只是格林威治大学的 Bram Tom 实现的 Matlab 代码的重新实现。 原始代码可见： : 例子 原图 使用 CLAHE 增强 200,000 次迭代； r = 1; 宽 = 29

车道线检测 该项目构建了一个计算机视觉（CV）应用程序，该应用程序可以从道路的图像和视频中检测车道线。 该存储库受到Udacity无人驾驶汽车工程师Nanodegree计划的Finding Lane Lines项目的启发。 该程序已使用了此存储库中使用的测试图像和视频。 <-这是一项正在进行中的工作---> 用于检测图像中的车道线的主要步骤是： 颜色转换为灰色 坎尼边缘检测 使用高斯模糊进行图像过滤 检测感兴趣区域（ROI） 线路检测 霍夫变换

fasttext 0.9.2 最新release版本，windows下的命令行工具，支持autotune等最新功能。