iAts_pro（天线自动跟踪系统专业版） AAT测试视频 您可以在观看测试视频。 发展正在进行中... 不久前，我基于开源项目创建了一个支持蓝牙连接和参数配置的自动跟踪系统（您可以在找到我的项目）。 该项目是使用Ateml 328p构建的。 由于它是8位芯片，因此性能较低，因此无法在其上实现更多功能，因此我想到了在性能更高的芯片上进行重新开发的想法。 通过的项目，我了解了一个为IOT设计的模块espressif-ESP32，该模块是蓝牙和wifi的集成，主频为240mhz，闪存为2m +。 官方提供了很好的SDK进行开发，非常满足我的需求。 因此，我在此模块上重新开发了天线自动跟踪系统。 大学毕业后，我从不使用C语言开发任何项目，使用C语言开发这个项目对我来说是一个很大的挑战，我需要重新学习C语言功能，并且需要更好地了解如何使用Point。 项目是建立在ESP32模块上的，其功

具有潜在高斯过程先验（LGPP）的Raven渐进矩阵完成 这是论文“具有潜在高斯过程先验的Raven渐进矩阵完成”的代码。 依存关系 PyTorch == 1.4 pyyaml == 5.3 枕头== 7.0.0 numpy的= = 1.18.1 六个== 1.14.0 Python版本3.7.6 数据集 构建面和圆数据集： ./build_datasets.sh 训练 特定数据集的训练模型（例如，具有5000个训练样本的三角形实例化多边形数据集） python train.py --exp_name triangle_5000 --gpu 0 --dataset triangle_5000 参数--exp_name是您的自定义实验的名称和--dataset是在训练阶段中使用的数据集。 实验 用MSE分数估算模型 python test.py --exp_name trian