[教程] 高通增强现实自动动换Dataset(仅仅参考)

huang0316 2014-01-03 10:30:07
(1)高通的例子提供自动换dataset的3d例子, 那就是imagetarket,而且只能换两个。想要换多个。

(2)本程序只是写了个开始, 项目中android有人已经做出来了(方法很笨, 哈哈), 本人也做出来, 但是不会被经理认可, 所以这个代码大家都 做为参考。

(3) 本人为ios程序员, ios 上简单,但是他们(字打错了)的实现方法也不是按照人家官方的说明来, 这年头,....,....., 所以就懒得去说。android上要难一点,这部分的知道相对来说还比较简单。

(4)在media下有两个Dataset: stonesAndChips.xml and Test.xml, test 的图片的链接为:
https://klhtrw.sn2.livefilestore.com/y1p6ccSHGe0XWsjs0TDt26gyT8aTV9n-dZkZkY3B7ZoDcrvAvwdy8kllKlK8My9vwrvcSqLRiBjvXE1WxXgzMhFZQ/test_media.zip?download&psid=1

你也可以自己换自己的库,然后在 MTDatasetResourceManager 里 的 public voidloadDatasetItems() { 。。}这个方法中加上就是了,(5)动态加dataset, 还没有测试, 你可以在这个项目上改,方法是有了。

(6)没有人重视, 所共享出来。

(7)程序的源码(迅雷下载)
https://klhtrw.sn2.livefilestore.com/y1pPFYBxwU8FYIPB6VQYfMvXeOdDwM4NJs2YWF8rNxClU3ycDdVKKqKZPO-ZfVddFtUT4ZxAgN-o4IEtxpwghWdfA/VideoPlayback.zip?download&psid=1

自动更换dataset
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内容概要:本文档详细介绍了基于稀疏增强动态模态分解(SPDMD)算法对交联聚乙烯(XLPE)电缆介质响应参数的辨识方法。该方法通过分析极化电流谱线,计算增强稀疏幅值向量,确定Debye模型支路数量并计算支路元件参数。相比传统方法,SPDMD算法具有更高的辨识精度,特别是在极化电流分析上表现出色。文中提供了完整的Python代码实现,涵盖数据预处理、DMD模态计算、稀疏优化、Debye参数识别及结果可视化等步骤。此外,还讨论了该方法在电缆老化评估中的应用,包括抗噪性能、极化电流与去极化电流的对比、老化特征提取及击穿电压预测等方面。 适合人群:电气工程领域的研究人员和技术人员,特别是从事电缆绝缘状态监测和评估工作的专业人员。 使用场景及目标:①研究XLPE电缆绝缘介质的弛豫过程和老化机理;②开发电缆绝缘状态在线监测系统;③评估电缆老化程度并预测剩余寿命;④提高电缆维护效率,预防突发性故障。 其他说明:该方法不仅在理论上提供了新的视角,而且在实际工程应用中展示了良好的性能。建议在具体应用时结合现场实际情况调整相关参数,如窗口长度、稀疏系数等,以达到最佳效果。同时,对于噪声较大的环境,可以采用中值滤波等预处理手段提高数据质量。
内容概要:本文介绍了多种开发者工具及其对开发效率的提升作用。首先,介绍了两款集成开发环境(IDE):IntelliJ IDEA 以其智能代码补全、强大的调试工具和项目管理功能适用于Java开发者;VS Code 则凭借轻量级和多种编程语言的插件支持成为前端开发者的常用工具。其次,提到了基于 GPT-4 的智能代码生成工具 Cursor,它通过对话式编程显著提高了开发效率。接着,阐述了版本控制系统 Git 的重要性,包括记录代码修改、分支管理和协作功能。然后,介绍了 Postman 作为 API 全生命周期管理工具,可创建、测试和文档化 API,缩短前后端联调时间。再者,提到 SonarQube 这款代码质量管理工具,能自动扫描代码并检测潜在的质量问题。还介绍了 Docker 容器化工具,通过定义应用的运行环境和依赖,确保环境一致性。最后,提及了线上诊断工具 Arthas 和性能调优工具 JProfiler,分别用于生产环境排障和性能优化。 适合人群:所有希望提高开发效率的程序员,尤其是有一定开发经验的软件工程师和技术团队。 使用场景及目标:①选择合适的 IDE 提升编码速度和代码质量;②利用 AI 编程助手加快开发进程;③通过 Git 实现高效的版本控制和团队协作;④使用 Postman 管理 API 的全生命周期;⑤借助 SonarQube 提高代码质量;⑥采用 Docker 实现环境一致性;⑦运用 Arthas 和 JProfiler 进行线上诊断和性能调优。 阅读建议:根据个人或团队的需求选择适合的工具,深入理解每种工具的功能特点,并在实际开发中不断实践和优化。

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