【姿态识别】基于HOG特征提取和GRNN广义回归神经网络的人体姿态识别matlab仿真
1.软件版本matlab2013b2.本算法理论知识GRNN广义回归神经网络的理论基础是非线性核回归分析，非独立变量y相对于独立变量x的回归分析实际上是计算具有最大概率值的y。设随机变量x和y的联合概率密度函数为f (x ,y)，已知x的观测值为X，则y相对于X的回归，即条件均值为：对于未知的概率密度函数f (x, y)，可由x和y的观测样本经非参数估计得：其中：和为随机变量x和y的样本观测值；为光滑因子；n为样本数目；p为随机变量x的维数。 根据式子1和2可以得到：...
【火灾疏散建模】基于MATLAB的火灾人员疏散建模编程和仿真分析
1.软件版本matlab2017b2.建模过程参考文献：这个文献可以直接参考。我们的算法实现步骤如下所示：首先产生一个带有墙壁的场景，我们的场景如需所示： 墙壁就是论文中的障碍物。我们的场景是一个较为复杂的室内超市场景，并且有多个出入口，作为疏散门口。场景中，有三种人物，分别是成年人，老人，小孩三种类型，因为三种类型的人员其疏散的速度是不一样的，所以这里设置了三种人员类型。 Agent的运作过程，这个所有论文都一样，你可以直接参考我给...
基于Unity+SqlServer的登录注册功能的实现
基于unity2018.3.6+sqlserver2014实现的登录注册功能。我给我的VR系统毕设做了一个简易的登录注册功能。1.在unity里搭建了一个登录面板如下图：往视图里添加3个Text（登录信息的提示、账号密码输入提示），3个button（用来挂载登录注册事件、退出系统）和两个inputText（用于输入账号密码）。2.搭建注册面板：跟登录面板一样创建游戏对象就行了，不同的是，这里加了一个确认密码的输入框，不过这里的确认密码我没有加任何代码逻辑，只是个装饰，可用可不用，后面完善功能时
【错误记录】Android 应用执行报错 ( java.lang.UnsatisfiedLinkError: dalvik.system.PathClassLoader[DexPathList[[ )
java.lang.UnsatisfiedLinkError: dalvik.system.PathClassLoader[DexPathList[[zip file "/system/framework/org.apache.http.legacy.boot.jar", zip file "/data/app/com.example.app-7GPRX3SHDXuOB6ERQJ3_dg==/base.apk"],nativeLibraryDirectories=[/data/app/com.example
【错误记录】Android 应用导入 ijkplayer 报错 ( uses-sdk:minSdkVersion 19 cannot be smaller than version 21 decl )
Suggestion: use a compatible library with a minSdk of at most 19, or increase this project's minSdk version to at least 21, or use tools:overrideLibrary="tv.danmaku.ijk.media.player_arm64" to force usage (may lead to runtime failures)
“国防七子”经费暴增，清华再增45亿，甩第二名101亿 ｜全国高校2022预算大公开...
点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达丰色 萧箫 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI很快啊，又到了全国高校2022年度经费大公开的日子。今年排第一的仍然是清华大学，预算足足达到362亿元，甩开第二名100亿。要知道，去年清华的预算就有317亿元，光是这增加的45亿元，就相当于北京邮电大学等高校一整年的经费预算……第二名也不是北京大学，而是浙江大...
CUDA|并行计算优化策略
点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨LustofLife@知乎（已授权）来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/297201517编辑丨极市平台并行计算为了提高算法运行效率，本文通过以矩阵乘法（C = A * B）的各种实现思路以及优化方法总结为例子，过一遍cuda的几个基础优化策略。前言：并行计算为了提高算法运行效率，本...
深入浅出 | 图像分类之数据增强全梳理
点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达知乎作者：小小将整理：计算机视觉life原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/430563265文章仅用于学术分享，如有侵权，请联系删除。导读在计算机视觉中，模型的性能不仅取决于模型结构和数据质量，还与优化器、损失函数和数据增强等诸多方面有着密切联系。本文总结了在分类任务中常用的数据增...
8个酷炫的GitHub技巧
有梦想，有干货，微信搜索 【大迁世界】 关注这个在凌晨还在刷碗的刷碗智。本文 GitHub https://github.com/qq449245884/xiaozhi 已收录，有一线大厂面试完整考点、资料以及我的系列文章。作为一名开发者，大部分都用过 GitHub。但你可能不知道，GitHub有很多隐藏的功能可以帮助我们更好地使用它。1. 使用 “t” 键来快速搜索文件这是一个很酷的功能，只有少数人知道。当你想查看一个文件的内容时，你可以按 "T"键，然后输入文件名，就可以直接跳到目标文.
vue基础教程（上篇）
❤️ 目录2、vue基础教程一.初识vue1.什么是vue2.安装vue3.MVVM的介绍4.一个Hello World小案例二.vue基础语法1.指令1.1 v-text1.2 v-html1.3 v-on1.4 v-bind1.5 v-if/v-show1.6 v-if/v-else-if/v-else1.7 v-for2、vue基础教程一.初识vue1.什么是vueVue.js（读音 /vjuː/, 类似于 view） 是一套构建用户界面的渐进式框架。Vue 只关注视图层， 采用自底
基于COANet的遥感道路提取
1. 数据准备1.1 原始数据格式标签为二值图，后缀为png- ${your data root} -- train_images --- xxx.tif --- xxx.tif ... -- train_labels --- xxx.png --- xxx.png ...train_imagestrain_labels1.2 生成connect标签cd ${your project root}/dataGeneratorspython create_co.
计算pytorch模型的flops和params
from thop import profileimport torchif __name__ == '__main__': # Model print('==> Building model..') modelPath = "epoch0167_model.pth" model = torch.load(modelPath, map_location="cpu") dummy_input = torch.randn(1, 3, 256, 256)
基于Android+Python Flask框架实现的智慧记单词APP设计
文档+前后台源码摘 要调查显示，我国的年轻人平均每天解锁屏幕35次，在解锁屏幕时背单词可以有效利用琐碎时间。本APP可以让用户通过对锁屏界面单词的拼写和发音来进行中文选词达到记忆单词的目的，当用户选择错误时，将单词加入错题本。同时支持切换壁纸、用户登录、错词和复习词上传、拉取数据功能、解锁需要的单词个数和选择词库难度等用户个性化设置，以此来实现多设备同步的功能，切合用户使用特点。本应用还提供了小讲堂功能，向用户推送最新的英语知识和英语技巧，给用户带来极大的便利。关键词：安卓应用开发；异步编程；网络编
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