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基于STM32F103ZE系列单片机的声源定位程序，使用LCD12864显示声源位置

这是目前 Unity 可用的最完善的本地化系统。 支持 Unity UI、Unity 2D、TextMesh Pro、NGUI、2D ToolKit、SVG Importer、标准组件 (Standard Components) 本地化 支持图像、文本、声音、字体、精灵、图集、预制件、文本网格、下拉列表以及更多组件。 自动翻译 内置 Google 翻译支持，可将标签自动翻译为任何语言。 Google 电子表格和 CSV 文件 链接外部电子表格，即使在游戏发布之后，也会自动下载任何更改。 检测和修复错误 解析场景，以查找缺失或未使用的翻译以及重复或相似的术语。 子对象翻译 设置次级术语，不仅可更改文本和图像，也可更改每种语言的字体和图集。 回调和参数 可对翻译进行修改，根据语言语法规则插入分数、名称和游戏变量。 复数 内置每种语言的语法规则，下至仅使用单复数的语言，上至包含 6 种变位的语言。 RTL (Right To Left) 语言 借助换行和对齐功能，正确渲染 RTL 语言 节省内存 仅使用你所用的文字创建字体。链接资源束以添加更多的本地化内容。

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本篇文章主要介绍了Asp.Net Core MVC项目实现多语言实例（Globalization/Localization） ，具有一定的参考价值，有兴趣的可以了解一下

SLAM_GMAPPING SLAM（同步本地化和映射）是在构建或更新未知环境的地图时同时跟踪代理在其中的位置的计算问题。 它包含软件包openslam_gmapping和slam_gmapping ，这是OpenSlam Gmapping的ROS2包装器。 该包装器已通过Crystal Clemmys和Dashing Diademata成功测试。 使用slam_gmapping，您可以根据激光和移动机器人收集的数据来创建二维占用栅格图（如建筑物平面图）。 发射： ros2 launch slam_gmapping slam_gmapping.launch.py 节点slam_gmap

psf的matlab代码本土化 这是通过在Matlab（Matconvnet）和Python（Keras和TensorFlow）上进行深度学习而实现的三维本地化显微镜的实现。 该模型基于深度卷积神经网络（CNN），可从常规宽视野荧光显微镜捕获的单个2D图像中检索荧光团的3D位置。 具有挑战性的3D定位通过两个级联的CNN转换为多标签分类问题。 该存储库包括： 珠子/细胞/颗粒定位培训和测试的源代码。 模拟训练数据集的源代码。 斑马鱼血液移动的数据集通过宽视野荧光显微镜收集，用于细胞定位/跟踪。 在模拟/收集的数据集上进行训练和测试的示例。 该代码已记录并设计为易于扩展。 如果您在研究中使用它，请考虑引用该存储库（下面的bibtex）。 入门 斑马鱼或系统PSF的数据集可从Google云端硬盘获取。 对于Python 3.5.5用户，请同时安装和。 对于Matlab用户，请安装。 训练级联的CNN train_network_A.py(.m)提供了一个训练第一个CNN（横向检测CNN）以确定每个贴片的中心横向位置是否存在衍射图样的示例。 train_network_B.py(.m)提供了

弱监督定位调查：使用PyTorch中预先训练的CNN进行弱监督对象定位的各种算法的调查

ME495机器人的传感，导航和机器学习 耶尔·本·沙洛姆（Yael Ben Shalom） 2021年冬季 包装清单 该存储库包含几个ROS软件包： 适应差动驱动机器人的软件包，可满足我们的需求。 2d-处理SE（2）中的转换的程序包。 使turtlesim乌龟遵循rectanglep路径的软件包。 一个软件包，用于存储与turtlebot硬件交互的代码。 一个模拟机器人运动学的软件包，以及一个用于检测地标和地标id的相对x，y位置的传感器。 软件包包含实现基于特征的卡尔曼滤波器SLAM。 该存储库使用外部软件包： nuturtlebot-附加软件包，可帮助我们使用turtlebot上的较低级硬件。 为了运行该项目，请下载turtle.repos文件。

matlab关于knn的代码 重新整理了定位相关代码，位置指纹法可参考： 对应的Github地址： 一个精简的knn定位算法（包含数据集，可直接运行） 文件说明 文件 说明 data.mat 数据集 knn_positioning_simulation.m 算法代码 使用说明 在matlab里，将这两个文件放入同一个文件夹中，运行nn_positioning_simulation。 运行结果如图： 蓝色的线b-o是真实路径，红星r*是定位算出的位置。 命令行显示KNN平均误差。 Q&A 请问楼主建立RM的20*15的空间是怎么分布的，是空旷的空间？还是哪儿有墙体 有墙，20*15*3m的空旷房间，数据是用射线跟踪仿真出来的，考虑直射路径和六条一次反射路径。 指纹数据库中坐标是不是就是行数和列数？ 可以近似这么认为。实际是20m*15m的区域，坐标就是坐标，把20*15的区域划分成网格，那些网格点（不包含边界）就是19*14个，这个就对应于指纹库中的行数和列数。 在求knn_x,knn_y为啥公式不一样，都用MOD不可以吗？ 我把欧式距离reshape成了一维的，然后再排的序，这个一维数