上海市行政区划(乡镇级别)shp数据,到乡镇级别,带区划名称,WGS84经纬度坐标
2024-03-20 20:57:01 1.41MB 数据集
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Nlog同时输出到文件、控制台、RichTextBox VS2010+.net4.0+NLog+NLog.Windows.Forms 博客地址: https://blog.csdn.net/lw112190/article/details/131915209
2024-03-20 10:48:59 657KB .net windows NLog
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历年双色球中奖号码从2003年到2023年 Excel数据 mysql数据库数据文件
2024-03-20 09:09:11 648KB mysql
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开发软件:Idea + Mysql + AndroidStudio + 安卓手机 开发技术:Springboot + 原生Android + 百度智能云台人脸搜索接口 基于安卓开发一个学生人脸识别课程考勤签到系统,主要是给学校老师方便统计自己上课的考勤情况。老师可以注册自己的账号,web端登录后可以添加和管理学生信息,学生信息里面包括了学生的人脸图像,添加的时候人脸照片会同步上传到百度智能云平台的人脸库,老师可以查询自己课程的考勤签到记录,也可以查询某个学生的签到记录;安卓端采用studio开发,手机端老师登录后可以选择自己的课程安排上课时间和地点,当上课的时候可以拿出手机拍摄学生的脸部图像,然后将学生人脸图像传给服务器端,服务器利用学生人脸数据提交给百度云的人脸搜索识别接口查询在学生人脸库里面是否存在,如果查询成功就可以登记该学生的考勤签到记录。 web端登录地址:http://localhost:8080/login.html 老师账号密码:TH001/123456
2024-03-20 08:59:44 2.56MB AndroidStudio 人脸识别
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基于 OpenCV + Python 的人脸识别上课签到系统,实现的功能: 1. 班级同学人脸图像的采集,得到人脸数据库 2. 人脸识别模型的训练 3. 刷脸识别签到,查看签到结果 4. 编写简单的用户界面
2024-03-19 15:14:50 1.8MB 人脸识别 opencv python
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最新版,目前已经开始停止更新TwinCAT 2软件。
2024-03-19 13:11:57 5.55MB
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TwinCAT-2.0-从入门到精通, 内容详细适合新手刚想学习TwinCAT 的人看 。
2024-03-19 13:09:53 19.16MB TwinCAT
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通过《第5课 使用FFmpeg将rtmp流再转推到rtmp服务器》我们已经知道如何将rtmp流再转发到另一台rtmp服务器,与此类似,直接将音视频数据推送到rtmp服务器也要先创建并打开输出流。为了得到类似于拉取到的rtmp音频包和视频包,就需要对音视频原始数据进行相应的编码和封装,要实现以上功能就需要引入编码器。
2024-03-18 22:19:32 46.56MB ffmpeg opencv rtmp推流
ros2-web-bridge rosbridge v2协议的服务器实现 ros2-web-bridge利用客户端,通过采用为提供JSON接口。 该网桥可以通过WebSockets上的JSON处理命令。 ROS 2支持 该ros2幅桥默认支持(目前最新的ROS 2的稳定版本 ),请访问检查出的信息。 任何想要在每晚版本ROS 2上运行的人,请更改文件的dependencies部分以安装其他版本的 。 受支持的客户 客户端是使用JSON API与ros2-web-bridge通信的程序。 客户包括: roslibjs-一个JavaScript API,可通过WebSockets与ros2-web-bridge通信。 安装 准备ROS 2请参考文档以安装ROS 2。 安装Node.js您可以安装Node.js: 从Node.js官方网站下载并安装。 使用节点版本管理器( nvm
2024-03-18 17:05:56 98KB rosbridge JavaScript
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凯拉斯·明斯特 概述 我们将建立一个识别手写数字图像(MNIST)的模型。 使用和超级简单的库开发。 使用 Micro Framework包装到Webapp中。 依存关系 现在,我们准备安装必要的依赖项。 我们项目所需的依赖项列表如下: 张量流(1.5.0) 凯拉斯(2.1.4) 烧瓶(0.12.2) h5py(2.7.1) 您可以使用以下命令同时安装所有这些: pip3 install tensorflow keras Flask h5py 卷积神经网络 在机器学习中,卷积神经网络(CNN,或ConvNet)是一类深层的前馈人工神经网络,已成功应用于分析视觉图像。 卷积神经网络是一种神经网络,它明确假设输入是图像,这使我们可以将某些属性编码到体系结构中。 构建ConvNet架构的层主要有三种类型:卷积层,池化层和完全连接层。 我们将堆叠这些层以形成完整的ConvNet体系结构
2024-03-17 19:58:10 4.32MB JupyterNotebook
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