之前我们说过这类格式化的写法，{:03d}。但是现在有一个问题，就是这里面的3是用户输入的，所以需要一个format，然后格式化数字，还需要一个format，这就是嵌套的问题。之前时间紧，就没去查怎么

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系列文章目录目录系列文章目录前言一、非引导方法二、引导方法1.Earlyfusionmodel(早期融合模型)2.Latefusionmodel(晚期融合模型)3.Explicit3Dmodel(显示3D

在AR、无人机控制、自动驾驶和运动规划等应用当中，需要知道物体

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导言在计算机视觉领域，多目标检测与跟踪（Multi-ObjectTracking,MOT）是一个至关重要的研究方向。它涉及到在视频序列中同时跟踪多个目标，如行人、车辆等。

引言目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它旨在识别和定位图像中的物体。

目标检测中，数据集中类别不均衡是一个常见的问题，其中一些类别的样本数量明显多于其他类别。这可能导致模型在训练和预测过程中对频繁出现的类别偏向，而忽略掉罕见的类别。

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首先看下实例效果：DETR(DEtectionTRansformer)是一种基于Transformer架构的端到端目标检测模型。

利用深度学习在热图像中实现无人机目标检测摘要1引言1.1小物体检测1.2物体检测中的模型组合1.3热图像处理2提出的模型2.1预测头数量2.2骨干网络优化2.3Transformerencoder模块2.4

【CV论文精读】【BEV感知】BEVDet:High-PerformanceMulti-Camera3DObjectDetectioninBird-Eye-ViewBEVDet：鸟瞰下的高性能多摄像机三维目标检测

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定义位置1、开机振动定义在mcu\plutommi\mmi\Bootup\BootupSrc\BootupFlow.c的mmi_bootup_flow_early_init函数中，具体如下：#ifdefined(__MMI_POWER_ON_OFF_MUTE__)||defined(__SMART_TERMINAL_SUPPER__)srv_vibrator_play_once();#endif2

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经纬管网建模系统MagicPipe3DV3.4.2持续更新，欢迎下载试用：http://www.magic3d.net1、修复管径为0时的建模错误2、修复地理坐标系错误时弹框提醒3、优化属性表查询刷新慢的问题

文章目录一、概述二、详述2.1什么是ScriptableObject？2.2ScriptableObject的主要作用2.3ScriptableObject的使用2.4多存档的实现三、技术使用过程中遇到的问题和解决过程3.1存储方式的选择四、总结关于使用ScriptableObject的优点和应用场景:参考文献一、概述在游戏开发过程中，我们会经常与数据打交道。很多时候，我们会为游戏对象配置数据，比

持久化数据存储这个话题，无论在iOS、安卓都会经常见到的，更何况是跨平台的Unity。首先我们说说最简单数据存储的方式吧。1.PlayerPrefs类在iOS里面我们常用一种简单的方式存储读取简单的数据，就是通过NSUserDefaults类来获取数据、读取数据。而安卓处也有类似的方式进行存储、获取数据。当然我们要学习的Unity也有类似的方式进行存储、获取数据。下面我就用iOS来讲解一下。iOS

点击进入专栏：《人工智能专栏》Python与Python|机器学习|深度学习|目标检测|YOLOv5及其改进|YOLOv8及其改进|关键知识点|各种工具教程不可否认，由OpenAI带来的GPT-4已是全球最受欢迎的

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目前网上使用Python实现的DES算法，绝大部分是用原始的PC表、置换表E、S盒实现加解密计算的。这里给出另外一个更接近DES算法反编译后的版本。本文算法是根据此处链接的javascript改写的。fromstructimportpackclassDES():def__init__(self,key):self.sub_keys=self.create_keys(key)defencrypt(s

转载自：老顾谈几何（ID：conformalgeometry）作者：顾险峰本文7647字，建议阅读20分钟。本文中顾险峰老师分享了传统几何理论和方法与深度学习融合的相关知识。2019年10月底11月初，国际计算机视觉大会（ICCV2019）在韩国首尔举行，参会学者多达七千五百多人，创了历史记录。大会接收论文一千多篇，排在前几位的论文关键词是：图像（image），物体（object），检测（dete

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前言在Unity3D游戏开发中，音效是一个非常重要的组成部分，它可以增强游戏的氛围和互动性。本文将详细介绍Unity3D游戏开发中音效的使用方法，包括技术详解和代码实现。

前言在Unity3D游戏开发中，经常需要判断不同几何形状之间的位置关系，以便进行碰撞检测、物体运动和触发事件等操作。本文将详细介绍几种常见的几何形状位置关系判断方法，并给出相应的技术详解和代码实现。

前言Unity3D是一款强大的游戏开发引擎，拥有丰富的功能和工具，可以帮助开发者快速构建出各种类型的游戏。

前言在Unity3D中，DrawCall是一个重要的概念，它与OpenGL、光栅化等技术有着密切的内在联系。本文将详细解释DrawCall的概念，并给出相关技术的详细解释和代码实现。

3D图形在数据分析、数据建模、图形和图像处理等领域中都有着广泛的应用，下面将给大家介绍一下如何在Python中使用matplotlib进行3D图形的绘制，包括3D散点、3D表面、3D轮廓、3D直线（曲线

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前言普通的VR项目中，我们常见的UI都是一个3D的UI，放置在场景中的某个位置，方便我们使用射线点击。但是为了更好的体验，我们可能会有跟随头显的UI，或者可拖拽的UI，这样更方便用户去操作。

为了进一步提升代码的效率和可维护性，可以考虑以下几个方面的优化：1.**视频解码优化**：-使用OpenCV的`preprocess`功能来直接从原始视频帧中提取RGB图像，避免不必要的复制和转换。2.**模型推理优化**：-使用ONNXRuntime的定制配置，如启用自动形状推测和启用量化模式，来进一步提高模型推理速度。3.**结果后处理优化**：-使用更高效的非极大值抑制（NMS）实现，如使用

1.YOLOv5在"智能交通信号控制"领域的应用在智能交通信号控制领域，YOLOv5可以通过实时检测交通流量的变化来辅助信号灯的调度决策。例如，在交通繁忙的交叉路口，YOLOv5可以检测到各个方向的车流量，帮助交通控制系统动态调整绿灯时长，减少拥堵。以下是一个简化的Python示例，演示了如何使用YOLOv5来检测视频流中的车辆，并据此作出一些基本的决策。importcv2importyolov5

目录YOLOv5具体工作流程应用实例及代码优化再优化继续优化YOLOv5具体工作流程YOLOv5可以在社交媒体内容审核领域发挥重要作用，具体工作流程如下：1.**数据准备**：首先，收集大量标记过的图像和视频数据，这些数据包含了需要被检测的内容类别，例如暴力、色情、仇恨言论等的视觉标识。2.**模型训练**：使用这些数据对YOLOv5模型进行训练。训练过程中，模型学习如何从图像中识别和定位这些不良

目录YOLOv1:YOLOv2:YOLOv3:YOLOv4:YOLOv5:总结：YOLO（YouOnlyLookOnce）是一系列基于深度学习的实时目标检测算法。

写在前面：数据集对应应用场景，不同的应用场景有不同的检测难点以及对应改进方法，本系列整理汇总领域内的数据集，方便大家下载数据集，若无法下载可关注后私信领取。关注免费领取整理好的数据集资料！今天分享一个非常好的非常小众的研究方向，有应用创新，可有利于发小论文和大论文，有需要的朋友可私信我，我这边可以辅导毕设、课程设计等。话不多说直接上图：图像数据集样本图如下所示，分为2个类别：0：汉字1：满文数据集

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在3D模型的开发中，有一些流行的框架和工具，它们提供了一系列功能，使得开发者能够更高效地创建、编辑和渲染3D模型。以下是一些常见的3D模型开发框架及其特点，希望对大家有所帮助。

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