对KSC和PU数据集进行1D光谱特征学习，2D空间特征学习和3D谱空结合特征学习，所用环境为tensorflow-GPU-1.5.0keras2.1.6资源包含KSC和PU两个高光谱数据集
2016/3/20 12:27:20
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unity3D格斗类游戏《一战到底》完整源码运行环境：Unity5.3.1一战到底为3D格斗游戏，游戏所用插件：PlayMaker、NGUI、EasyTouch、FXMarker、FTSlasherVolume等。
游戏为PVC单机版，所用素材来自AssetStore和一些游戏Disunity出来的，有兴味的朋友可以研究下。
游戏为PVC单机版，所用素材来自AssetStore和一些游戏Disunity出来的，有兴味的朋友可以研究下。
2015/5/27 2:21:32
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课程论文3D打印是最近两年开始流行的一种快速成形技术，它以数字模型文件为基础，通过逐层打印的方式来构造物体。
本文从文献研究入手，引见了3D打印技术的定义和原理，3D打印技术的发展历史以及现有关键工艺。
最后呈现了3D打印在现代的应用并分析了3D打印的现状及未来的发展。
本文从文献研究入手，引见了3D打印技术的定义和原理，3D打印技术的发展历史以及现有关键工艺。
最后呈现了3D打印在现代的应用并分析了3D打印的现状及未来的发展。
2020/7/16 11:48:44
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LMD创新LMDVCL完整组件是Delphi最详尽的部分之一，为各种各样的任务提供了大约500个部件。
细分束只是可访问的巨大细分范围的一部分。
LMD-Tools集成了分离界面结构、框架编程、记录控件、数据库应用程序、互联网和web、交互媒体、消息和设计内容等控件。
大多数视觉部分支持直接和推进的文本风格变化，包括不同的影响，例如，空的，带有各种基础的3D。
更最新的LMDVCL方式包含了一个固有的中介，它支持在众多控制器上设计的内容。
片段利用了有限的道具集的进程，大多数道具集都是重复的，目的是不再需要重复代码及其数量。
只需了解这些类，然后再充分利用他们的全面使用以后。
安装说明：https://blog.csdn.net/hongfu951/article/details/11解压密码：123
细分束只是可访问的巨大细分范围的一部分。
LMD-Tools集成了分离界面结构、框架编程、记录控件、数据库应用程序、互联网和web、交互媒体、消息和设计内容等控件。
大多数视觉部分支持直接和推进的文本风格变化，包括不同的影响，例如，空的，带有各种基础的3D。
更最新的LMDVCL方式包含了一个固有的中介，它支持在众多控制器上设计的内容。
片段利用了有限的道具集的进程，大多数道具集都是重复的，目的是不再需要重复代码及其数量。
只需了解这些类，然后再充分利用他们的全面使用以后。
安装说明：https://blog.csdn.net/hongfu951/article/details/11解压密码：123
2021/2/23 19:34:19
246.37MB
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UltimakerCura官方版是一款功能强大的3D打印软件，UltimakerCura最新版与CAD软件一起使用可以简化工作流程，也可自定义设置，让软件可以愈加深度的控制，UltimakerCura官方版支持文件STL，OBJ，X3D，3MF，BMP，GIF，JPG，PNG等格式。
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UltimakerCura官方版是一款功能强大的3D打印软件。
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UltimakerCura官方版是一款功能强大的3D打印软件。
2021/8/5 14:34:08
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该matlab函数可计算具有各向同性元素的任何外形的离散1D，2D或3D阵列在频域中的延迟和求和响应。
输入可以由以不同的源功率以不同的角度到达的相同频率的多个源组成。
输入可以由以不同的源功率以不同的角度到达的相同频率的多个源组成。
2016/8/19 1:48:51
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3D渲染three学习材料整理及实例。
基于three.js+html所实现的3D模型案例，可用于研究学习参考
基于three.js+html所实现的3D模型案例，可用于研究学习参考
2020/11/24 3:25:41
19.82MB
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这项工作基于我们的arXiv技术报告，该报告将出现在CVPR2017中。
我们提出了一种新颖的点云深度网络架构（作为无序点集）。
您还可以查看我们的项目网页以获得更深入的介绍。
点云是一种重要的几何数据结构。
由于其不规则的格式，大多数研究人员将此类数据转换为规则的3D体素网格或图像集合。
但是，这会使数据变得不必要地庞大并导致问题。
在本文中，我们设计了一种直接消耗点云的新型神经网络，它很好地尊重了输入中点的排列不变性。
我们的网络名为PointNet，为从对象分类、部分分割到场景语义解析的应用提供了统一的架构。
虽然简单，但PointNet非常高效且有效。
在这个存储库中，我们发布了代码和数据，用于在从3D外形采样的点云上训练PointNet分类网络，以及在ShapeNetPart数据集上训练部件分割网络。
我们提出了一种新颖的点云深度网络架构（作为无序点集）。
您还可以查看我们的项目网页以获得更深入的介绍。
点云是一种重要的几何数据结构。
由于其不规则的格式，大多数研究人员将此类数据转换为规则的3D体素网格或图像集合。
但是，这会使数据变得不必要地庞大并导致问题。
在本文中，我们设计了一种直接消耗点云的新型神经网络，它很好地尊重了输入中点的排列不变性。
我们的网络名为PointNet，为从对象分类、部分分割到场景语义解析的应用提供了统一的架构。
虽然简单，但PointNet非常高效且有效。
在这个存储库中，我们发布了代码和数据，用于在从3D外形采样的点云上训练PointNet分类网络，以及在ShapeNetPart数据集上训练部件分割网络。
2018/9/6 6:44:53
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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