主程序有1000多行，设计了掉宝、升级、血量等一系列游戏元素，仅供学习。
打飞机，宅男必备！VS2008下编译，用MFC框架写的。
作者99.99999%原创，欢迎自创，请勿抄袭。
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2018/1/3 17:50:13
1.69MB
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毕业设计飞机大战源码下载项目总结1.ImageCaption1.1项目简介所谓ImageCaption，即看图说话，是指从图片中自动生成一段描述性文字，有点类似于小时候做过的“看图说话”，对于人来说非常简单，但对于机器，却充满了挑战性。
机器要自动完成ImageCaption分为3步：(1)检测出图像中的物体；
(2)理解物体之间的相互关系；
(3)用合理的语言表达出来；
每一步都具有难度。
1.2基本要求ImageCaption（看图说话)任务是结合CV（ComputerVision，计算机视觉）和NLP（NaturalLanguageProcessing，自然语言处理）两个领域的一种比较综合的任务，ImageCaption模型的输入是一幅图像，输出是对该幅图像进行描述的一段文字。
这项任务要求模型可以识别图片中的物体、理解物体间的关系，并用一句自然语言表达出来。
1.3应用场景ImageCaption（看图说话)任务的应用场景非常广泛，主要包括：为照片匹配合适的文字，方便检索或省去用户手动配字；
协助视觉障碍者去理解图像内容；
在艺术创作和罪犯
机器要自动完成ImageCaption分为3步：(1)检测出图像中的物体；
(2)理解物体之间的相互关系；
(3)用合理的语言表达出来；
每一步都具有难度。
1.2基本要求ImageCaption（看图说话)任务是结合CV（ComputerVision，计算机视觉）和NLP（NaturalLanguageProcessing，自然语言处理）两个领域的一种比较综合的任务，ImageCaption模型的输入是一幅图像，输出是对该幅图像进行描述的一段文字。
这项任务要求模型可以识别图片中的物体、理解物体间的关系，并用一句自然语言表达出来。
1.3应用场景ImageCaption（看图说话)任务的应用场景非常广泛，主要包括：为照片匹配合适的文字，方便检索或省去用户手动配字；
协助视觉障碍者去理解图像内容；
在艺术创作和罪犯
2020/5/2 9:06:11
25.14MB
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本文件有必要的注释，面向对象，代码结构清晰。
可选择输出图形化结果（openGL），也可以输出普通结果，则不用进行openGL的安装。
模仿的步骤很多很详细。
可选择输出图形化结果（openGL），也可以输出普通结果，则不用进行openGL的安装。
模仿的步骤很多很详细。
2020/9/6 6:24:50
8KB
1
RSODDataset是用于遥感图像中物体检测的数据集，其包含飞机、操场、立交桥和油桶四类目的，数量分别为：446张图——4993架飞机，189张图——191个操场，176张图——180座立交桥，165张图——1586个油桶。
该数据集由武汉大学于2015年发布，相关论文有《EllipticFouriertransformation-basedhistogramsoforientedgradientsforrotationallyinvariantobjectdetectioninremote-sensingimages》和《AccurateObjectLocalizationinRemoteSensingImagesBasedonConvolutionalNeuralNetworks》。
该数据集由武汉大学于2015年发布，相关论文有《EllipticFouriertransformation-basedhistogramsoforientedgradientsforrotationallyinvariantobjectdetectioninremote-sensingimages》和《AccurateObjectLocalizationinRemoteSensingImagesBasedonConvolutionalNeuralNetworks》。
2017/6/20 16:20:35
75B
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LEVIR数据集由大量800×600像素和0.2m?1.0m/像素的高分辨率GoogleEarth图像和超过22k的图像组成。
LEVIR数据集涵盖了人类居住环境的大多数类型地面特征，例如城市，乡村，山区和海洋。
数据集中未考虑冰川，沙漠和戈壁等极端陆地环境。
数据集中有3种目标类型：飞机，轮船（包括近海轮船和向海轮船）和油罐。
一切图像总共标记了11k个独立边界框，包括4,724架飞机，3,025艘船和3,279个油罐。
每个图像的平均目标数量为0.5。
LEVIR数据集涵盖了人类居住环境的大多数类型地面特征，例如城市，乡村，山区和海洋。
数据集中未考虑冰川，沙漠和戈壁等极端陆地环境。
数据集中有3种目标类型：飞机，轮船（包括近海轮船和向海轮船）和油罐。
一切图像总共标记了11k个独立边界框，包括4,724架飞机，3,025艘船和3,279个油罐。
每个图像的平均目标数量为0.5。
2020/10/10 12:44:18
75B
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1.模型下载自AGI官网：http://assets.agi.com/models，具体下载方式可参考：https://blog.csdn.net/wml00000/article/details/1254012282.模型均为gltf格式，符合gltf1.0标准，不支持gltf2.0标准，无法直接用Windows自带的3D查看器查看模型；
3.所有模型均可以通过VSCode插件glTFTools在Cesium环境下预览；
4.飞机等模型的默认方向是反的，曾经手动编辑gltf文件中的node属性下的matrix进行了调整，目前全部为正向，关于matrix含义可以参考https://github.com/KhronosGroup/glTF-Tutorials/blob/master/gltfTutorial/gltfTutorial_004_ScenesNodes.md；
5.大部分原始模型包含animations（动画）属性，曾经手动删除了gltf文件中的animations属性；
6.如有需要原始文件可以下载另一资源：
3.所有模型均可以通过VSCode插件glTFTools在Cesium环境下预览；
4.飞机等模型的默认方向是反的，曾经手动编辑gltf文件中的node属性下的matrix进行了调整，目前全部为正向，关于matrix含义可以参考https://github.com/KhronosGroup/glTF-Tutorials/blob/master/gltfTutorial/gltfTutorial_004_ScenesNodes.md；
5.大部分原始模型包含animations（动画）属性，曾经手动删除了gltf文件中的animations属性；
6.如有需要原始文件可以下载另一资源：
2017/7/7 6:58:58
132.41MB
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飞行器初始阶段，旋转角度为0°，然后张开，最大张开角度为19.5°，推动力一直不变，阻力随着角度增加而线性增加。
全新的结构，具有通用格式stp，欢迎大家下载学习
全新的结构，具有通用格式stp，欢迎大家下载学习
2016/5/18 5:33:10
13.61MB
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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
15KB