框架力图组件用于3D力导向图组件。
一个A-Frame实体组件，用于使用强制定向的迭代布局在VR环境中表示图形数据结构。
使用作为基础的ThreeJS组件来管理图对象。
另请参见和独立组件版本。
API属性描述默认值json-urlJSON文件的URL，可直接从中加载图形数据。
将覆盖节点的内容并链接组件属性，因此可以使用其中一个。
JSON应包含具有两个列表属性的对象：node和links。
节点节点对象列表。
示例：[{"id":1,"name":"first"},{"id":2,"name":"second"}][]链接链接对象列表。
范例：[{"source":1,"target":2}][]尺寸在（1、2或3）上进行力模拟的尺寸数。
3达格模式根据图的方向性应用布局约束。
仅适用于图形结构（无周期）。
在td（自上而下），bu（自下而上），lr（从左至右），rl（从右至左），zout（从近到远），zin（从远到近）之间进行选择），radialout（径向向外）或radi
一个A-Frame实体组件，用于使用强制定向的迭代布局在VR环境中表示图形数据结构。
使用作为基础的ThreeJS组件来管理图对象。
另请参见和独立组件版本。
API属性描述默认值json-urlJSON文件的URL，可直接从中加载图形数据。
将覆盖节点的内容并链接组件属性，因此可以使用其中一个。
JSON应包含具有两个列表属性的对象：node和links。
节点节点对象列表。
示例：[{"id":1,"name":"first"},{"id":2,"name":"second"}][]链接链接对象列表。
范例：[{"source":1,"target":2}][]尺寸在（1、2或3）上进行力模拟的尺寸数。
3达格模式根据图的方向性应用布局约束。
仅适用于图形结构（无周期）。
在td（自上而下），bu（自下而上），lr（从左至右），rl（从右至左），zout（从近到远），zin（从远到近）之间进行选择），radialout（径向向外）或radi
2023/7/24 8:53:45
1.25MB
1
基于MATLAB的运动目标检测算法，背景差分法。
其中包含已处理图像和代码，更改路径后可以直接运行。
也可以使用用自己的视频文件，但是记得先把视频文件处理成图像序列。
其中包含已处理图像和代码，更改路径后可以直接运行。
也可以使用用自己的视频文件，但是记得先把视频文件处理成图像序列。
2023/7/23 19:05:22
16.83MB
1
我们平常使用一些绿色软件，不需要安装，就可以使用，确实方便，而且不会在系统分区留下LJ信息。
其实对于有些需要安装才能运行的软件，我们完全没有必要进行安装，只要将它安装后的文件夹打包即可，这样我们就制作出了软件的“绿色”包，哈哈。
如果运行软件主程序弹出缺少某某DLL文件的问题，不用着急，按下面的地址下载它们，并保存到软件的安装文件夹就是了，等到需要下载的DLL文件都下载完了，软件就能正常运行了。
这样一来，我们就不需要像安装程序那样向系统分区写入过多的DLL文件，造成系统分区的臃肿，而且，将补充了DLL文件的软件文件夹打包，放到哪台电脑上都无需再安装，解压后便可运行。
怎么样，不错吧！
其实对于有些需要安装才能运行的软件，我们完全没有必要进行安装，只要将它安装后的文件夹打包即可，这样我们就制作出了软件的“绿色”包，哈哈。
如果运行软件主程序弹出缺少某某DLL文件的问题，不用着急，按下面的地址下载它们，并保存到软件的安装文件夹就是了，等到需要下载的DLL文件都下载完了，软件就能正常运行了。
这样一来，我们就不需要像安装程序那样向系统分区写入过多的DLL文件，造成系统分区的臃肿，而且，将补充了DLL文件的软件文件夹打包，放到哪台电脑上都无需再安装，解压后便可运行。
怎么样，不错吧！
2023/7/23 14:22:37
8KB
1
PHP项目的智能且可读的文档ApiGen是最简单，最易用且最现代的apidoc生成器。
这是PHP7.1的全部功能，可以使用自己的Finder，AnnotationSubscriber甚至Generator轻松扩展。
只需看一下：需要您的帮助才能完成5.x发行:red_heart_selector:我们需要您的帮助来测试ApiGen的新版本。
如何安装？添加到您的composer.json：{"require":{"apigen/apigen":"dev-master","roave/better-reflection":
这是PHP7.1的全部功能，可以使用自己的Finder，AnnotationSubscriber甚至Generator轻松扩展。
只需看一下：需要您的帮助才能完成5.x发行:red_heart_selector:我们需要您的帮助来测试ApiGen的新版本。
如何安装？添加到您的composer.json：{"require":{"apigen/apigen":"dev-master","roave/better-reflection":
2023/7/23 13:20:19
432KB
1
本人研究生阶段主要学习蚁群算法，还留下一些问题，如果碰到有兴趣的人就太好不过了。
本代码亲测可以使用，在MATLAB中点击main.m即可以运行。
此外，本代码框架将会使你快速清楚蚁群算法基本原理。
这里我给出我最后一个想实现但是还没有完成的蚁群算法的代码。
主要是想应用在很大规模下的蚁群算法上，最好是5000*5000的栅格，但是本算法目前还比较慢，而且也不能得出一个最优结果。
我试图在算法迭代后期加入随机初始化算子，以提高算法精度。
当然，加速算法运行时间我没有加入到这个算法中。
本程序对于栅格图形下的蚁群算法会是一个有用的代码。
对于初学蚁群算法的，我在知乎上的一个回答可供参考：https://www.zhihu.com/question/41933598/answer/229896783。
我也会放入我的论文。
论文第四章中有描述到我想完成的任务。
如果我的论文与代码对你有帮助，敬请引用。
本代码亲测可以使用，在MATLAB中点击main.m即可以运行。
此外，本代码框架将会使你快速清楚蚁群算法基本原理。
这里我给出我最后一个想实现但是还没有完成的蚁群算法的代码。
主要是想应用在很大规模下的蚁群算法上，最好是5000*5000的栅格，但是本算法目前还比较慢，而且也不能得出一个最优结果。
我试图在算法迭代后期加入随机初始化算子，以提高算法精度。
当然，加速算法运行时间我没有加入到这个算法中。
本程序对于栅格图形下的蚁群算法会是一个有用的代码。
对于初学蚁群算法的，我在知乎上的一个回答可供参考：https://www.zhihu.com/question/41933598/answer/229896783。
我也会放入我的论文。
论文第四章中有描述到我想完成的任务。
如果我的论文与代码对你有帮助，敬请引用。
2023/7/23 9:19:21
3.18MB
1
欢迎来到GitHubPages您可以使用的来维护和预览Markdown文件中网站的内容。
每当您提交到该存储库时，GitHubPages都会运行从Markdown文件中的内容重建站点中的页面。
降价促销Markdown是一种轻巧且易于使用的语法，可用于样式化您的文字。
它包括以下约定Syntaxhighlightedcodeblock#Header1##Header2###Header3-Bulleted-List1.Numbered2.List**Bold**and_Italic_and`Code`text[Link](url)and有关更多详细信息，请参见。
吉柯主题您的Pages网站将使用您在选择的Jekyll主题的布局和样式。
该主题的名称保存在Jekyll_conf
每当您提交到该存储库时，GitHubPages都会运行从Markdown文件中的内容重建站点中的页面。
降价促销Markdown是一种轻巧且易于使用的语法，可用于样式化您的文字。
它包括以下约定Syntaxhighlightedcodeblock#Header1##Header2###Header3-Bulleted-List1.Numbered2.List**Bold**and_Italic_and`Code`text[Link](url)and有关更多详细信息，请参见。
吉柯主题您的Pages网站将使用您在选择的Jekyll主题的布局和样式。
该主题的名称保存在Jekyll_conf
2023/7/23 3:08:45
6.07MB
1
这是三个VelodyneVLP-16的点云数据包，是.bag文件，可以使用命令行rosbagplay***.bag来播放。
其主题均为/velodyne_points，大小不一。
其主题均为/velodyne_points，大小不一。
2023/7/22 7:07:01
805.01MB
1
心脏杂波识别筛查该报告将能够识别和开发一种预测模型，该模型可以使用机器学习算法确定患有先天性心脏缺陷的儿童和患有心脏瓣膜缺陷的成人？”这些问题的答案将帮助听众进一步发展业务模型，从而有助于创建可预测和识别心脏杂音的便携式设备。
具有混淆矩阵，学习曲线和方框图的分类报告是度量标准，这些度量标准将用于评估算法以找到准确的响应模型。
该模型将查找分类为0-正常患者，1-先天性心脏缺陷-婴儿，2-心脏瓣膜缺陷-成人的输出变量。
初生婴儿时可以看到心脏瓣膜缺陷，成年人中也可以看到。
通过该项目，该算法将找到一个预测模型，以诊断整个年龄段其他患者的心脏缺陷
具有混淆矩阵，学习曲线和方框图的分类报告是度量标准，这些度量标准将用于评估算法以找到准确的响应模型。
该模型将查找分类为0-正常患者，1-先天性心脏缺陷-婴儿，2-心脏瓣膜缺陷-成人的输出变量。
初生婴儿时可以看到心脏瓣膜缺陷，成年人中也可以看到。
通过该项目，该算法将找到一个预测模型，以诊断整个年龄段其他患者的心脏缺陷
2023/7/20 11:43:02
1.43MB
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