利用OpenGL接口做的圣诞场景动画，很美腻喔~~女盆友一定会喜欢！

计算机图形学的实验报告 有实验内容 关键技术介绍及核心代码 效果截图、心得体会等

神经网络 卷积神经网络的Keras文本识别实现 此实现中有两种可用的模型。 一个基于原始CRNN模型，另一个则包含空间转换器网络层以纠正文本。 但是，性能差别不大，因此由您决定选择哪种型号。 训练 您可以使用Synth90k数据集训练模型，但也可以使用自己的数据。 如果使用自己的数据，则必须重写代码，以便根据数据结构来加载数据。 要下载Synth90k数据集，请转到此并下载MJSynth数据集。 可以将Synth90k数据集放在data/Synth90k或者使用--base_dir参数指定数据集的路径。 基本目录应包括许多包含Synth90k数据的子目录，用于训练，验证和测试数据的注释文件，列出数据集中所有图像的路径的文件以及词典文件。 使用--model参数指定要使用的两个可用模型中的哪个。 默认模型是带有STN层的CRNN。 有关详细信息，请参见config.py 。 运行tra

mser场景文字块检测，优化后的tesseract识别引擎对单行进行识别

pyTEP：一个Python包，用于田纳西伊士曼过程的交互式仿真 重新编译TEP二进制文件 安装Python 3.7 什么是pyTEP？ pyTEP是用于Python中的Tennessee Eastman流程的开源仿真API。 它简化了复杂模拟场景的设置，并提供了交互式模拟的选项。 通过pyTEP的高级API，用户可以设置仿真，更改操作条件并存储仿真数据，而无需了解模拟器的基本原理。 除了新引入的功能外，pyTEP还承诺比现有的TEP模拟器更具通用性和更直接的用法。 如何引用 Reinartz, C. and Enevoldsen, T.T. "pyTEP: A Python package for interactive simulations of the Tennessee Eastman process", 2021 安装指引 为了安装和运行pyTEP，必须安装适用于py

ThreeJS对象控件 ThreeJS模块，可让您独立于场景的其余部分旋转对象（网格），并放大/缩小移动相机。 安装 npm install --save threejs-object-controls 用法 import * as THREE from 'three'; import {ObjectControls} from 'threeJS-object-controls'; 创建一个新的Controls实例，使用passig 3个参数： 相机 渲染器元素 移动的网格 var controls = new ObjectControls(camera, renderer.domElement, myMesh); （查看index.html文件以查看用法示例，或检查以查看Angular的npm用法示例） 您也可以更改要旋转的网格！ :party_popper: ，然后单击右侧面板上的“ useMe

少有的室内特殊数据集，一些可供智能体识别的特殊地面污渍， 如：咖啡渍、泥巴泥浆、鞋印、烟灰污渍、地毯

Audio各场景数据流： 1.TV-TVIN Scene 2. TV-Media Scene 3.TV-DTV Scene 4.STB-Media Scene 5.Framework Stream 6.A2DP Play Scene

“Cloud VR+”场景白皮书（英文版）

dct变换matlab代码介绍 此存储库包含以下技术报告的源代码： @inproceedings{NBIQA2019, author = {Fu-Zhao {Ou} and Yuan-Gen {Wang} and Guopu {Zhu}}, title = {A Novel Blind Image Quality Assessment Method Based on Refined Natural Scene Statistics}, booktitle = {2019 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)}, pages = {1004-1008}, year = {2019}, } 摘要：自然场景统计（NSS）模型由于其对图像失真的高度敏感性而在图像质量评估（IQA）社区中受到了相当大的关注。 然而，大多数现有的基于 NSS 的 IQA 方法从空间域或变换域提取特征。 同时考虑这两个领域的特征的工作很少。 在本文中，提出了一种基于精化 NSS 的新型盲 IQA 方法（NBIQA）。 提议的 NBIQA 首先