loadrunner的三大组件：VirtualUserGenerator（虚拟用户生成器）、Controller（场景控制器）、Analysis（结果分析器）；
主要用来做软件性能的测试，这个压缩包是LR11的破解+汉化的压缩包，里面有详细的破解和汉化的txt文件，可供下载。
主要用来做软件性能的测试，这个压缩包是LR11的破解+汉化的压缩包，里面有详细的破解和汉化的txt文件，可供下载。
2024/4/27 4:53:13
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Places365是Places2数据库的最新子集。
Places365有两个版本：Places365-Standard和Places365-Challenge。
Places365-Standard的列车集有来自365个场景类别的约180万张图像，每个类别最多有5000张图像。
我们已经在Places365-Standard上培训了各种基线CNN，并将其发布如下。
与此同时，一系列的Places365-Challenge列车还有620万张图片以及Places365-Standard的所有图片（总共约800万张图片），每个类别最多有40,000张图片。
Places365-Challenge将用于2016年的Places2挑战赛，与2016年ECCV的ILSVRC和COCO联合研讨会一起举行。
Places365有两个版本：Places365-Standard和Places365-Challenge。
Places365-Standard的列车集有来自365个场景类别的约180万张图像，每个类别最多有5000张图像。
我们已经在Places365-Standard上培训了各种基线CNN，并将其发布如下。
与此同时，一系列的Places365-Challenge列车还有620万张图片以及Places365-Standard的所有图片（总共约800万张图片），每个类别最多有40,000张图片。
Places365-Challenge将用于2016年的Places2挑战赛，与2016年ECCV的ILSVRC和COCO联合研讨会一起举行。
2024/4/27 4:27:21
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论文+翻译+PPT+代码+动画视频PoseCNN：AConvolutionalNeuralNetworkfor6DObjectPoseEstimationinClutteredScenes；
机器人与现实世界进行交互时，对已知目标的6D姿态估计至关重要。
由于对象的多样性，以及由于对象之间的杂波和遮挡而导致场景的复杂性，使得该问题具有挑战性。
本文介绍了一种用于6D目标姿态估计的新型卷积神经网络PoseCNN。
PoseCNN通过在图像中定位物体的中心并预测其与摄像机的距离来估计物体的三维平移。
通过回归到四元数(w,x,y,z)表示来估计物体的三维旋转。
机器人与现实世界进行交互时，对已知目标的6D姿态估计至关重要。
由于对象的多样性，以及由于对象之间的杂波和遮挡而导致场景的复杂性，使得该问题具有挑战性。
本文介绍了一种用于6D目标姿态估计的新型卷积神经网络PoseCNN。
PoseCNN通过在图像中定位物体的中心并预测其与摄像机的距离来估计物体的三维平移。
通过回归到四元数(w,x,y,z)表示来估计物体的三维旋转。
2024/4/26 2:23:44
26.44MB
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sip话务产生器是－兼具voice及video的voip测试软件，简易的使用介面，让使用者轻松建立自己的测试场景，而完整的sip之voice/video7层模拟功能更是此套测试仪的精髓。
最新版本
最新版本
2024/4/25 14:07:47
30.8MB
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Unity2019学习，常用功能UnityUI的Interaction交互游戏对象示例场景
2024/4/21 7:06:22
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报告围绕人工智能+金融行业的主要应用场景，通过梳理智能风控、智能理赔、智能客服等各领域的发展情况，从行业环境、技术特点、融资情况、产业链等维度入手，展现人工智能+金融行业的发展现状，并对未来行业发展趋势进行展望。
目录报告摘要1人工智能+金融行业概述1.1人工智能+金融行业概念界定1.2金融行业技术应用的发展历程1.3人工智能+金融行业驱动因素1.4人工智能+金融行业相关技术梳理1.5人工智能+金融行业核心技术梳理1.6人工智能+金融行业应用全景图1.7人工智能+金融行业图谱1.8人工智能+金融行业投融资情况1.9人工智能+金融行业商业逻辑解构2人工智能+金融行业应用场景2.1智能风控2.2智能支付2.3智能理赔2.4智能客服2.5智能营销2.6智能投研2.7智能投顾3人工智能+金融行业洞察与策略分析3.1人工智能+金融行业进入壁垒3.2技术提供方：挑战与应对措施3.3传统金融机构：挑战与应对措施3.4监管方：挑战与应对措施4人工智能+金融行业典型公司案例4.1蚂蚁金服4.2度小满金融4.3IBM4.4平安科技4.5同盾科技4.6云从科技4.7旷视科技4.8明略数据4.9文因互联5人工智能+金融行业趋势展望
目录报告摘要1人工智能+金融行业概述1.1人工智能+金融行业概念界定1.2金融行业技术应用的发展历程1.3人工智能+金融行业驱动因素1.4人工智能+金融行业相关技术梳理1.5人工智能+金融行业核心技术梳理1.6人工智能+金融行业应用全景图1.7人工智能+金融行业图谱1.8人工智能+金融行业投融资情况1.9人工智能+金融行业商业逻辑解构2人工智能+金融行业应用场景2.1智能风控2.2智能支付2.3智能理赔2.4智能客服2.5智能营销2.6智能投研2.7智能投顾3人工智能+金融行业洞察与策略分析3.1人工智能+金融行业进入壁垒3.2技术提供方：挑战与应对措施3.3传统金融机构：挑战与应对措施3.4监管方：挑战与应对措施4人工智能+金融行业典型公司案例4.1蚂蚁金服4.2度小满金融4.3IBM4.4平安科技4.5同盾科技4.6云从科技4.7旷视科技4.8明略数据4.9文因互联5人工智能+金融行业趋势展望
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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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