pycharm中导入模块错误时,提示:Try to run this command from the system terminal. Make sure that you use the correct version of ‘pip’ installed for your Python interpreter located atpycharm工作路径。 安装好pycharm,而且Python中安装了keras,在pycharm中导入keras时提示如题信息;上网查找资料,需要先添加keras库,步骤如下:pycharm菜单栏 File >> Settings…然后单击Project
2021-07-14 00:08:18 295KB al AND ar
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这是一个原生的Unity插件,它将Apple的ARKit SDK的功能暴露 给兼容iOS设备的Unity项目。包括ARKit功能,如世界跟踪,直通相机渲染,水平和垂直平面检测和更新,面部跟踪(需要iPhone X),图像锚点,点云提取,光估计以及Unity开发人员针对其AR的命中测试API项目。此插件是一个预览质量版本,可以帮助您快速启动和运行,但实现和API可能会发生变化。尽管如此,它还是能够创建一个功能齐全的ARKit应用程序,AppStore上的数百个ARKit应用程序已经使用了这个插件
2021-07-13 14:19:21 15.12MB arkit unity AR arkit2.0
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辰小白小白最近在写日历模板,项目已经用了element组件,奈何element日历组件官方文档提供的资料实在太少了。所以这里希望有相关开发需要的朋友能够少走一些辰小白踩过的坑。 首先展示一些模板效果图:  这个项目的详细介绍可以下辰小白的这篇文章:后端开发的福音,vue+element实现的vue-element-admin前台框架,开箱即用 下面是日历模板首页源码 <el-calendar
2021-07-13 11:53:25 188KB al ar c
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20210712-招商证券-传媒行业2021年中期投资策略:云游戏,VR,AR,5G应用落地有望在明年.pdf
2021-07-13 09:01:57 2.65MB 行业
nreal部署及打包流程包含安卓sdk,NRsdk
2021-07-11 21:12:05 259.99MB MR 安卓 nreal AR
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bzip2_1.0.8-4_arm64.deb
2021-07-11 19:00:43 47KB bzip2_1.0.8-4_ar
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MR开发高级教程,功能包括通用TCP网络模块,资源动态更新,MRTK,HoloLens交互共享、AR设备校准共享、第三视角、HoloLens第一视角视频编解码等~
2021-07-09 16:13:43 227.3MB 移动开发 hololens mrtk mark ar 音视频 其他
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Java并发编程一CountDownLatch、CyclicBarrier、Semaphore初使用 CountDownLatch、CyclicBarrier、Semaphore这些线程协作工具类是基于AQS的,看完这篇博客后可以去看下面这篇博客,了解它们是如何实现的。 Java并发之AQS详解 CountDownLatch CountDownLatch可以实现一个线程等待多个线程、多个线程等待一个线程、多个线程等待多个线程(这里不涉及)。 我们首先来看看怎么实现一个线程等待多个线程吧。 工厂中,对产品需要进行质检,5个工人进行检查,所有人都认为通过,这个产品才算通过。 代码: packag
2021-07-08 14:12:17 334KB ar arr c
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以下方案皆为引用,仅供参考。 方案一: 1.先声明一下,这种解决方法适用于任何版本的永久破解启动不了的情况(包括:2019版本的) 2.下面直接切入正题 之所以我们破解之后,不能正常启动的原因有两种: ① 之前pycharm可以正常的使用,突然有一天,就启动不了了,这种一般是系统的环境变量出了问题; ② 在第二次安装别的版本时,残留了之前的环境配置历史 3.不管是以上哪种情况,同一的解决方法是: 进入C盘目录,找到用户文件,可以找到下面有几个pycharm的文件,你最多可以保留一个历史文件,其他的所有关于pycharm的文件全部删除,这样你再按照原来的破解方法做一遍,就可以成功了! trick
2021-07-07 20:54:16 153KB ar arm c
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为什么要做降维: 提高计算效率 留存有用的特征,为后续建模使用 在项目中实际拿到的数据,可能会有几百个维度(特征)的数据集,这样的数据集在建模使用时,非常消耗计算资源,所以需要通过使用降维方法来优化数据集 线性判别分析(Linear Discriminant Analysis) 用途:数据预处理中的降维,分类任务(有监督问题) 目标:LDA关心的是能够最大化类间区分度的坐标轴成分 将特征空间(数据集中的多维样本)投影到一个维度更小的 k 维子空间中,同时保持区分类别的信息 原理:投影到维度更低的空间中,使得投影后的点,会形成按类别区分,一簇一簇的情况,相同类别的点,将会在投影后的空间中更接近
2021-07-07 15:03:37 281KB api ar c
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