matlab代码间距camera_calib_matlab 这是相机校准工具箱。 它部分基于Zhang的相机校准纸，但具有更多功能： 设置基于输入配置文件，该文件可轻松调整和修改算法，并具有更高的可重复性。 如果保存图像，配置文件和脚本，则校准将是可重复的。 包括基准标记识别功能，可实现全自动校准。 失真函数作为符号函数输入（通过配置文件），因此很容易修改。 已经提供了两种失真功能（“ heikkila97”和“ wang08”）； 该工具箱使用符号微分来自动计算更新的雅各布/黑线/梯度。 支持多摄像机校准。 实现“失真优化”和“正面优化”技术。 支持多个校准板目标（棋盘格，圆圈等），并根据校准的类型（即“正面修正”或“失真修正”），正确说明圆形目标的“椭圆中心”与“投影的圆心” ”）。 通过覆盖抽象的校准板几何类来支持自定义校准板几何。 基于目标定位过程中计算出的不确定性，支持（可选）协方差优化（即广义最小二乘）。 支持部分“脱离框架”的校准板，从而提高了鲁棒性并允许使用更大的校准板。 代码经过组织，记录和使用面向对象的原理进行代码重用。 安装说明： 克隆仓库： git clone

FDC 2214的代码，仅供参考，有能力的同学可以参考一下。

PHP开源网站管理系统（PhpOpenSourceCMS，简称POSCMS）以开放、开源、灵活为产品理念，基于PHP+MYSQL+CI框架开发的开源Web内容管理系统，程序完美兼容PHP7，并在PHP7基础上做了性能优化，系统

delphi7写的，台湾永宏PLC通讯测试调试软件，串口通讯，此PLC多用于纺织行业的自动设备上。

windows下可使用的ZLMediaKit，已经过测试可使用

MATLAB典型代码作业前-记忆游戏 记忆游戏是一种光与声音记忆游戏，适用于CodePath的SITE程序。 提交人： Sreeram Mandava 花费时间：总共花费4个小时 链接到项目：（） 所需功能 完成以下必需的功能： [是]游戏界面具有标题（h1标签），一行正文（p标签）和与演示应用程序匹配的四个按钮 [是]单击时，“开始”按钮可在“开始”和“停止”之间切换。 [是]每个游戏按钮都会点亮，并在单击时播放声音。 [是]电脑播放线索顺序，包括每个按钮的声音和视觉线索 [是]正确猜测后，播放进行到下一个回合（用户进入图案的下一个步骤）。 [是]用户在猜完一个完整的模式后便赢得了游戏 [是]用户在猜错后输了游戏 实现了以下可选功能： [是]任何HTML页面元素（包括游戏按钮）的样式均与本教程中的样式不同 [是]按钮使用的音调（频率）不同于本教程中的音调（频率） [是]超过4个功能性游戏按钮 [是]每回合播放速度加快 [是]每次玩游戏时计算机都会选择不同的模式 [是]玩家仅在3个失误后失手（而不是第一个失误） 游戏按钮外观变化超出颜色范围（例如添加图像） 游戏按钮的声音比单个声音（例

老虎机 这是我在课堂上进行的一个jquery项目，它利用了我吸取并正在完善的一些技能。 链接到项目： : 这个怎么做的： 使用的技术： HTML，CSS，JavaScript，JQuery，数组和If Else。 我HTML包含部分，img标记和显示文本的元素。 我在CSS中设置了样式，以使其更加突出。 在我JavaScript中，我使用数组通过随机生成器循环遍历图片，以将图片混合在一起，并使它们不断循环，并有一个下注系统。 我有一种中奖的方法来测试您的运气，并得到一些认真的战利品。 最佳化 我对推出的产品充满信心，如果可以进一步改进，我会更改并修复手柄，使其在单击功能上不显示黑色背景。 得到教训： 在这个项目中，我学到了很多关于数组的知识，这是我有机会更好地掌握随机数生成的机会。 并创建一个奖励获胜并显示失败的匹配游戏。 例子： 看一下我自己的投资组合中的以下几个示例： JW

针对C++内存泄漏的LeakDiag安装包及测试程序。切记不要改变安装路径

Matlab混凝土二维模型代码如何讨论生成的分类方法 2020年12月23日 我感谢您的评论。 给我发电子邮件！ 雇用我！ :smiling_face_with_smiling_eyes: 因此，今天我们将介绍一种简单而强大的方法来构建分类器。 这称为生成方法，它基于概率分布。 因此，生成方法的主要思想是使每个类分别具有概率分布。 好的？ 因此，例如，在这里我们有大约15-20点的训练集，而我们要做的是首先只看一个标签，所以这里有两个标签，正负。 因此，我们从仅看优点开始，然后为它们拟合模型。 然后，我们仅查看缺点，并针对这些缺点拟合模型。 所以也许我们得到这样的东西。 因此，在左侧，我们有一个椭圆形分布，适合于正弦，然后有另一个椭圆形分布，适合于负号。 这是一个完整的学习过程。 现在，当出现一个新的点（例如，类似这样的点）并且我们要对其进行分类时，我们只是问自己：这个新点是更可能来自红色分布还是蓝色分布？ 在这两个分布中的哪个分布下，它具有较高的概率？ 就是这样。 好的，这是生成方法的高级概述。 因此，让我们更具体一点，并详细说明一些细节。 好的，这是一张包含三个类别或三个标签的图片。 我们称它们为一，二和三。 因此，标签空间y只是集合1、2和

fbx查看器 屏幕截图 用法 先决条件 武尔坎 该查看器要求Vulkan在计算机上可用。 关于Vulkan，请参见此页面： 。 作业系统 开发人员在Linux机器上测试了查看器。 该查看器未在Mac和Windows上进行测试。 如果您的平台上发生了一些问题，请随时报告。 推荐资源 用作测试文件。 使用这些FBX文件，查看器运行良好（可能不太理想）。 运行查看器 运行以下命令： $ cargo run -- PATH_TO_FBX_FILE.fbx 对于想调试的人： $ RUST_LOG=fbx_viewer=trace RUST_BACKTRACE=1 VK_INSTANCE_LAYERS=VK_LAYER_LUNARG_standard_validation cargo run -- PATH_TO_FBX_FILE.fbx 移动相机 移动 0 ：重设相机位置。 W