https://github.com/uzh-rpg/rpg_trajectory_evaluation

易语言自动换行打印支持对齐方式。当打印宽度超过纸张宽度时自动换行。编写收银系统时需要对小票内容进行处理，所以写了这个，感觉还可以，所以分享给大家

visual studio2012代码对齐工具

代码注释对齐Visual Studio AddIn 插件

《Kinect for Windows SDK v2.0 开发笔记 (十一) 高清面部帧(2) 面部特征对齐》附带资源

可以用于深度学习机器翻译模型训练，英中数据集，英文中文对齐语料

狮身人面像4 Sphinx4是纯Java语音识别库。 它提供了一个快速简便的API，借助CMUSphinx声学模型将语音记录转换为文本。 它可以在服务器和桌面应用程序中使用。 除了语音识别之外，Sphinx4还有助于识别说话者，改编模型，将现有转录与音频对齐以进行时间戳记等。 演示sphinx4源代码中包含许多示例演示，以使您了解如何运行sphinx4。 您可以从sphinx4-samples jar运行它们： 转录器-演示如何转录文件对话框-演示如何与用户引导对话框SpeakerID-扬声器识别Aligner-音频到转录时间戳的演示

ICP实施 此任务的主要任务是从初始重叠区域开始，尽可能使两个3D几何图形对齐。 一种获得良好结果的广泛使用的算法称为“迭代最近点”（ICP）。 该算法输出由旋转矩阵和平移矢量形成的刚性变换作为输出。 这是为了解决最小化问题而完成的，其中最小化的误差定义如下： 其中p_i是我们要尝试保留的点，而q_i是参考点。 此外，R是我们要查找的旋转矩阵，而t是平移矢量。 当我们想计算最接近的点以匹配两次扫描时，而不是强行强制进行具有O（n ^ 2）复杂度的计算时，可以通过使用将点存储在其中的KD-tree数据结构来大大提高速度基于它们在空间中位置的树。 请注意，K表示点所在的维数，在这种情况下，我们有3D树。 因此，最近邻居搜索的时间复杂度下降为O（log（n））。 ICP的改进 二次抽样 一个非常直接的改进是尝试不使用两次扫描中的所有点。 有两种方法可以正确地对两个扫描进行二次采样，特别是一

人脸检测实战终极：使用 OpenCV 和 Python 进行人脸对齐，详见文章：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/121894372

本文介绍了ucos中变量字节对其的原因。