点云-激光雷达-Slam-三维牙齿
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个人简介:用过很多款激光雷达,喜欢点云领域的东西

博客简介:

三维点云技术探索

博客描述:
三维点云技术探索
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AI 镜像开发实战征文活动

随着人工智能技术的飞速发展,AI 镜像开发逐渐成为技术领域的热点之一。Stable Diffusion 3.5 FP8 作为强大的文生图模型,为开发者提供了更高效的图像生成解决方案。为了推动 AI 镜像开发技术的交流与创新,我们特此发起本次征文活动,诚邀广大开发者分享在 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向的实战经验和创新应用 本次征文活动鼓励开发者围绕 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向,分享以下方面的内容: 1. 技术实践与优化 - Stable Diffusion 3.5 FP8 模型架构解析与优化技巧 - 文生图生成效果的提升方法与技巧 - 模型部署与加速策略,例如使用 Hugging Face、Diffusers 等工具 - 针对特定场景(例如二次元、写实风)的模型微调与定制化开发 2. 应用场景探索 - Stable Diffusion 3.5 FP8 在不同领域的应用案例分享,例如游戏设计、广告创意、艺术创作等 - 利用 Stable Diffusion 3.5 FP8 实现图像编辑、图像修复、图像增强等功能的探索 - 结合其他 AI 技术(例如 NLP、语音识别)构建更强大的应用 3. 创新应用与思考 - 基于 Stable Diffusion 3.5 FP8 的创新应用场景设计 - AI 镜像开发的未来发展方向的思考与展望 - 对 AI 镜像开发伦理、安全等问题的探讨

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任意PDF与图片的批量信息提取软件 OCR 识别加大模型

摘要:本文介绍了一款通用票据信息提取工具,支持PDF和图片格式的各类票据(如发票、机票、保险单等)批量处理。软件采用OCR+大模型技术,操作简单仅需三步:选择文件夹、识别样本选择字段、批量提取并自动保存。相比之前版本,新增支持任意格式票据处理,并能区分电子PDF(可选中文字)与非电子PDF(需OCR识别)。下载地址附后。
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博文更新于 2025.12.04 ·
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一个运行就自动全屏截图的exe 程序 文件仅仅14K

这是一个简单的全屏截图工具源码,可编译生成SimpleScreenshot.exe程序。运行后会自动截取整个屏幕,并以"screenshot_年月日_时分秒.png"格式保存在程序目录下。主要功能包括:设置DPI感知确保高清截图、获取实际物理屏幕尺寸、使用GDI+进行屏幕捕捉并保存为PNG格式。程序采用C++编写,依赖Windows GDI+库,编译时需链接gdiplus.lib。特点包括正确处理高DPI屏幕、支持多显示器虚拟屏幕、自动生成时间戳文件名。
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博文更新于 2025.11.06 ·
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python 获取比特币恐慌贪婪指数

本文介绍了一个Python脚本,用于获取比特币恐慌贪婪指数。该脚本通过调用Alternative.me API接口获取数据,返回包含指数值、分类和时间戳等信息的JSON响应。示例代码展示了如何解析响应数据,提取指数名称和当前数值。恐慌贪婪指数是衡量加密货币市场情绪的重要指标,数值范围0-100,50表示中性。该脚本简单实用,可用于加密货币市场情绪分析。
原创
博文更新于 2025.10.28 ·
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telegram 使用 api 登录,然后过滤一次信息再转发

本文介绍了一个通过Telegram API过滤特定信息并多渠道推送的Python脚本。该脚本使用Telethon库监听Telegram消息,通过关键词(如"CZ🔶BNB"、"@cz_binance"等)筛选内容后,同时推送至微信(通过企业微信webhook)、邮件(SMTP协议)并触发系统提示音。代码包含完整的API登录、消息过滤和多平台推送实现,需要用户自行配置Telegram的api_id/api_hash、企业微信key和邮箱SMTP信息。当匹配到关键词时,脚
原创
博文更新于 2025.10.22 ·
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window 10 11 系统通知中心的消息捕获和转发 附exe文件和代码

摘要:该工具用于实时获取Windows系统通知,通过WebSocket服务将通知内容转发到Web界面。主要功能包括:监听8000端口(默认),支持1024个并发连接,需要管理员权限。使用时需确保勾选Viewer选项并应用设置,浏览器访问http://127.0.0.1:8000/可查看通知内容。安全特性包括仅允许localhost连接,每100ms检查新通知,每秒发送心跳。程序采用MIT开源协议,需在Windows设置中允许通知权限才能正常工作。
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博文更新于 2025.10.21 ·
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寻找低估的代币

该Python脚本筛选曾经市值超过5000万美元(可调整阈值)、但当前市值低于500万美元的加密货币。主要功能包括:分页获取所有代币数据,估算历史最高市值,筛选符合条件的代币,并获取合约地址和项目描述等详细信息。结果以表格形式展示并保存为CSV文件。代码包含请求延迟机制以避免API限制,支持自定义市值阈值。最终输出包含代币名称、符号、当前价格、市值、历史最高价等信息,适合用于寻找潜在低估的加密货币投资机会。
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博文更新于 2025.09.28 ·
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MAME4droid.2025-1.24-release.apk

发布资源 2025.06.02 ·
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一个Python脚本实现了一个简单的图形化SLAM系统 涉及到点云的读取、处理、位姿估计、全局优化和可视化

`__init__`方法初始化关键帧的ID、里程计(odom,即从上一帧到当前帧的变换矩阵)、点云(cloud)和变换后的点云(transformed)。- 在`update`方法中,使用`open3d.global_optimization`函数进行全局优化,以改进位姿图的一致性。- `update_transformed`方法更新变换后的点云,使其与当前节点的位姿(pose)一致。- `update`方法处理新的点云数据,更新SLAM系统的状态,并进行全局优化。- 这个类实现了SLAM的核心功能。
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博文更新于 2025.05.26 ·
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用python写节奏大师小游戏

1.做一个开始游戏的界面(界面背景为视频start.mp4)点开始游戏后是歌曲选择(共八首,背景同样是视频start.mp4)每首歌对应各自的背景视频(如图)Pycharm,EasyGui,用python写节奏大师小游戏,3.每次击打按键时要对应音乐的节拍。4.将长方块音符插入图片(长方块.2.目前只弄了一首歌,一个背景,5.四个按键击打时有击打效果。
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博文更新于 2025.05.26 ·
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毫米波雷达处理和成像代码,可以运行 包括IFFT、FFT、切片、插值和成像; 数据加载、预处理、参数设置、信号校正、成像处理和结果可视化

整体来看,这个类是用于处理和分析雷达数据的,包括数据加载、预处理、参数设置、信号校正、成像处理和结果可视化。这段代码是一个Python类,名为`RadarDataProcessor`,用于处理雷达数据。- 创建`RadarDataProcessor`类的实例,并调用其方法来处理数据和绘制结果。- 初始化类的实例变量,包括文件路径、时间戳和一些用于存储处理后数据的变量。- `RadarDataProcessor`:一个用于处理雷达数据的类。- 使用`matplotlib`绘制处理后的数据图像。
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博文更新于 2025.05.18 ·
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处理金融数据,特别是股票指数数据,以计算和分析RSRS(相对强度指数)

包括`compute_gamma`、`compute_delta`、`compute_xi`、`compute_lambda`,用于计算Johnson SU分布的位置、形状、尺度和伸缩参数。- `ElasticNet`:来自`sklearn.linear_model`,用于线性回归。- `BayesianOptimization`:来自`bayes_opt`,用于贝叶斯优化。- `boxcox`:来自`scipy.stats`,用于Box-Cox变换。
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博文更新于 2025.05.18 ·
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自己写的binance 合约买入代码 亲测可以运行

一个完整的下单合约买入和卖出的例子# 测试可以成功运行# 需要可以调整订单状态查询 是否已经持仓 ok# 需要可以查询已经持仓的盈亏 ok# 需要可以调整杠杆数 ok# 需要可以下限价单止盈止损 市价单止盈止损 ok# 需要可以获取清算价格 并止损 # v4 修改了下单逻辑,平仓逻辑# v5 xx 需要的版本# 不能是统一账户; 另外需要手动划转保证金,可以改成自动的
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博文更新于 2025.05.17 ·
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获取单个coin 价格以及市值的代码 测试可运行

本文介绍了如何通过Binance的非公开API获取比特币(BTC)的流通市值数据。首先,通过访问特定的API端点获取BTC的流通数量,然后通过另一个API获取BTC的实时价格。最后,将流通数量与实时价格相乘,计算出BTC的流通市值。这种方法利用了Binance提供的详细数据,确保了数据的全面性和价值。通过这种方式,用户可以有效地监控和评估加密货币的市场表现。
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博文更新于 2025.05.17 ·
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paddle ocr 或 rapid ocr umi ocr 只识别了图片的下部分内容 解决方案

如上图,识别的准确率其实很高,但是只识别了下半部分的内容,上半部分的内容就没有识别到,其实是程序设置有点问题,程序设置的解决方案如下:
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博文更新于 2025.05.07 ·
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格雷狼优化算法`GWO 通过模拟和优化一个信号处理问题来最大化特定频率下的功率

这段代码是一个Python程序,它使用了多个科学计算库,包括`random`、`numpy`、`matplotlib.pyplot`、`scipy.signal`和`scipy.signal.windows`。这段代码是一个信号处理和优化算法的结合,通过模拟信号并使用格雷狼优化算法来寻找能够最大化特定频率下功率的参数。它通过叠加正弦波来模拟信号,并使用`welch`函数计算功率谱密度。- 使用`matplotlib`绘制优化后的信号功率谱密度图。- 创建`class_model`的实例,并设置信号参数。
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博文更新于 2025.05.07 ·
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用GWO和Welch方法计算该信号的功率谱密度,并将结果归一化后找出最大值并打印。最后,绘制归一化后的功率谱密度图,展示信号的频率分布和强度

这段Python代码首先导入必要的库,设置绘图参数以支持中文显示,然后定义信号参数并生成一个由多个正弦波叠加而成的调制信号。接着,通过将调制信号与载波信号相加,得到最终的信号。使用Welch方法计算该信号的功率谱密度,并将结果归一化后找出最大值并打印。最后,绘制归一化后的功率谱密度图,展示信号的频率分布和强度。
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博文更新于 2025.04.10 ·
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太阳能晶片计数系统 源代码

太阳能晶片计数系统。
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博文更新于 2025.04.10 ·
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多周期多场景的供应链优化问题 python 代码

导入了 `numpy` 用于数学运算,`random` 用于生成随机数,`time` 用于计时,`matplotlib.pyplot` 用于绘图,以及 `FontProperties` 用于设置图表中的字体。- 创建 `MCCG` 类的实例,并依次调用 `mp`、`sp1`、`sp2` 和 `CCG` 方法来解决问题。- 定义了一系列变量,包括 `x`(零部件采购量)、`Y`(成品生产量)、`u`(库存量)等。- 定义了二进制变量 `e` 和 `v`,分别代表是否选择供应商和是否选择零部件。
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博文更新于 2025.04.05 ·
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使用binance-connector库获取Binance全市场的币种价格,然后选择一个币种进行下单

一个完整的示例,展示如何使用 api 获取Binance全市场的币种价格,然后选择一个最便宜的币种进行下单操作。代码经过修改,亲测可用,目前只可用于现货,合约的待开发。:支持市价单和限价单(示例中使用市价单):获取账户余额,确保有足够的资金下单。获取所有交易对的当前价格。:下单前需要用户确认。:下单后查询订单状态。
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博文更新于 2025.04.05 ·
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优化的遗传算法实现 matlab代码

使用 `initGroup` 函数初始化种群,种群中的每个个体都是一个染色体,染色体的长度由 `chromlength` 定义。- `fitness` 函数计算个体的适应度值,这里简单地将适应度定义为基因总和,实际应用中需要根据具体问题定义。- `tic` 和 `toc` 是 MATLAB 中用于计时的命令,分别表示计时开始和结束。- `initGroup` 函数初始化种群,每个个体的基因值在定义的边界内随机生成。- `mutate` 函数实现了变异操作,随机改变某些基因值,并进行修正。
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博文更新于 2025.04.03 ·
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