伯克利大学的CS61B课程是一门深入教授Java编程的课程，专注于数据结构、算法和面向对象编程。"CS61B_skeleton_sp18"是这门课程春季2018学期的课程骨架代码，为学生提供了一个基础框架，以便他们能够在其中添加自己的代码，完成课后作业和项目。 在Java编程中，骨架代码通常包含了一些基本的类、方法和结构，用于指导学生如何组织代码，理解课程中涉及的概念。这个压缩包中的"CS61B_skeleton_sp18-master"可能包含了以下几方面的知识点： 1. **数据结构**：CS61B课程会涵盖多种数据结构，如数组、链表、栈、队列、树、图、哈希表等。骨架代码可能包含了这些数据结构的实现，帮助学生理解它们的工作原理和操作方式。 2. **算法**：课程会涉及排序（如快速排序、归并排序）、搜索（如二分查找、深度优先搜索、广度优先搜索）等算法。骨架代码中可能会有这些算法的模板，供学生学习和应用。 3. **面向对象编程**：Java是面向对象的语言，骨架代码会展示如何定义类、对象，以及如何使用继承、封装和多态性。学生可以通过骨架代码了解如何设计和实现具有复杂关系的对象模型。 4. **异常处理**：Java强调异常处理，骨架代码可能包含了如何使用try-catch语句来捕获和处理程序运行时可能出现的错误。 5. **I/O与文件操作**：课程可能会涉及到读写文件，骨架代码可能包含示例，演示如何使用Java的File、Scanner和PrintWriter等类进行输入输出操作。 6. **集合框架**：Java的集合框架包括ArrayList、LinkedList、HashSet、HashMap等，骨架代码可能展示了如何有效地使用这些集合类来存储和操作数据。 7. **递归与函数式编程**：CS61B可能讲解了递归算法和函数式编程思想，骨架代码中可能包含递归函数的实例，以及对Stream API的使用。 8. **多线程**：Java支持并发编程，骨架代码可能涉及Thread类、Runnable接口以及并发工具类的使用，帮助学生理解如何编写多线程程序。 9. **单元测试**：良好的编程实践包括编写单元测试，骨架代码可能会包含JUnit测试用例，教导学生如何验证代码的正确性。 10. **设计模式**：虽然可能不会深入，但骨架代码可能包含了一些常见的设计模式，如工厂模式、单例模式、观察者模式等，以提高代码的可维护性和可扩展性。 通过研究和扩展这些骨架代码，学生不仅能掌握Java编程的基本技能，还能提升问题解决能力和软件工程实践。这个压缩包对于CS61B的学习者来说，无疑是一个宝贵的资源，帮助他们在实践中学习和巩固课程内容。

Android-Google-Fit-Service-Skeleton 人们希望在 Android 服务中运行 Google Fit，并最大限度地减少在他们的活动和片段中的 Google Fit 代码量。 该项目包含两个文件： MainActivity.java GoogleFitService.java ...试图做到这一点。 我在我的应用程序使用了这种模式，它非常可靠。 我有多个片段向服务发出请求，而 MainActivity 只包含一小组进行初始授权所需的 Fit 代码。

带有骨骼跟踪技术的Microsoft Kinect的推出为基于骨骼的人类动作识别开辟了新的潜力。 但是，从深度图序列通过骨骼跟踪生成的3D人体骨骼通常非常嘈杂且不可靠。 在本文中，我们介绍了一种基于鲁棒性信息关节的人体动作识别方法。 受人类视觉系统本能的启发，我们通过关节位置的微分熵分析了每个动作类别的人类关节的平均贡献。 大多数动作之间存在显着差异，并且贡献率与常识高度一致。 我们提出了一种新颖的方法，称为骨架上下文，以测量姿势之间的相似性并将其用于动作识别。 通过提取每个信息关节的多尺度成对位置分布来计算相似度，然后使用线性CRF以词袋方式评估特征集。 我们报告实验结果，并在两个公共行动数据集上验证了该方法。 实验结果表明，所提出的方法对于相似的人类动作识别是有区别的，并且很好地适应了类内变异。

飞跃手的骨架 DERIVATIVE TouchDesigner是一种实时交互式应用程序，是内置LeapMotion支持的平台之一，该平台允许通过其CHOP引入手部骨骼和手势数据以进行开发。 要重建手部运动，必须正确设置骨骼层次和反向运动学设置，请参见该项目中包含的文件。 要使用LeapMotion，请下载LeapMotion SDK 。 该项目已经在touchdesigner 088中进行了测试。您可以通过下载免费的但具有分辨率限制（低于1260x1260）的版本。

过滤器中的修剪过滤器 介绍 这是NeurIPS 2020论文“”的PyTorch实施。 在本文中： 我们提出了一种新的修剪模式，称为条带化修剪（SP），可以将其视为过滤修剪（FP）的一般情况。 SP将过滤器$ F \ in \ mathbb {R} ^ {C \ timesK \ times}}视为$ K \ timesK $条带（即，$ 1 \ times $$过滤器$ \ in \ mathbb {R} ^ c $），并以条带为单位而不是整个过滤器执行修剪。 与现有方法相比，SP具有比传统FP更好的粒度，同时比Weight-Pruning更加硬件友好，并且与Group-wise Pruning相比保持了过滤器之间的独立性，从而在CIFAR-10和ImageNet上实现了最先进的修剪率。 更令人振奋的是，通过应用SP，我们发现过滤器的另一个重要特性与重量无关：形状。 从随机初始化的R

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背景 Skeleton Crew 于 10 月 1 日推出，此后每天都在提供来自独立艺术家的艺术品空投，并计划在整个 10 月继续进行。 为了执行这个计划，我们需要能够让我们自动化流程的工具。这个存储库是这项努力的结果，我们现在与您分享，希望更多的团队花费更少的时间让自己腕管综合症在 Phantom 内手动完成所有这些工作:) 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

以太坊智能合约NodeJS API ================================================== ==== NodeJS REST API与以太坊平台进行交互 特征 通用API ：用于以太坊网络上的常规交易。 通用api在以下位置实现： apis/ethereum.js 多重签名API ：专用于位于contracts/solidity/Multisignature.sol Multisignature合同。 多重签名api在以下位置实现： apis/multisig.js 通用API 使用已签署的交易部署智能合约 将ETH转账到账户地址 查看账户余额 通过哈希获取交易收据 多签名API 执行合约方法：设置提款限额（使用已签名的交易）。 调用只读合同方法：获取合同提取限制。 多重签名从合同中提取ETH（这是针对实现的REST API）。

Skeleton-based abnormal gait recognition with spatio-temporal attention enhanced gait-structural graph convolutional networks的PDF涂鸦 Neurocomputing 2022 task:基于骨架特征的步态识别

骨架搅拌机 在Blender 2.79b中对骨骼进行动画处理