目录前言自定义PostProcessOutlineShader关键代码说明1使用深度绘制描边1.1获得斜四方形UV坐标：1.2采样四方向深度2使用法线绘制描边3解决倾斜表面白块问题3.1计算视方向3.2使用视方向修正阈值4单独控制物体是否显示描边OutlineShader完整代码前言最近项目需要快速出一版卡通渲染风格进行吸量测试。但是原来的模型非常不适合使用backface的描边方案(很难看)，不得已寻求其他的描边方案，于是有了现在这篇基于法线和深度的后处理描边。优点：描边宽度一致。重叠部分也能有描边。不会出现断裂缺点：后处理时有一定消耗（全屏采样8次）本文是基于buildin渲染管线，非UR
文章目录1前言1课题背景2相关技术2.1Dlib人脸识别库2.2疲劳检测算法2.3YOLOV5算法3效果展示3.1眨眼3.2打哈欠3.3使用手机检测3.4抽烟检测3.5喝水检测4最后1前言🔥优质竞赛项目系列，今天要分享的是🚩基于深度学习的驾驶行为状态检测系统该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：5分🧿更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题背景为了有效监测驾驶员是否疲劳驾驶、避免交通事故的发⽣,本项目利⽤⼈脸特征点进⾏实时疲劳
文章目录OpenSmile介绍下载和安装提取特征格式转换特征提取尝试一正常使用手段常见的特征使用Gnuplot可视化特征安装使用总结OpenSmile介绍openSMILE（open-sourceSpeechandMusicInterpretationbyLarge-spaceExtraction）是一个开源工具包，用于语音和音乐信号的音频特征提取和分类。openSMILE广泛应用于情感计算的自动情感识别。openSMILE完全免费用于研究目的。下载和安装在下述网页下载opensmile的安装包，链接然后进入“/home/public/gl/MultiDetection/alzheimers-
文章目录0前言1课题背景2物流大数据平台的架构与设计3智能车货匹配推荐算法的实现**1\.问题陈述****2\.算法模型**3\.模型构建总览**4司机标签体系的搭建及算法****1\.冷启动**2\.LSTM多标签模型算法5货运价格预测6总结7部分核心代码8最后0前言🔥优质竞赛项目系列，今天要分享的是🚩深度学习大数据物流平台该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分🧿更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题背景根据研究报告，
ChatGPT学习相关资料整理关于ChatGPT的相关咨询和新闻ChatGPT能力起源：https://mp.weixin.qq.com/s/4l0ADjdsCxSVvBeVKxSqWAChatGPT的发展历程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/590655677ChatGPT研究框架：https://mp.weixin.qq.com/s/Zx14jYl8Mc8Q6cqCgp9DnAChatGPT带来的研究范式变革：https://mp.weixin.qq.com/s/60_h5biTOlBAa3Rt2tMn6AChatGPT训练过程：https://www.zhihu
考虑到中学历史学习系统设计的特点，应满足几个要求：（1）它可以通过网络开展中学历史学习系统信息管理工作，促进对中学历史学习系统信息管理。（2）学习方法变得更加多样化，管理更加标准化;（3）它提供了一个免费的渠道，以确保数据的实时有效沟通。教师进入到界面，通过界面的任务大厅，登录成功后进入到系统查看首页、个人中心、今日历史管理、题库练习管理、试题管理、考试管理等功能模块，uni-app框架：使用Vue.js开发跨平台应用的前端框架，编写一套代码，可编译到Android、小程序等平台。框架支持:springboot/Ssm/thinkphp/django/flask/express均支持 前端开发
文章目录0简介1常用的分类网络介绍1.1CNN1.2VGG1.3GoogleNet2图像分类部分代码实现2.1环境依赖2.2需要导入的包2.3参数设置(路径，图像尺寸，数据集分割比例)2.4从preprocessedFolder读取图片并返回numpy格式(便于在神经网络中训练)2.5数据预处理2.6训练分类模型2.7模型训练效果2.8模型性能评估31000种图像分类4最后0简介🔥优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于人工智能的图像分类技术该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！🧿更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgrad
资料说明和获取方式本资料包是作者吐血整理的干货！目前为止应该是非常全的自动驾驶资料包！是作者五年自动驾驶算法工程师的积累！以上干货资料并不全是作者自己原创，是作者作为五年自动驾驶算法工程的积累，一部分是参考其他的资料，一部分是作者自己的一些见解，这一份资料涵盖太多，希望能够帮到想进入自动驾驶行业的同学！！！加V获取标定和相机模型│├──01理论部分：单目成像过程.pdf│├──藏在标定板身后的秘密.pdf│├──从零开始学习「张氏相机标定法」.pdf│├──机器视觉：摄像机标定技术.pdf│├──【立体视觉】世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系之间的关系_世界坐标系转像素坐标系.pd
目录 1.DevEcostudio的下载2.运行第一个HelloWorld项目3.小手机下载 1.DevEcostudio的下载 想要开发一个鸿蒙项目，首先是要下载DevEcostudio，我们可以在官网下载。这里附上官网链接。 官网下载地址：HUAWEIDevEcoStudio和SDK下载和升级|华为开发者联盟 这里以Windows10为例，详细介绍如何下载，配置环境。点击官网链接选择第一个右侧的下载按钮。 下载完成后根据自己选择的路径找到安装包，如下： 解压之后是这样的图标：右键点击以管理员身份运行，开始下载，点击Next即可。 ！！！注意c盘空间不足不要
7.决策树7.1ID算法核心是在决策树各个节点上应用信息增益准则选择特征，递归的构建决策树。具体方法是：从根结点开始，对结点计算所有可能的特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为结点的特征，由该特征的不同取值建立子结点；再对子结点递归的调用以上方法，构建决策树；直到所有特征的信息增益均很小或没有特征可以选择为止。ID3相当于用极大似然法进行概率模型的选择。使用二元切分法则易于对树构建过程中进行调整以处理连续型特征。具体的处理方法是:如果特征值大于给定值就走左子树，否则走右子树。另外二元切分法也节省了树的构建时间。7.2C4.5算法 算法用信息增益率选择特征，在树的构造过程中会进
