使用c++去实现对图G割点割边的识别，输入G（V）之间的关系从而输出割点

HTML5扑克游戏-21点扑克牌，这种游戏有很多种写法，不过现在HTML5似乎非常流行了，用HTML5写出21点的德州扑克游戏，也是有另一番风味哦，特别是动画效果不亚于电脑版，学习编写网页游戏的，可不要错过这个例子。

这是自己亲自改写的基于C++builder做的饭店点餐系统，可以直接进行使用

数值分析第六章知识点总结——插值与逼近，PDF版知识点总结 具体内容详见：https://blog.csdn.net/qq_36770651/article/details/109643258

空中图 概述 加载不同格式的相机姿势（例如 ， ） 从原始图像，相机姿势和相机内部生成密集的点云 从原始点云生成数字表面模型（DSM）并导出，例如导出为格式 从原始图像，相机姿势和相机内在函数生成（正交）马赛克的不同方法 包装概述 元数据包 示例可执行文件。 使用平面校正生成密集点云。 数字曲面贴图/模型生成。 Google Maps API的包装程序包。 包装程序包。 读取/写入姿势，内在函数，点云，GeoTiffs等的输入/输出处理程序。 用于（）镶嵌生成的不同方法。 包含第三方代码的软件包。 aircraft_mapper_utils：通用实用程序功能的软件包。 入门 如何安装 如何运行（+示例数据集） 如何贡献 输出样本 密集点云（来自虚拟立体声对，2张图像） 数字表面图（DSM，导出为GeoTiff） （正交）马赛克（来自单应性，249张图像） 原

单眼视觉测程 具有4个组成部分的单眼视觉里程表（VO）：初始化，跟踪，局部地图和束调整。 阅读《灌篮高手》后，我做了这个项目。 这也是我于2019年3月在NWU开设的EESC-432 Advanced Computer Vision课程的最终项目。 演示： 在上图中： 左侧是视频和检测到的关键点。 右侧是与左侧视频相对应的摄像机轨迹：白线来自VO；白线来自VO。 绿线是事实。 白线上的红色标记是关键帧。 点是地图点，其中红色的点是新三角剖分的。 您可以在此处下载。 报告 我的pdf版本课程报告在。 与本自述文件相比，它对算法的描述更为清晰，因此我建议阅读。 目录 1.算法 通过以下过程/算法来实现此VO： 1.1。 初始化 估计相对相机姿势： 给定视频，将第一帧（图像）设置为参考，并与第二帧进行特征匹配。 计算两个帧之间的基本矩阵（E）和单应矩阵（H）。 用的方法计算它们的对称传递误差，然后选择更好的一个（即，如果H /（E + H）> 0.45，则选择H）。 将E或H分解为两个帧之间的相对姿势，即旋转（R）和平移（t）。 通过使用OpenCV，E给出1个结果，H给出2个结果，满

微信小程序开发

麦当劳点餐（微信小程序源码）

自己整理的笔记。关于python二级常用的一些函数，还有方法，还有python要考的第三方库的方法，用于python二级考试查看记忆用。

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