这是深度传感器示例（包括“Azure Kinect和Femto Bolt示例”、“Kinect-v2示例”等）进化过程中的下一步。不过，这个资产不是使用深度传感器作为输入，而是使用普通的网络摄像头或视频录制，并使用AI模型来提供深度估计、人体跟踪、物体跟踪等流。该包包含30多个演示场景。 角色演示场景展示了如何在场景中使用用户控制的角色，手势演示展示了如何在项目中使用离散和连续手势，试衣间演示展示了如何将用户的身体与虚拟模型叠加或融合，背景移除演示展示了如何在虚拟背景上显示用户的轮廓等等。所有演示场景的简要说明可在在线文档中找到。 该包适用于普通网络摄像头和可在Unity视频播放器中播放的视频片段。它可以在所有版本的Unity（免费版、Plus版和专业版）中使用。 1. 创建一个新的Unity项目（使用Unity 2023.2或更高版本， 此资源只供交流学习，不可商用。 正版地址：https://assetstore.unity.com/packages/tools/ai-ml-integration/computer-vision-examples-for-unity-174050

Qt WebAssembly示例 该存储库包含WebAssenbly上Qt的示例和测试用例。 使用Qt for WebAssembly，可以在许多Web浏览器上运行Qt应用程序，而无需任何特殊的服务器要求（不提供wasm文件）。 有关实时演示，请参见 。 包含有关WebAssembly端口Qt的更多信息。 克隆此存储库的注意事项：gh-pages分支包含示例二进制文件。 使用--single-branch克隆可最大程度地减少下载大小。 git clone -b master --single-branch git@github.com:msorvig/qt-webassembly-examples.git 示例类别： html_ html behavior test cases (no Qt usage) emscripten_ emscripten be

Azure Kinect and Femto Bolt Examples for Unity 1.19.2

msp430fr69xx代码示例,超详细msp430示例程序

学习silvaco tcad 的一些例子，免费学习的重要手段

Vaadin Spring教程 该项目包含有关使用Vaadin和Spring的教程的源代码，以及Spring Boot的帮助。 该教程可以在找到。 本教程项目涵盖的主题： Vaadin Spring的Flow和Spring Boot入门：初始@SpringBootApplication类。 Vaadin Spring的注射和内窥镜 使用Vaadin Spring导航 通过Spring DI机制注册VaadinServiceInitListener Spring Boot应用程序中的流程模板 在Spring应用程序中使用I18N 从命令行运行项目 在项目根目录中运行mvn clean

Sourcecode of devcon.exe , this is a independent vs2010 project so it does not depend on ddk(or wdk), it is more easily built and debugged.

MARK LUTZ经典python著作《Python Programming》(3rd Editon)全书例程，学习Python不可多得的资源

嵌入式计算专业中使用的SAME70-XPLD套件的示例存储库！ 例子 UC周边 PIO 输入和输出： 中断输入： 带有中断的TC RTC： RTT： AFEC读取温度： 通过TC触发的AFEC读取温度： OLED 上的PWM： 编写和阅读SDCARD： AES加密： 沟通 蓝牙（HM10或HC06） 从机： 对等： 实时操作系统： 乙太网路具有DCHP的lwIP HTTP服务器： WIFI（WINC 1500） 执行get ： 使用RTOS执行get ： WIFI-WINC1500-get-RTOS-EXT1 使用get天气信息： WIFI-WINC1500-getWeather-EXT1 provioning模式： WIFI-WINC1500-getWeather-EXT1 扫描wifi网络： WIFI-WINC1500-Scanning-EXT1

pytorch中的训练模型示例 PyTorch中的深度学习算法的一些实现。 排名-学习排名 排名网 前馈NN，最小化文档对交叉熵损失函数 训练模型 python ranking/RankNet.py --lr 0.001 --debug --standardize --debug打印参数规范和参数grad规范。 这可以评估是否存在梯度消失和梯度爆炸问题- --standardize可确保将输入缩放为平均值为0且标准差为1.0 NN结构：136-> 64-> 16-> 1，ReLU6作为激活函数 优化器 r 时代 损失（火车） 损失（评估） ndcg @ 10 ndcg @ 30 秒/纪元 因式分解 对/秒 亚当 0.001 25 0.63002 0.635508 0.41785 0.49337 312 损失函数 203739 亚当 0.001 50 0.6