对EditablePoly EditableMesh EditablePatch EditableSpline 物体的自动识别,并进行各种方式的分离和合并。
2021-11-01 16:59:20 24KB MAXScript Attach Detach Max
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mall dataset 一段视频;如有疑问请slh.zhangzhe.date csdn博客链接地址 孙同学
2021-10-31 19:51:59 140.65MB video dl detacti
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XAF教程,让DetailView以PopupWondow打开(让DetailView以弹窗打开)。 在ListView界面点击一条数据的时候会弹窗显示DetailView
2021-10-20 22:46:26 124KB DetailView PopupWondow
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C++20 既是 C++20 标准的教程也是参考。它教您 C++20 并为您提供这个令人兴奋的新 C++ 标准的详细信息。惊心动魄的因素主要归功于C++20的四大功能。 1、Concepts 改变了我们思考和编写模板的方式。它们是模板参数的语义类别。它们使您能够直接在类型系统中表达您的意图。如果出现问题,您会收到一条明确的错误消息。 2、新的 range 库使其能够直接在容器上执行算法,用管道符号组合算法,并将它们应用到无限数据流上。 3、由于协程,C++ 中的异步编程成为主流。协程是协作任务、事件循环、无限数据流或管道的基础。 4、Modules 克服了头文件的限制。他们承诺了很多。例如,头文件和源文件的分离与预处理器一样过时。可以以更快的构建时间和更简单的方法来生成包。
2021-10-18 17:06:43 47.99MB c++20
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双目重建软件,编译了博主的源码,本来就跟视频有差异不是编译问题,adcensus算法参数要自己调,没达到论文效果不知道为什么
2021-10-18 16:53:44 47.06MB 立体匹配
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Android 3D模型查看器 这是OpenGL ES 2.0的演示。 这是一个带有3D引擎的Android应用程序,可以加载Wavefront OBJ,STL,DAE和glTF文件。 该应用程序基于andresoviedo的项目,可以在找到该项目,其中包含加载和呈现glTF格式的附加功能。 该应用程序的目的是学习和共享如何使用OpenGLES和Android进行绘制。 由于这是我的第一个Android应用程序,因此很可能存在错误; 但我将尝试继续改进该应用程序并添加更多功能。 Wafefront格式(OBJ): ://en.wikipedia.org/wiki/Wavefront_.o
2021-10-14 18:13:59 71.35MB android java demo opengl
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STM32L0x1 M0系列主控芯片的外设寄存器列表,详细介绍每个寄存器和外设使用
2021-10-13 19:04:25 10.07MB STM32L0x1 M0 寄存器列表 registerlist
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Medium.com无限阅读Chrome扩展程序 删除会员专用内容的文章阅读限制。 极其轻巧,快速的解决方案,可无限制地阅读优质文章! 替换medium.com(和自定义域出版物)请求对Twitter缩短网址的引用。 这不是对漏洞的利用,因为Medium故意使来自Twitter的访问者能够不受限制地阅读。 问与答 问:合法吗? 答: 问:我找到了与该扩展名不兼容的Medium出版物。 我该如何帮忙? 答:不建议将自定义域用于发布,但扩展名支持。 将其添加到public/manifest.json和src/medium_domains.js中的域列表的src/medium_domains.js (根据示例),并发出拉取请求。 感谢您的贡献!
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这是关于钢结构细部的设计程序,它包含:截面特性、简支梁、拼接节点 、锚栓、单跨梁、组合梁、钢管混凝土柱等内容。主要针对钢结构设计人员设计计算一些结构细部构件、节点等,同时为计算提供工程记录、打印计算书等内容。对提高设计速度、结构快速设计有很大的帮助作用。 另外,对于工程的概预算也有很大的参考和帮助作用。 新增计算书预览、页面布置等等。
2021-09-21 16:46:50 1.33MB 工程建筑 钢结构 计算 受力计算
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级联表网 CascadeTabNet:一种从基于图像的文档进行端到端表检测和结构识别的方法 , , , , 该论文在发表(口头)虚拟口头演示 1.简介 CascadTabNet是一种自动的表格识别方法,用于解释文档图像中的表格数据。我们提出了一种改进的基于深度学习的端到端方法,用于解决使用单个卷积神经网络(CNN)模型的表检测和结构识别问题。 CascadeTabNet是基于级联蒙版区域的CNN高分辨率网络(级联蒙版R-CNN HRNet)的模型,该模型检测表的区域并同时从检测到的表中识别结构体单元。我们在ICDAR 2013,ICDAR 2019和TableBank公共数据集上评估结果。我们在ICDAR 2019比赛后结果中排名第三,用于表检测,同时获得ICDAR 2013和TableBank数据集的最佳准确性结果。我们还在ICDAR 2019表格结构识别数据集上获得了最高准确
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