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《智能门锁原理图》pdf
《智能门锁原理图》pdf
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leach路由协议的MATLAB代码
已在MATLAB环境下成功运行，适合大家做毕业设计。
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LaneNet训练自己教程
车道线分割模型模型训练自己的数据该模型是属于二分类语义分割6.encoder decoder model该文件夹中存放的是用于编码和解码的模型这里使用的是 vgg cncodcr. py和 fcn decoder. py测试:更换编码和解码的模型7. lanenet model该文件夹下存放的是 lannet模型的重要操作train.py中主要用到的是 lanenet merge model8. tboard该文件夹用来存放模型训练时产生的 event记录9. tools该文件夹下仔放的是 train lanenet py和 test lanenet py两个文件分别用于训练模型和测试模型10.训练准备好训练数据以后,在 terminal(终端)中通过指令跳转到 lament目录下举例:cd/ XXX/lanenet然后输入一下命令开始训练python tools/train lanenet. py --net vgg--dataset dir data/training data example/-net指定模型的骨干网终dataset dir指定训练数据的目录(该目录为 train txt所在的目录)如果训练的过程中出现了中断,需要接着训练,可以输入python tools/train lancnct. py --nct vgg -datasct dir data/training data cxamplcweights path path/to/ your/last/ checkpointgths_ path指定之前训练中断时权重文件存放的日录训练结東后,训练得到的模型的权重和参数文件在 model目录下的tusimple lanenet文件夹中l1测试准备测试数据测试数据是原始图片,放在data目录下的 training目录下的 testimage中(可以自定义)准备权重文件:将训练好的权重文件,包括:checkpoint, lanenet model pb, tusimple lanenet vgg 2018-10-19-13-33-56ckpt-200000. data-00000-of-00001, tusimple lanenet vgg 2018-10-19-13-33-56ckpt-200000 index, tusimple lanenet vgg_2018-10-19-13-33-56.ckpt-200000meta放在 model文件夹中测试数据准各完成后,打开 terminal(终端)输入以下命令跳转到 lanenet目录下cd/XXX/ lanenet′然后输入如下命开始用单张图片测试模型python tools/test lanenet. py -is batch False -batch size 1 --weights pathpath/to/your/model weights file --image path data/tusimple test image/O. jpgis batch是否是批量处理(True表示是批量处理, False表示不是批量处理默认为True)batch size批量处理一次读取的图片数量weight path模型的权重文件所在的目录image path测试数据的原始图片输入如下命令开始用批量图片测试模型:python tools/test lanenet.py -is batch True -batch size 2 -save dirdata/tusimple test image/ret --weights path path/to/your model weights file-image path data/tusimple test imagesavc dir是存放测试结果的地方(测试结果为划分车道线后的图片)安芯/方禹20181228
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Guns技术文档及完整视频
资源已包含完整技术文档及视频教程，一步到位。Guns是基于SpringBoot,致力于做更简洁的后台管理系统,完美整合springmvc + shiro + mybatis-plus + beetl + flowable!Guns项目代码简洁,注释丰富,上手容易,同时Guns包含许多基础模块(用户管理,角色管理,部门管理,字典管理等10个模块),可以直接作为一个后台管理系统的脚手架.Guns v3.0新增rest api服务,提供对接服务端接口的支持,并利用jwt token鉴权机制给予客户端的访问权限,传输数据进行md5签名保证传输过程数据的安全性，Guns v3.1新增集成工作流引擎fl
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KSVD图像去噪
SAR图像去噪，希望对刚接触图像处理的同学又用吧，代码使用matlab写的
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JavaEE图书管理系统（实训作业）
JavaEE开发的图书管理系统，美工界面做的很酷，适合新手学习使用，JAVAEE期末实训作业。
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STM32 ADF4351
基于stm32做的ADF4351锁相环模块，频率范围35M—4.4G，程序控制，有十分详细的寄存器操作注释，可做本振源，参加今年电子大赛的同学要注意了！
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nsga2的源代码
nsga2源代码，条理清晰，很容易理解，输入自己参数即可运行
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基于emd分解特性的阈值去噪算法
这是最新的emd去噪的程序，并且有和小波去噪的比较。采用的是符合emd分解特性的阈值去噪方法。
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机器人避障matlab算法
用MATLAB实现机器人避障碍实现的功能让你更加清晰明matlab的GUI是多么的强大
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