好用 不解释
2023-09-04 12:05:11 31KB 好用
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好用的机械行业钢板重量计算小软件。
2023-09-01 09:11:36 464KB 重量 计算
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安卓上最好用的软电话,没有之一。内置G729编解码,音质一流。唯一的缺点就是:该软件有些bug,每次登录需要重新输入密码。
2023-08-31 10:12:13 7.05MB bria softphone
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本科毕业设计用网上的源码 北邮研究生导师口碑榜——学生的视角 下面的回复是这个榜单整理出来的最初原因,感谢这位同学的设想 发信人: swjl19900123 (), 信区: AimGraduate 标 题: Re: 北邮工科研究生导师白名单 发信站: 北邮人论坛 (Mon Sep 15 09:56:13 2014), 站内 感觉这个帖子一直丰富下去,最火会成为一本小册子在学生手里流传着…… 不过很担心能不能一直坚持到成册的那一天啊…… 更多更新的名单见下面的链接 可以在上面的链接【提名新的老师】或【质疑现有名单】,需要有github账号。 BUPT研究生导师口碑榜 计算机 计算机院王小捷 导师偏学术研究、工程开发、项目管理还是其它:偏学术研究 实验室的研究方向、项目类型:主要研究的是自然语言处理、认知计算、图像识别、机器学习这些 自己是否带学生:带,经常看到王老师和学生一起面对面讨论 学生在实验室主要做什么类型的事情:学生可以选择自己的研究方向,主要是阅读论文、做实验、讨论、也做偏研究性的项目、也有少量工程项目 研究、项目的质量如何:不清楚,听说有发文章到ICML workshop 实
2023-08-30 23:03:22 65KB 系统开源
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MAVLink Gateway arduino 应用程序将 MAVLink 协议消息转换为自定义协议并发送到便携式地面站显示 标准 MAVLink 消息:pixhawk.ethz.ch/mavlink/ Github 上的代码: : 网络博客: : 安装指南 1.将libraries 目录中的所有文件夹复制到Arduino 库目录ex C:\Program Files (x86)\Arduino\libraries 在 Windows 7 x64、Arduino IDE 1.0.5-r2、Arduino Mega 上测试 代码由 4 个主要部分组成 1.read_mavlink 功能:抓取并处理 MAVLink 消息 2.read_ground 功能:抓取并处理便携式地面站消息 3.HeartbeatTimer 功能:每 x 毫秒运行一次以检查遥测状态 4.send_# 功能:
2023-08-30 22:07:00 1.25MB C
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1b 面向2D和3D的面向热敏打印机的1位图形渲染器。 / / 产品特点 没有标头的仅标头C99库。 内置的ESC / POS(打印命令)支持。 栅格化2D和3D图元:线,三角形,椭圆,多边形,网格... 图案填充:24种内置填充+自定义设计。 所有填充区域的绘图例程均支持模式。 位图字体支持:使用内置字体或加载unifont .hex格式,存储库中包含200多种其他字体。 加载.obj 3D模型,并使用线框和阴影对其进行渲染。 使用各种算法(Floyd-Steinberg,有序抖动,Otsu阈值,自适应阈值...)将抖动和阈值图像转换为1位 支持多个像素艺术升级后端:SAA5050,EPX,Eagle,HQX,Bedstead,以及最近邻居和双线性重采样。 CV好东西:Sobel和Canny边缘检测,高斯和盒模糊,侵蚀,膨胀,卷积。 通过SWIG提供Python 3绑定! 画廊 以下图像是用r1b制作并用我的SKY POS-5870热力收据打印机打印的: 可以在文件夹中找到生成它们的代码。 手册 入门 首先build/r1b.h获取build/r1b.h并将其放
2023-08-30 08:48:24 11.56MB computer-graphics thermal-printer 3d 2d
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切换 mxd的数据源 可以切换成sde的 也可以切换成mdb的
2023-08-30 07:15:10 56KB AE 切换数据源
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模拟的qq文件传输代码,使用udp协议
2023-08-30 07:08:03 409KB UDP 文件传输
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Matlab计算变量的熵权和TOPSIS指标,简单好用
2023-08-29 10:33:09 1KB matlab 开发语言 统计学 TOPSIS
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用于文档图像变形的门控和分叉堆叠式U-Net模块 捕获文档图像是记录它们的最简单,最常用的方法之一。 但是,这些图像是在手持设备的帮助下捕获的,通常会导致难以消除的不良失真。 我们提出了一个监督的门控和分叉堆叠式U-Net模块,以预测变形网格并从输入中创建无失真的图像。 在对网络进行人工合成的文档图像训练时,将根据真实世界的图像来计算结果。 我们方法的新颖性不仅存在于U-Net的分叉中,以帮助消除网格坐标的混合,而且还存在于使用门控网络的情况下,该门控网络为模型增加了边界和其他分钟线级别的细节。 我们提出的端到端流水线仅在先前方法中使用的数据的8%进行训练后,就可以在DocUNet数据集上实现最新的性能。 要求 所需的软件包: 火炬(> 1.4.0) 火炬视觉(> 0.6.0) numpy(> 1.18.4) 要安装所有必需的软件包,请使用pip install -r requir
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