摘 要随着移动互联网、智能手机的普及，微信被广大用户认可并广泛被使用，其中微信小程序主要通过微信信息会话以及网页的形式为用户提供服务，方便人们对信息的了解，操作简单实用。本文主要介绍了基于微信小程序的校车预约系统的开发过程，对开发环境、系统设计、系统实现、系统测试方面进行分析。在设计时对微信客户端进行了充分的了解，掌握微信API，同时系统采用Java技术进行开发，MySQL数据库进行数据的储存，充分的保证了系统的稳定性和安全性，校车预约系统分为了乘客、司机、管理员三大部分，其中微信端上乘客端主要负责了微信授权登录、预约校车、添加乘客、我的订单、查看公告、修改个人信息；微信端上司机端主要负责了查

原文链接：https://arxiv.org/abs/2311.152601.引言神经辐射场（NeRF）应用在自动驾驶中，可以创建可编辑的场景数字克隆（可自由编辑视角和场景物体），以进行仿真。但目前的方法或者需要大量的训练时间，或者对传感器的建模过于简单（导致仿真和真实数据的间隙），或者性能较低。本文提出NeuRAD，一种可编辑的新视图合成模型。该方法可以处理大型自动驾驶场景，建模了重要的传感器特性（如相机的卷帘式快门、激光雷达的光束发散）。此外，本文的模型简单，其中静态和动态元素通过位置嵌入分辨。NeuRAD有泛化性和SotA性能。3.方法本文的NeuRAD在各数据集上均有低重建误差和推断时

HierarchicalAggregationfor3DInstanceSegmentation是一个用于实例分割的方法，他主要利用了点以及点集之间的空间关系，以此进行实例分割。大概步骤如下：首先进行低带宽点汇集得到初步的实例以避免过度分割之后进行动态带宽集合汇集以得到完整的实例引入实例内网络进行去噪文章链接代码链接目录1.网络结构1.1逐点预测(point-wiseprediction)1.2点汇集(pointaggregation)1.3集合聚集(setaggregation)1.4实例内预测(intra-instanceprediction)1.5整体网络架构2.损失函数2.1语义分数的

论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/papers/Zhao_High-Frequency_Stereo_Matching_Network_CVPR_2023_paper.pdf源码地址：https://github.com/David-Zhao-1997/High-frequency-Stereo-Matching-Network概述  在立体匹配研究领域，当前的方法在估计视差图的细微特征方面表现不足，尤其是在对象的边缘性能方面。此外，弱纹理区域的混淆匹配和细小物体的错误匹配也是模型性能表现不佳的重要因素。在迭代式的方法中，现

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文章目录0简介1.数据集说明2.数据处理2.1数据导入2.2数据清洗3.数据分析可视化3.1用户流量及购物情况3.2用户行为转换率3.3用户行为习惯3.4基于RFM模型找出有价值的用户3.5商品维度的分析0简介今天学长向大家介绍一个机器视觉的毕设项目，大数据电商用户行为分析及可视化(源码+论文)项目运行效果：毕业设计基于大数据淘宝用户行为分析项目获取：https://gitee.com/sinonfin/algorithm-sharing1.数据集说明这是一份来自淘宝的用户行为数据，时间区间为2017-11-25到2017-12-03，总计100,150,807条记录，大小为3.5G，包含5个