GTA-IM数据集
具有场景上下文的长期人体运动预测，ECCV 2020（口服） ，， ，， ， 。
该存储库维护着我们的GTA室内运动数据集（GTA-IM），该数据集着重于室内环境中的人与场景之间的交互作用。我们从逼真的游戏引擎中收集3D人体运动的高清RGB-D图像序列。该数据集具有清晰的3D人体姿势和相机姿势注解，并且在人的外观，室内环境，相机视图和人类活动方面有很大的差异。
目录
演示版
（0）入门
克隆此存储库，然后创建本地环境： conda env create -f environment.yml 。
为了方便起见，我们在demo目录中提供了一部分数据。在本节中，您将能够使用维护的工具脚本来处理我们数据的不同部分。
（1）3D骨架和点云
$ python vis_skeleton_pcd.py -h
usage: vis_skeleton_pcd.py [-h] [-
2022-04-01 11:36:45
74.77MB
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适用于人类的Python作业调度。 使用友好的语法定期运行Python函数（或任何其他可调用的函数）。
一个简单易用的API，可用于调度人的作业。
定期作业的进程内调度程序。 无需额外的流程！
非常轻巧，没有外部依赖性。
出色的测试覆盖率。
在Python和3.6、3.7、3.8、3.9上测试
用法
$ pip install schedule
import schedule
import time
def job ():
print ( "I'm working..." )
schedule . every ( 10 ). seconds . do ( job )
schedule . every ( 10 ). minutes . do ( job )
schedule . every (). hour . do ( job )
schedule . every (
2022-03-30 11:44:11
36KB
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MachineLearning_Project
通过操纵神经网络的各种参数，已经开发出用于人类活动识别的CNN体系结构。 培训和测试在公共数据集MHEALTH上进行，用于将人类活动分为与各种活动相对应的12类。 通过由2个卷积，2个最大池和2个线性层组成的体系结构，我们实现了96％的精度和90.52％的F1得分，优于在同一数据集上训练的几个最新模型。
2022-03-05 19:23:14
98KB
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目录
绪论单元测试
第一章测试
第二章测试
第三章测试
第四章测试
第五章测试
第六章测试
绪论单元测试
【单选题】 (3分) 下列物理学分支学科中，形成时间最早的是
A.热学
B.相对论
√ C.力学
D.电磁学
【单选题】 (3分) 下列关于物理学特征的说法，不恰当的是
A.多做习题可以帮助我们理解物理规律
√ B.物理学与艺术截然不同，物理理论无所谓美感
C.物理学论具有很多的实用价值
D.从整体上了解物理学的概貌可以帮助我们学好物理
【单选题】 (3分) 关于物理学的研究方法，下列说法恰当的是
A.物理学研究必须以实验为前提，实验之前的理论预测毫无意义
B.物理学研究主要依靠计算，只要计算正确也可以不做实验
C.任何物理学研究只能先做实验，从实验中发现规律
√ D.实验和理论的方法并存，相辅相成推动物理学发展
【单选题】 (3分) 下列物理学研究内容与分支学科的对应中，描述不恰当的是
A.对电磁和光运动的研究形成了电磁学和光学
√ B.对机械运动的研究形成了近代物理学
C.对微观粒子运动的研究形成了量子力学
2022-02-23 18:03:23
36KB