两个虚拟现实的校园场景实例，有文档，有贴图

在软件测试的系统测试、验收测试等测试阶段中，传统的黑盒测试基本方法主要应用在细节测试方法中，但它不能给面向宏观的测试策略的设计提供有效的指导作用。为了弥补这方面的不足，从测试用例分布、测试角度确定和测试人力资源分布三个方面提出了几个有效的软件测试方法策略，并结合具体的软件测试项目验证了这些方法策略的应用效果。实践表明好的宏观软件测试策略将有效地改善测试的效果。

阿拉伯城市低多边形场景模型,仍保持了高度的真实性,优秀的视口性能,很容易使 用。 可以导入到unity3D游戏弓|擎,赋上贴图即可使用。 可减少自己为开发制作Demo的时间。 整个场景总共有16万个三角形，可以自己截取、筛选你想要的建筑模型。 建筑物贴图尺寸是2048x2048. 资源格式：3dsmax 1个、C4D 1个、FBX 1个、obj 1个、jpg 40张等。

国外网站上blender制作的一个雪地场景

对于路径规划模块，本文首先限定场景为高速公路场景，由于高速公路这类场景 在远途行驶中时间占比较大，以及交通事故发生情况更为惨烈等特点，因此对车辆编 队的相关研究具有现实意义；其次，针对几种常见的路径规划算法无法在有限探测环 境下做出有效的路径规划这一问题，本文将增量式算法应用于车辆编队场景中，并对 此进行了相应的优化和改进。增量式路径规划算法能够有效处理路径中动态增加的障 碍物，并以较小的计算量得到避让路径，基于此，本文对避让路径的相关参数做出改 进，能够调节车辆的避障意愿。因此车辆在相对宽阔的道路环境中，可通过增大避障 意愿来增加与障碍物车辆的距离，提早做出避让动作，使车辆能够更加安全舒适的行 驶。本文对该算法进行了相关的算例验证。 对于车辆跟驰控制模块，针对传统车辆编队跟驰控制模型未考虑领航车辆横向变 换车道的问题，本文将车辆横向与纵向运动相结合作为跟驰控制方法，并增加对车辆 通信延迟的考虑。传统的跟驰控制直接将领航车辆相关运动信息作为跟驰车辆的系统 输入，本文将车辆通信作为车辆间信息交换的方式，因此考虑通信延迟对于车辆编队 跟驰控制的影响，最后通过 Matlab/Simulink 进行了相关的仿真验证。

大数据在工作中的应用有三种：与业务相关，比如用户画像、风险控制等； 与决策相关，数据科学的领域，了解统计学、算法，这是数据科学家的范畴； 与工程相关，如何实施、如何实现、解决什么业务问题，这是数据工程师的工作。 数据工程师在业务和数据科学家之间搭建起实践的桥梁。本文要分享的大数据平台架构技术选型及场景运用偏向于工程方面。如图所示，大数据平台第一个要素就是数据源，我

基于变压器的场景文本识别（Transformer-STR） 我的基于场景文本识别（STR）新方法的PyTorch实现。 我改编了由设计的四阶段STR框架，并替换了Pred. 变压器的舞台。 配备了Transformer，此方法在CUTE80上优于上述深层文本识别基准的最佳模型7.6％ 。 从下载预训练的砝码 该预训练权重在Synthetic数据集上进行了约700K次迭代训练。 Git克隆此仓库并下载权重文件，将其移至checkpoints目录。 从 下载lmdb数据集以进行训练和评估（由） data_lmdb_release.zip包含以下内容。 训练数据集： [1]和 [2] 验证数据集：训练集 [3]， [4]， [5]和 [6]的并集。 评估数据集：基准评估数据集，由 [5]， [6]， IC03 [7]， IC13 [3]， IC15 [4]， SVTP [8]和

Unity模板测试场景

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