斯坦福大学课程设计pintos-project2满分例程，ubuntu16.04qemu&bochs;均满分（修改userprog/Make.vars默认qemu）。
注释不多，部分内容参考github。
代码仅供参考，请勿直接搬运。
测试直接在userprog目录下makecheck。
注释不多，部分内容参考github。
代码仅供参考，请勿直接搬运。
测试直接在userprog目录下makecheck。
2023/11/30 13:54:42
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SLAM导航机器人零基础实战系列-第2章_ROS入门ROS机器人操作系统在机器人应用领域很流行，依托代码开源和模块间协作等特性，给机器人开发者带来了很大的方便。
我们的机器人“miiboo”中的大部分程序也采用ROS进行开发，所以本文就重点对ROS基础知识进行详细的讲解，给不熟悉ROS的朋友起到一个抛砖引玉的作用。
本章节主要内容：1.ROS是什么2.ROS系统整体架构3.在ubuntu16.04中安装ROSkinetic4.如何编写ROS的第一个程序hello_world5.编写简单的消息发布器和订阅器6.编写简单的service和client7.理解tf的原理8.理解roslaunch在大型项目中的作用9.熟练使用rviz10.在实际机器人上运行ROS高级功能预览
我们的机器人“miiboo”中的大部分程序也采用ROS进行开发，所以本文就重点对ROS基础知识进行详细的讲解，给不熟悉ROS的朋友起到一个抛砖引玉的作用。
本章节主要内容：1.ROS是什么2.ROS系统整体架构3.在ubuntu16.04中安装ROSkinetic4.如何编写ROS的第一个程序hello_world5.编写简单的消息发布器和订阅器6.编写简单的service和client7.理解tf的原理8.理解roslaunch在大型项目中的作用9.熟练使用rviz10.在实际机器人上运行ROS高级功能预览
2023/11/30 11:07:56
3.95MB
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配合CUDA10.0的cuDNN版本内容，Linux深度学习环境配置教程：Ubuntu16.04+CUDA10.0+pytoch+tensorflow可见我的博文
2023/11/14 13:56:04
404.82MB
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c++二维码定位和识别+zbar+opencv+ubuntu16.04+clion开发+相机实时扫描
2023/10/25 14:03:05
126.09MB
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阿特拉斯Atlas是一个3DGIS可视化项目，旨在结合和一些基本功能。
它利用在同一空间中处理2D地图和3D模型。
依靠提供可定制的UI并提供强大的插件系统。
该项目的主要目的是在支持复杂的分析任务和更高级的研究目的的同时，提供更简单，更轻松的地理应用程序可视化。
它已经在Windows10，Fedora28和ubuntu16.04上进行了测试。
产品特点大型3D模型改进的性能，交互以及各种分析和测量工具，可用于：模型密集点云支持的其他模型地理资料通用地理数据格式和服务在3D空间中受支持并融合在一起。
本地文件：请参阅和栅格服务：XYZ切片，TMS，WMS，ArcGIS服务矢量服务：WFS，ArcGIS服务相干数据ApiAtlas为OSG，osgEarth和自定义插件支持的不同数据格式提供了高级且统一的api。
有关支持的数据格式，请参见：格式格式高度可扩展Atlas是基于插件构建的。
在插件的帮助下，可以轻松地向主程序中添加新功能或修改现有行为。
当前插件的完整列表可以在找到。
演示版该项目仍在开发中，但是提供了，因此您可以尝试
它利用在同一空间中处理2D地图和3D模型。
依靠提供可定制的UI并提供强大的插件系统。
该项目的主要目的是在支持复杂的分析任务和更高级的研究目的的同时，提供更简单，更轻松的地理应用程序可视化。
它已经在Windows10，Fedora28和ubuntu16.04上进行了测试。
产品特点大型3D模型改进的性能，交互以及各种分析和测量工具，可用于：模型密集点云支持的其他模型地理资料通用地理数据格式和服务在3D空间中受支持并融合在一起。
本地文件：请参阅和栅格服务：XYZ切片，TMS，WMS，ArcGIS服务矢量服务：WFS，ArcGIS服务相干数据ApiAtlas为OSG，osgEarth和自定义插件支持的不同数据格式提供了高级且统一的api。
有关支持的数据格式，请参见：格式格式高度可扩展Atlas是基于插件构建的。
在插件的帮助下，可以轻松地向主程序中添加新功能或修改现有行为。
当前插件的完整列表可以在找到。
演示版该项目仍在开发中，但是提供了，因此您可以尝试
2023/10/11 21:37:13
11.2MB
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百度云分享链接，包含适用Ubuntu16.04的CUDA9.1和cuDNNv7forCUDA9.1。
可以用来配置caffe。
可以用来配置caffe。
2023/9/16 7:18:21
49B
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实施与ImageNet-预训练ResNet50图像编码器和FC/FC-UpConv解码器变化：支持以视图为中心和以形状为中心的训练（以形状为中心的效果更好）同时支持倒角距离和土方距离，因为损耗（EMD速度较慢，但性能要好一些）训练10,000个地面真点可提高1K/2K训练的性能（这类似于最近基于SDF的方法，其中通常会采样＞10,000个查询点）要使用，请先编译cd和emd（请参阅自述文件），然后运行bashtrain.sh要下载数据，请单击下载Chair数据（10K采样点云+24个随机视角的渲染图像）。
请注意，这是在PartNet数据拆分之后进行的。
您需要切换到其他论文中使用的那些。
在Ubuntu16.04，Cuda9.0，Python3.6.5，PyTorch1.1.0上测试了代码。
此代码使用Blenderv2.79渲
请注意，这是在PartNet数据拆分之后进行的。
您需要切换到其他论文中使用的那些。
在Ubuntu16.04，Cuda9.0，Python3.6.5，PyTorch1.1.0上测试了代码。
此代码使用Blenderv2.79渲
2023/9/13 16:11:43
290KB
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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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