MiVeCC_with_DRL 这是一种多路口车辆合作控制（MiVeCC）方案，可实现3 * 3无信号交叉口中车辆之间的协作。 我们提出了一种结合启发式规则和两阶段深度强化学习的算法。 启发式规则使车辆通过交叉路口而不会发生碰撞。 基于启发式规则，DDPG用于优化车辆的协同控制并提高交通效率。 仿真结果表明，与现有方法相比，所提算法在不发生碰撞的情况下可将多个路口的出行效率提高4.59倍。 一种基于端边云计算的多路口车辆协同控制| 先决条件 Linux 或 macOS Python 3 MATLAB 2017b CPU或NVIDIA GPU + CUDA CuDNN Python模块 numpy==1.16.2 opencv-contrib-python == 3.4.2.16 opencv-python==4.2.0.32 张量流==1.12.0 matplotlib=

为了提高视觉测量系统的自动化水平和测量精度，提出了一种结合模板匹配和梯度峰值的对角标志自动提取方法。使用旋转不变模板匹配方法得到原始图像与标准模板的相关系数矩阵，通过两次阈值筛选获取标志点候选位置。根据两条直线相交于标志中心处以及中心处灰度梯度存在多个峰值的特性，剔除非合作标志点，得到对角标志点初始坐标。通过生成对角标志理想相关模板，利用相关系数拟合极值法进行亚像素定位。实验结果表明，该方法可以正确提取复杂环境下对角标志或棋盘格图像中的角点，而且需要人工调节的参数少、稳健性强、定位精度高且通用性好，可应用于工程实践中环境光源变化较大的测量场合。

通过系统的ping命令可以查看网络是否良好，如果想监控网络运行状态以及查看历史情况，记录日志是最好的选择。PIng命令本身不能记录日志，且没有ping的时间记录，这个小工具或许能解决你的问题，自动隐藏活动窗口（通过设置也可激活窗口），获取Ping的时间记录，自定义日志文件路径配置……

基于CNN和多光谱光度学立体结合的单幅图像三维重构

开源的基于R的在线在线自适应测试平台 Concerto是一个开源测试平台，允许用户创建各种在线评估工具，从简单的调查到复杂的基于IRT的自适应测试。 作为开源，Concerto是免费的，可用于学术和商业用途！ 几个演示： 。 从哪儿开始 在您自己的服务器上安装Concerto之前，请 -时间不会太长，而且会很有趣 使用协奏曲的五个原因： 开源-除了可免费使用Concerto之外，您还可以免费在我们的服务器上托管测试。 由开源组件组成的Concerto被用户社区不断更新和改进。 计算机化自适应测试-您可以使用功能强大的R引擎来几乎应用任何项目响应理论和计算机化自适应测试模型。 反馈-为您的应试者提供即时响应。 灵活性-创建无限数量的测试； 无限数量的问题。 协奏曲活动-我们在世界各地举办协奏曲培训班和讲习班。 访问培训和研讨会页面以获取更多信息。

TensorFlow2.X结合OpenCV 实现手势识别 使用Tensorflow 构建卷积神经网络，训练手势识别模型，使用opencv DNN 模块加载模型实时手势识别 效果如下： 先显示下部分数据集图片（0到9的表示，感觉很怪） 构建模型进行训练 数据集地址 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import datasets,layers,optimizers,Sequential,metrics from tensorflow.python.framework.conv

BeLibnids 分析数据包使用 libnids 和 dpdk 它是一个使用多进程将dpdk和libnids结合在一起以支持10G端口分析数据包的平台。 ##0.什么是？ a:它是一个使用多进程从一个或多个端口接收和处理数据包的平台。 b：它使用RSS队列和对称散列来保证一个tcp流只被一个进程处理。 c：使用多进程解决libnids资源冲突。 d：我是在CentOS 6.4和6.5下运行的，代码你都有，当然可以改。 ###技术架构 ##1.如何编译？ a：编译intel dpdk“ 可以下载或使用doc/dpdk-1.5.0r2.tar.gz。 b:cd libnids-1.24/src 并编译它直到生成一个 libnids.a（我注册 nids_syslog_return 函数而不是 nids_syslog 以提高多进程中的性能） c:cd symmetric_mp

亲测可用

深度学习通过训练样本进行特征识别,已经被广泛应用于道路提取领域。该方法不局限于特定类型的影像,但是受训练样本数量和计算机硬件的限制,所提取的道路会有断裂和噪声。针对上述问题,使用VGG卷积神经网络对道路进行初步提取后引入张量投票方法进行优化处理。首先通过影像变换、随机裁剪、过采样等方法对样本进行多模式扩充,进而训练VGG卷积神经网络模型;其次利用该网络从原始影像中初步分割道路面,接着对道路面的二值影像进行张量投票获取道路的显著性信息;最后在特征提取时针对显著性信息加入阈值获取道路面。实验结果表明,所提方法提取道路的召回率与正确率均达90%以上,与其他传统方法相比具有更高的精度,验证了所提方法的有效性。

主要介绍了vue中使用heatmapjs的示例代码（结合百度地图），小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧