SIFT作为场景图像的局部特征能够较好的表征和区分不同的场景。
对于类别间距较大的样本，SVM能够很好的分类.
对于类别间距较大的样本，SVM能够很好的分类.
2023/10/27 21:44:38
5.03MB
1
基于Frenet优化轨迹的无人车动作规划实例，使用Python实现，主要为高速场景，具体参考博客：https://blog.csdn.net/AdamShan/article/details/80779615
2023/10/25 19:53:06
12KB
1
介绍移动边缘计算的发展背景和市场需求，并对业务场景的规划和应用，在本地分流、数据服务和业务优化三大领域进行分类和研究。
从关键技术、标准化和发展趋势方面，对移动边缘计算技术进行探索
从关键技术、标准化和发展趋势方面，对移动边缘计算技术进行探索
2023/10/18 6:01:15
2.34MB
1
本文来自于简书，文章介绍了需求分析方法的相关知识，详细介绍了如何分析用户需求、业务需求等相关内容。
业务需求=业务目的+业务目标以注册功能为例，用户肯定不想注册填一堆信息这么麻烦，而是产品需要用户注册。
目标用户的特征：是学生还是职场人员。
目标用户的经验：是新手还是熟练用户。
用户的使用场景：通常在什么情况下会使用产品，接触产品这个功能。
用户体验目标：用户期望得到什么结果。
用户产生某种行为，通常是基于某种动机或原因，比如注册后，可以使用更多的功能；
同时在注册前，用户可能也有一些担忧，比如说个人信息会不会泄露，用户会不会没事就收到垃圾短信;所以：用户的动机担忧以及使用中遇到的障碍都是影响用户体验目标和
业务需求=业务目的+业务目标以注册功能为例，用户肯定不想注册填一堆信息这么麻烦，而是产品需要用户注册。
目标用户的特征：是学生还是职场人员。
目标用户的经验：是新手还是熟练用户。
用户的使用场景：通常在什么情况下会使用产品，接触产品这个功能。
用户体验目标：用户期望得到什么结果。
用户产生某种行为，通常是基于某种动机或原因，比如注册后，可以使用更多的功能；
同时在注册前，用户可能也有一些担忧，比如说个人信息会不会泄露，用户会不会没事就收到垃圾短信;所以：用户的动机担忧以及使用中遇到的障碍都是影响用户体验目标和
2023/10/17 22:41:45
3.33MB
1
视角可移动，旋转的房间简单三维场景，有灯光，有阴影，导入OBJ文件，有纹理贴图，对于初学者还是比较好的，简单易懂
2023/10/16 8:34:28
20.52MB
1
上图视频测试链接：https://www.bilibili.com/video/BV13E411c7Mv/1.3D卷积神经网络相比于2D卷积神经网络，3D卷积神经网络更能很好的利用视频中的时序信息。
因此，其主要应用视频、行为识别等领域居多。
3D卷积神经网络是将时间维度看成了第三维。
人类行为识别的实际应用：安防监控。
（检测识别异常行为：如打架，偷东西等）监视和培训新人工作来确保任务执行正确。
（例如，鸡蛋灌饼制作程序：和面，擀面团，打鸡蛋，摊饼等动作）判断检测食品服务人员是否按规定洗手。
自动对视频数据分类。
人类的行为识别，在实际生活环境中，在不同的场景会存在着背景杂乱、遮挡和视
因此，其主要应用视频、行为识别等领域居多。
3D卷积神经网络是将时间维度看成了第三维。
人类行为识别的实际应用：安防监控。
（检测识别异常行为：如打架，偷东西等）监视和培训新人工作来确保任务执行正确。
（例如，鸡蛋灌饼制作程序：和面，擀面团，打鸡蛋，摊饼等动作）判断检测食品服务人员是否按规定洗手。
自动对视频数据分类。
人类的行为识别，在实际生活环境中，在不同的场景会存在着背景杂乱、遮挡和视
2023/10/14 14:14:47
283KB
1
本资源是一个非常逼真的虚拟手模型，包括max和3ds格式文件。
可以用作虚拟现实交互场景虚拟手，虚拟手的每个指关节坐标系均已通过3dmax调整好，可以用在unity3D、OpenGL中。
可以用作虚拟现实交互场景虚拟手，虚拟手的每个指关节坐标系均已通过3dmax调整好，可以用在unity3D、OpenGL中。
2023/10/14 11:34:55
1.28MB
1
2019年人工智能产业研究报告本报告对安防、金融、客服、医疗健康、零售、广告营销、教育、城市交通、制造、农业等十大传统产业应用人工智能的现状进行了梳理。
整体来看，过去AI企业单纯向传统企业技术输出的模式已悄然改变，全产业链都已参与进来，随之而来的是AI应用的快速渗透和对相应场景的革新优化。
具体应用场景、使用价值及市场规模推算请详见报告第二章论述。
整体来看，过去AI企业单纯向传统企业技术输出的模式已悄然改变，全产业链都已参与进来，随之而来的是AI应用的快速渗透和对相应场景的革新优化。
具体应用场景、使用价值及市场规模推算请详见报告第二章论述。
2023/10/10 8:20:23
4.22MB
1
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