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搜索资源列表

  1. 2018年最新vue2.5 硅谷外卖视频+源码

  2. 项目源码rar+百度云盘视频链接 项目描述: 01_vue项目_项目功能演示.avi 02_Vue项目_项目开发准备.avi 03_Vue项目_创建项目并运行.avi 04_Vue项目_资源准备.avi 05_Vue项目_项目源码目录设计.avi 06_Vue项目_stylus使用.avi 07_Vue项目_组件化编码.avi 08_Vue项目_引入vue-router.avi 09_Vue项目_FooterGuide组件.avi 10_Vue项目_各导航路由组件(静态).avi 11_Vu

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2018-10-16
    • 文件大小：159kb
    • 提供者：qq_36220216

  1. MEEN4010_Team13_Data-源码

  2. 机械惯性测试数据 只是为我们的顶峰项目收集数据的地方

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：900kb
    • 提供者：weixin_42180863

  1. VINSMONO:主要修改了VINS的功能管理器数据结构，方便数据的管理-源码

  2. 酒单 鲁棒且多功能的单眼视觉惯性状态估计器 这个代码主要是整理了VINS的代码，方便数据管理 去做 １．设计的特征管理主要是将VINS前端移动到estimator中，然后提取ORB特征点，与localMap匹配，提高前端的稳定性 问题 VINS的问题[个人观点]，测试vins过程中有时会发现轨迹会折，不光滑，这是由于vins没有采用FEJ，先验中包含错误的信息，但是先验中还有一些正确的信息，所以作者在double2vector中去掉最老的一帧的yaw和xyz的移动，所以轨迹会折，这样的操作有时可

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：56mb
    • 提供者：weixin_42128558

  1. LIO-SAM:LIO-SAM-源码

  2. LIO-SAM 实时激光雷达惯性测距软件包。我们强烈建议用户彻底阅读本文档，并首先使用提供的数据集对软件包进行测试。有关该方法演示的视频可在找到。 菜单 （必须读取） （必须读取） 系统架构 我们设计了一个系统，该系统维护两个图形，并且运行速度比实时速度快10倍。 “ mapOptimization.cpp”中的因子图可优化激光雷达测距因子和GPS因子。在整个测试过程中，该因子图始终保持不变。 “ imuPreintegration.cpp”中的因子图可优化IMU和激光雷达测距因子，并估算I

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：64mb
    • 提供者：weixin_42131414

  1. ntu_viral_dataset-源码

  2. 该站点展示了从我们的研究型无人机（UAV）平台收集的数据集，这些数据集具有大量传感器： 两个3D激光雷达 两个时间同步摄像机 多个惯性测量单元（IMU） UAV上的四个超宽带（UWB）节点，范围为三个锚点。 全面的传感器套件类似于自动驾驶汽车的传感器套件，但具有空中操作独特且具有挑战性的特征。 飞行测试是在各种室内和室外条件下进行的。 引文 如果您使用此数据套件中的某些资源，请引用为 article{nguyen2021ntuviral, title={NTU VIRAL: A Vis

  3. 所属分类：其它

  1. SkyAR:pytorch正式实施预印本《天空之城》-源码

  2. SkyAR | | pytorch在preX上的正式实现：“天空中的城堡：视频中动态的天空替换和协调”，arXiv：2010.11800。 我们提出了一种基于视觉的视频天空替换和协调方法，该方法可以在样式可控的视频中自动生成逼真的戏剧性天空背景。 与以前的专注于静态照片或需要惯性测量单元集成在智能手机中以拍摄视频的天空编辑方法不同，我们的方法完全基于视觉，对捕获设备没有任何要求，可以很好地应用于在线或离线处理方案。 我们的方法实时运行，没有用户交互。 我们将此艺术创作过程分解为几个代理任务

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：70mb
    • 提供者：weixin_42109732

  1. liosam_mapper-源码

  2. LIO-SAM 实时激光雷达惯性测距软件包。 我们强烈建议用户彻底阅读本文档，并首先使用提供的数据集对软件包进行测试。 有关该方法演示的视频可在找到。 菜单 （必须读取） （必须读取） 系统架构 我们设计了一个系统，该系统维护两个图形，并且运行速度比实时速度快10倍。 “ mapOptimization.cpp”中的因子图可优化激光雷达测距因子和GPS因子。 在整个测试过程中，该因子图始终保持不变。 “ imuPreintegration.cpp”中的因子图可优化IMU和激光雷达测距因

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：64mb
    • 提供者：weixin_42108778

  1. VisualTF:可视化tensorflow学习记录，通过可视化方式观察梯度下降以及权重，偏差等变化情况。数据挖掘入门，推荐系统入门numpy，matploytlib-源码

  2. 可视化TF numpy，matploytlib h（x）= w * x + b作为连续值w，b就是需要不断进行修正。一般都是通过梯度下降的方法将w，b进行修正。的速度一般的梯度下降方式有： 新元 最简单的方式，就是测试数据分批进行神经网络计算。 势头 传统的W参数更新为：W + =-学习率* dx动量则是加上一个惯性，即m = b1 * m学习率* dx W + = m 阿达格拉德 对学习率进行更新：v + = dx ^ 2 W + =-学习率* dx /√vv算是一种惩罚措施，逼迫朝着正

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：720kb
    • 提供者：weixin_42108054

  1. urban-fiesta:M21 Simscape模型-源码

  2. 熊赛车M21 Simscape模型 城市节日庆典 项目范围 该模型改编自上有关使用Simscape进行CVT建模的。 当由于COVID-19而无法获得车辆数据时，它旨在提供基本的调整见解。 结构 main.slx是整个系统模型。 它由四个部分组成：发动机， CVT ，变速箱以及Vehicle＆Driveline 。 每个子系统都是一个可以单独编辑和测试的参考子系统。 当前状态 引擎子系统 该子系统围绕Simscape Driveline的通用内燃机模块构建。 该引擎基于SAE印度团队提供的数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：261kb
    • 提供者：weixin_42137022

  1. LEGO:乐高是C ++中基于轻量级图的优化库-源码

  2. 乐高积木 LEGO是L-飞行宽E洞察力;基于拍摄和克邻ptimization库在C ++中。 它是一个基于图的非线性优化框架，用于学习和实践，仅依赖于Eigen3。 这个基于图的优化库是为一般目的而设计的，它主要针对视觉或视觉惯性SLAM优化问题。 现在，乐高中的优化问题求解主要取决于Levenberg-Marquardt算法，并且在将来将包括诸如Dog-leg之类的更多算法。 此版本仅在Ubuntu 18.04上进行了测试。 安装 先决条件 GCC和 在Ubuntu 18.04上，我们可以按

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：444kb
    • 提供者：weixin_42134038

  1. hotel-hamlet:使用InertiaJS和Laravel Lirewire的Laravel Monolith项目-源码

  2. 哈姆雷特酒店 一个由和支持的Laravel Monolith项目。 特征 管理员页面（由InertiaJS支持） 管理酒店和房间类型 设置房间的可用性 修改/取消预订 客户页面（由Livewire提供支持） 酒店登陆页面 预订房间 创建新的预订 查看/取消现有预订 科技栈 Laravel MySQL 惯性JS Laravel Livewire 尾风CSS 由PHPUnit支持的单元测试 由Github Actions支持的CI 托管在Heroku 安装 $ git clone gi

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：259kb
    • 提供者：weixin_42132598

  1. imu_initializaiton：实现“用于视觉惯性系统的IMU初始化问题的解析解决方案”-源码

  2. 视觉惯性系统的IMU初始化问题的解析解 实施“视觉惯性系统IMU初始化问题的解析解决方案” 作者： ， 和 依赖关系（已测试） CMake（3.10.2）： sudo apt install cmake 提升（1.65.1）： sudo apt install libboost-all-dev 特征3（3.3.4）： sudo apt install libeigen3-dev Gflags（2.2.1）： sudo apt install libgflags-dev Glog（0

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：67mb
    • 提供者：weixin_42128676

  1. 惯性测试-源码

  2. 关于Laravel Laravel是一个具有表达力，优雅语法的Web应用程序框架。 我们认为，发展必须是一种令人愉悦的创造力，才能真正实现。 Laravel减轻了许多Web项目中使用的常见任务，从而减轻了开发过程中的痛苦，例如： 。 。 用于和存储的多个后端。 富有表现力，直观的 。 数据库不可知。 。 。 Laravel易于访问，功能强大，并提供大型，强大的应用程序所需的工具。 学习Laravel Laravel拥有所有现代Web应用程序框架中最广泛，最全面的和视频教程库，因

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：16mb
    • 提供者：weixin_42143092

  1. 厄普西隆-源码

  2. ε-ε 基于学习经验的改进的等距引擎。 待办事项/注意事项 惯性滚动 地形操纵 不只是基于高度的地形着色。 可能需要沙漠，高山草原等地区。 单元测试？ 动画水覆盖物？ 象限季节？ 防止滚动到地图边缘太远 不要在地图边缘上方使用阴影水边缘，而只能在板边缘上使用 天空与凸起的瓷砖边缘重叠 地形边缘说明高度归一化步骤 岩浆！！！ 小天虫 水虫 控制项 视口 鼠标左键拖动地图 右箭头旋转90° 左箭头旋转-90° 环境 向上箭头提高水位 向下箭头较低的水位 左Ctrl +向上箭头将水位提高

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：51kb
    • 提供者：weixin_42129970

  1. PX4-ECL：用于制导，导航和控制应用的估计和控制库-源码

  2. 预期信用损失 非常轻巧的估算和控制库。 该库解决了许多机器人和无人机的估计和控制问题。 它接受GPS，视觉和惯性传感器输入。 它极其轻巧，高效，但具有经现场验证的坚固性能。 该库是BSD 3子句许可的。 EKF文档 大楼EKF 先决条件： 矩阵：轻量级，BSD许可的矩阵数学库： : 它自动作为子模块包含在内。 通过执行下面提到的步骤，您可以创建一个可以包含在项目中的静态库： make // OR mkdir build/ cd build/ cmake .. make 测试ECL

  3. 所属分类：其它

  1. RINS-W：RINS-W：坚固的车轮惯性导航系统-源码

  2. RINS-W：坚固的车轮惯性导航系统 总览 此回购包含仅基于惯性测量单元（IMU）进行惯性导航的实时方法，用于自定位轮式机器人。 该方法基于两个组成部分：1）强大的检测器，该检测器使用深度神经网络动态检测零速度； 2）最先进的卡尔曼滤波器，它结合了这一知识，没有横向滑移和垂直速度，是用于定位的伪测量。 码 我们的实现是使用Python 完成的，用于系统的适配器模块。 该代码已在Python 3.5下进行了测试。 安装与先决条件 安装 。 我们对其1.5版本进行所有培训和测试。 安装所需的软件包

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：331kb
    • 提供者：weixin_42170790

  1. Slam-Dunk-Android：“在移动设备上对rgb-d slam进行惯性和视觉测量融合”的Android实现-源码

  2. 灌篮高手Android Android实现“在移动设备上对rgb-d slam进行惯性和视觉测量的融合”，如果您使用此代码，请参考： Brunetto，N.，Salti，S.，Fioraio，N.，Cavallari，T.，＆Stefano，L.（2015年）。 惯性和视觉测量的融合，用于移动设备上的rgb-d猛击。 在IEEE计算机视觉国际会议研讨会论文集（第1-9页）中。 设置应用程序的说明 Android设备 应用程序已在Samsung Galaxy Tab Pro 10.1和Nexu

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-01
    • 文件大小：107mb
    • 提供者：weixin_42164534

  1. SphereTDP:团队设计项目领域的回购-源码

  2. 球形SLAM 该资料库总结了在2020/21冬季学期在德国维尔茨堡的朱利叶斯-马克西米利安斯大学“卫星技术”硕士课程的“团队设计项目”课程中进行的研究结果。 该项目的目标是设计，实施和测试可用于SLAM的球形机器人系统。 特别地，该项目是的扩展。 这项工作分为三个主要部分： 使用惯性测量单元的球形机器人平滑姿态估计滤波器 用于评估后处理程序的数据集模拟程序 利用许多测量环境包含平面这一事实的后处理过程。 总而言之，我们希望能够完成并令人信服地表明使用球形机器人的SLAM可以具有很高的质量

  3. 所属分类：其它

  1. inertia-vue-modal-poc:概念验证-源码

  2. 惯性态模态POC 我已经为此示例复制了默认的模态组件。 局限性 该POC是一个非常早期的草案，因此这些限制可能很快就会得到解决。 不支持嵌套模态（模态中的模态） 仅在Vue 2.6 + Laravel 8上测试 无法从模态内部访问父级 无法从父级关闭模态 它不使用浏览器历史记录导航 安装 客户端安装 npm i protonemedia/inertia-vue-modal-poc 此POC起作用的唯一依赖项是 。 在您的主要Javascr ipt文件中，注册Modalable和ToMo

  3. 所属分类：其它

  1. Getting-and-Cleaning-Data-Course-Project-源码

  2. 获取和清洗数据课程项目 在此项目中，我们将处理人类活动识别数据库中的可用数据，该数据库是根据30名受试者在进行日常活动（ADL）的同时携带安装在腰部的带有嵌入式惯性传感器的智能手机的记录而建立的。 每个人都穿着智能手机在腰上进行六项活动（步行，步行上楼，步行到楼下，坐下，站立，躺下）。使用其嵌入式加速度计和陀螺仪，可以以恒定的频率捕获50Hz的3轴线性加速度和3轴角速度（通常）。获得的数据集已随机分为两组，其中选择了70％的志愿者来生成训练数据，而选择了30％的测试数据。 对于数据集中的每个记录

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：115kb
    • 提供者：weixin_42120283
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