快速的将3d软件建立的地形物件转换成Unity的专用地形，强大的转换功能将帮助我们制作出高品质的游戏场景！Componenttoquicklyconvert3Dterrainmodelcreatedusing3dmax,TerragenoranyothereditortoUnityTerrain.Features:•Unlimitednumberofmodelsandterrainsusedinthecomponent;•Terrainsarecreatedinthesameplacewherethemeshes.•Convertthemaintextureofmodelstotexturesofterrain.•Seamlessresult,whenworkingwithmultipleterrains;•Manuallyaddingmodelsorautomaticdetectionofallmodelsinthelayer;•Noneedtomanuallyaddthecomponentsofphysics.

当我们为编写TCL脚本痛苦的时间,就会想到为什么没有一个场景生成器,自动生成脚本该多好,这就是一个.运行前需要安装JDK

WorldStramerv1.5.unitypackage大规模场景编辑，拆分必备神器！适合做无缝大地图，

手持式摄像机在使用时常常会受到使用者有意无意抖动的影响,从而影响成像效果，造成录制视频的不稳定及跳动问题，尤其是在使用者在一场景中特写或者跟踪某一具体目标时，使用者通常不能准确定位到或者估计出运动目标的位置，从而造成目标在视频中位置的不稳定，造成视频的主观效果变得不理想。
为了解决这一问题，我们需要设计一种算法来识别这种无意义的运动并设法通过补偿的方式来使得场景中的目标物体保持位置稳定的状态。
手持式摄像机捕获的视频通常都会受到抖动的影响，这严重的影响视频的主观效果。
这里提出的算法可以可靠的用于数字视频的去抖动。
这个算法通过识别这些意外的抖动并且利用运动补偿的方法来获得一个较好的视频输出。
这个系统可以分为三个模块：（1）运动估计模块；
（2）抖动识别模块；
（3）运动补偿模块。
注：代码在matlab7.7.0(R2008b)运行通过[1]FVella,ACastorina,MMancuso.Digitalimagestabilizationbyadaptiveblockmotion vectorsfiltering,IEEETransactionsonConsumerElectronics,2002

场景一：经由纯CSS3实现的情书动态翻阅下场，共三页，每一页一句情话。
场景二：经由JS以及CSS3组合实现的碎片漂零下场。
每一个碎片都由一句情话组成，有数的情话碎片组成为了心型。
在【情歌】随同下，当齐全【情话】碎片飞开后，便涌现了更高的感情表白——【情画】当两总体的感情再也不需要用语言——情话来表白时（即当齐全【情话】碎片飞开后），就涌现了更高的感情田地——情画。

15套HTML5微场景源码，自己平台凑集的html5源码

本册书为《图像工程》第3版的下册，首要介绍图像工程的第三条理——图像知道的底子不雅点、底子原理、典型方式、适用本领以及国内上无关钻研的新下场。
本册书首要分为4个单元。
第1单元（搜罗第2~4章）介绍图像收集表白本领，其中第2章介绍摄像机成像模子以及标定本领，第3章介绍收集含深度信息图像的方式，第4章介绍种种表白3-D风物的本领。
第2单元（搜罗第5~8章）介绍风物重修本领，其中第5章介绍双目平面视觉方式，第6章介绍多目平面视觉方式，第7章介绍从多幅图像规复风物的本领，第8章介绍从单幅图像规复风物的本领。
第3单元（搜罗第9~11章）介绍场景评释本领，其中第9章介绍学识表白以及推理方式，第10章介绍目的以及标志匹配本领，第11章介绍场景阐发以及语义评释的内容。
第4单元（搜罗第12~14章）介绍三个钻研示例，其中第12章介绍多传感器图像信息领悟方式，第13章介绍基于内容的图像以及视频检索本领，第14章介绍时空行为知道的内容。
书中的附录介绍了无关视觉以及视知觉的一些学识，与各章都有一些联系。
书中还提供大宗例题、思考题以及练习题，并对于部份练习题提供知道答。
书末还给出了主题索引。
本书可作为信号与信息处置、通讯与信息体系、电子与通讯工程、方式识别与智能体系、盘算机视觉等学科钻研生业余底子或者业余课课本，也可供信息与通讯工程、电子迷信与本领、盘算机迷信与本领、测控本领与仪器、机械人自动化、生物医学工程、光学、电子医疗配置配备枚举研制、遥感、测绘以及军事侦探等规模的科技责任者参考。

迩来在做一个对于繁杂场景下车牌识另外名目，对于字符识别举行了钻研。
目前OCR的阻滞主若是基于模板匹配，TESSERACT库以及普通流行的深度学习方式举行识别。
收缩包里有两个工程文件，一个是基于模板匹配的字符识别（尺度模板库已经做好放进去了，不需要自己在做，直接运行就能够了），另一个是使用google开源TESSERACT库的字符识别，能够实现手写字母（大小写均可）识别，准确率抵达92%以上。

2018年9月广东联通数字化室分场景化处置方案方案指点，详尽介绍省公司对于目前LTE数字化室分方案方案的申请，波及lampsite、RDS、Qcell等数字化室分方案。
联通内部资料！阻滞列位下载后留下评估，多给好评！

本文来自于www.qcloud.com，首要针对于深度学习的盘算构架举行谈判，在嵌入式VS云端不合场景下，ai处置器又是若何样责任的。
作为通用途理器，CPU(CentralProcessingUnit)是盘算机中不可或者缺的盘算中间，松散指令集，实现同样普通责任中多种多样的盘算以及处置责任。
然则连年来，CPU在盘算平台规模一统天下的步骤走的并不顺遂，可归因于两个方面，即自身解放以及需要转移。
一方面，当半导体的工艺制程走到7nm后，已经迫近物理极限，摩尔定律垂垂失效，导致CPU再也不能像暮年同样享受工艺提升带来的盈利：经由更高的工艺，在相友善积下，削减更多的盘算资源来提升成果，并相持功耗巩固。
为了谋求更高的成果，

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。