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Epub: Real-Time 3D Rendering Using DirectX and HLSL

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简介：
本书深入浅出地介绍了使用DirectX和HLSL进行实时三维渲染的技术，适合游戏开发人员和技术爱好者阅读。 Real-Time 3D Rendering with DirectX and HLSL 英文epub 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者删除。本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者删除。

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  • Epub: Real-Time 3D Rendering Using DirectX and HLSL
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    本书深入浅出地介绍了使用DirectX和HLSL进行实时三维渲染的技术，适合游戏开发人员和技术爱好者阅读。 Real-Time 3D Rendering with DirectX and HLSL 英文epub 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者删除。本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者删除。
     
  • Real-Time Rendering, 4th Edition.pdf
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    《Real-Time Rendering》第四版是一本全面介绍实时渲染技术及其应用的权威著作，涵盖光照、纹理映射、阴影等主题。 只要3分，包含全彩图和全文字的内容，最关键的是文件大小仅为39M，并非令人担忧的910M。
     
  • 《Real-Time Rendering》第四版 完整版 全彩 892MB
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    本书是实时渲染领域的经典之作，《Real-Time Rendering》第四版全面更新，涵盖现代图形学的最新进展，全彩印刷，文件大小为892MB。 《Real-Time Rendering》第四版完整版全彩PDF文件大小为892MB。这里提供的是百度云链接。
     
  • Gesture Recognition with TensorFlow and CNN: Real-time Hand Gesture Detection Using Convolutional Neural
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    本项目利用TensorFlow和卷积神经网络（CNN）实现手势识别系统，专注于实时手部姿态检测，并提供图形用户界面（GUI）。 利用卷积神经网络实时识别手势动作 本项目旨在识别五种不同的手势动作：剪刀、石头、布、OK以及good。 项目文件如下： - data 文件夹：存放训练集、测试集及在线检测时保存的图像。 - ges_ico 文件夹：包含UI窗口使用的各种图标。 - log 文件夹：存储经过训练后的CNN网络模型参数。 - CallFrame.py 文件：负责调用界面文件并编写信号与槽函数，是界面逻辑的核心部分。 - Frame.py 文件：通过PyQt5的设计工具生成的用户界面布局和控件定义文件，用于构建图形化操作界面。 - GetTestImage.py 文件：使用OpenCV获取图片并对图像进行标记处理，以创建测试集。 - GetTrainImage.py 文件：同样利用OpenCV来采集并标注训练用的数据集。 - SaveGesture.py 文件：通过实时捕捉视频帧中的手势动作，并对其进行预处理以便于后续的识别操作。该文件是实现在线检测的核心部件之一。 - TestGesture.py 文件：将实时捕获到的手势图片传送到已训练好的CNN模型中进行预测，从而完成对手势类型的实际分类任务。
     
  • Voila: Real-Time Visual Anomaly Detection and Monitoring System...
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    Voila是一款实时视觉异常检测与监控系统，能够迅速识别并响应各种环境中的异常情况，保障安全高效的操作环境。 Voila: Visual Anomaly Detection and Monitoring with Streaming Spatiotemporal Data 该研究提出了一种名为Voila的方法，专注于利用流式时空数据进行视觉异常检测与监控。这种方法能够有效地识别并跟踪复杂环境中的不寻常事件或模式，为实时数据分析和智能决策提供了强有力的支持。
     
  • Real-Time Systems and Programming Languages: Ada (4th Edition)
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    《Real-Time Systems and Programming Languages》第四版专注于实时系统编程语言Ada，深入探讨了其设计原理、应用实践及在实时环境中的优势。 Real-Time Systems and Programming Languages Ada, Real-Time Java and C with POSIX (4th Edition).pdf 这本书涵盖了实时系统的编程语言，包括Ada、Java和C语言，并详细介绍了POSIX标准在这些语言中的应用。
     
  • Real-Time Multi-Person 2D Pose Estimation Using Part Affinity Fields
    优质
    本文提出了一种使用部分亲和字段进行实时多人二维姿态估计的方法，显著提升了复杂场景下的姿态识别精度与速度。 《基于部分亲和场的实时多人二维姿态估计》一文介绍了使用部分亲和场进行实时多人体2D姿态估计的方法，旨在帮助研究此论文的朋友节省时间。
     
  • Real-Time Multi-Person 2D Pose Estimation Using Part Affinity Fields
    优质
    本文提出了一种利用部分亲和字段（PAF）进行实时多人二维姿态估计的方法，有效提升了复杂场景下人体关键点检测精度与速度。 Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields 使用Part Affinity Fields进行实时多人二维姿态估计的源代码，包括open pose、caffe、python和matlab。