实时系统超经典的书,国内网站没有,不小心在国外教授网站上找到的.
2021-12-26 18:27:07 2.46MB real-time Jane W. S.
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Hard Real-Time Computing Systems 3rd edition Giorgio C. Buttazzo pdf, 文字可复制
2021-12-26 17:15:33 3.48MB 实时系统
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目前,中国的城市化水平已超过50%,汽车保有量达到1.4亿辆。 随之而来的交通拥堵问题变得越来越突出。 如何实时,准确地获取车辆的基本信息越来越重要,以便交通部门及时管理特定路段和交叉路口的车辆。 目前,一些相关的方法和算法具有较高的实时性,但准确性不高或相反。 因此,本文提出了一种基于YOLOV2框架的车辆实时检测方法,该方法具有实时性和准确性。 该方法改进了YOLOv2框架模型,优化了模型中的重要参数,扩大了网格尺寸,并改进了模型中锚点的数量和大小,可以自动学习车辆的特征,实现实时,高精度的车辆自动检测和车辆类别识别。 对自制数据集的评估表明,与YOLOv2和Faster RCNN相比,准确率提高到91.80%,召回率提高到63.86%。
2021-12-25 22:04:37 307KB Vehicle Detection;Deep learning; Real-time
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附件为百度网盘链接。 Real-Time Rendering Forth Edition 2018年最新第四版,实时计算机图形学百科全书全新版本,图形学必备,完美pdf版本,非扫描版,可以选择字体,强烈推荐。文件较大,将近1G。
2021-12-23 11:32:50 106B Computer Gra Real-Time Re
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2020年11月22日更新 各位, 2020-11-17:我注意到人们正在等待代码。 正如我在某些电子邮件中所说的那样,论文终于在我还是腾讯的时候完成了。 2020年5月,我从腾讯离开,加入了深圳大学。 如您所知,对于一家商业公司,我将所有材料留在腾讯内部。 非常抱歉,无法再提供原始的MATLAB代码。 我将尝试最近在Pytorch中重新实现它。 谢谢。 2020-11-22:上传了pytorch实施。 再次抱歉,我无法提供带有SARSA的原始MATLAB实现。 当我们小组致力于A3C框架的研究工作时,我使用A3C框架实施EV充电环境和功能状态,以提高实施效率。 结果,尽管结果与原始结果略有不同,但快速收敛仍然很重要。 就个人而言,我们的主要贡献是问题的提出和解决,可以在env()函数中找到。 因此,让我在这里停止,再次感谢您的关注。 引用这项工作 S. Wang,S。Bi和YJ Zh
2021-12-21 13:13:43 3.3MB Python
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阿尔法消光 这是论文描述的算法的 OpenCV2 版本: Eduardo SL Gastal 和 Manuel M. Oliveira 计算机图形论坛。 第 29 卷(2010 年),第 2 期。2010 年 Eurographics 论文集,第 575-584 页。 用法 SharedMatting sm; sm.loadImage(pathToImage); // load image from pathToImage sm.loadTrimap(pathToTrimap); // load Trimap from pathToTrimap sm.solveAlpha(); // do the shared matting algorithm sm.save(pathToSave); // save result image 详情请参考 Readme.txt 和 main.cpp。
2021-12-19 20:37:20 873KB C++
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用于羊驼贸易API的示例HFT-ish算法 该算法的目的是捕获买卖差价中的微小变动。 它仅适用于频繁波动1美分的大批量股票。 它是基于订单簿不平衡的交易策略之一。 有关更多信息,请参阅或其他在线文章。 该算法每天将在同一证券上进行很多交易,因此运行该算法的任何帐户都将很快遇到PDT规则。 在实际环境中运行此脚本之前,请确保您的帐户余额远高于$ 25,000。 该脚本还提供了基于流的算法的基本框架。 您可以学习如何根据实时价格更新编写算法。 设置 此算法在Python 3.6或更高版本上运行。 它使用因此请确保事先安装,或者如果您具有 ,则可以通过以下方式安装 $ pipenv install 在此目录中。 API密钥 为了运行此算法,您必须具有Alpaca Trading API密钥。 请从仪表板上获取它,并在环境变量中进行设置。 export APCA_API_KEY_ID= <
2021-12-19 10:39:01 10KB python finance real-time trading
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跌倒检测两个流cnn 使用两流卷积神经网络(CNN)和运动历史图像(MHI)进行实时跌倒检测 该存储库包含使用两流CNN的实时跌倒检测模型的代码。 光流被“运动历史图像”(MHI)取代,可以进行实时推断。 utils.py文件包含用于生成数据的实用程序代码,train_model.py文件创建并训练模型,而fall_detection.py文件包含使用FDD数据集上的weights文件夹中的权重运行模型的代码。视频或您的网络摄像头。 有关模型架构,性能以及在不久的将来会出现的演示画面/图片的详细说明。 在生成的数据子集上实现了相当不错的交叉验证错误率。 当前致力于获取更多数据并完善数据生成技术。
2021-12-17 18:00:12 20.83MB real-time keras-tensorflow fall-detection open-cv
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Real-Time Cloud Simulation Using Lennard-Jones Approximation
2021-12-16 20:22:18 1.25MB 研究论文
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2004年《real-time journal》的15周年庆典特约论文 关于实时调度的权威综述,强烈推荐。
2021-12-11 23:04:34 419KB Real time;scheduling;
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