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百度无人驾驶（中文）.7z

收集的百度在自动驾驶方面的中文专利，供研发参考，也可以供学术研究，可以看Apollo技术的一些问题。

无人驾驶汽车原理.ppt

1、激光发射器 2、雷达 3、摄像头 4、处理器

自动化与无人驾驶

报告详细描述了无人驾驶技术的起源、发展、国内外现状、主要技术等方面。

网络爬虫全解析 技术、原理与实践.part3.rar （可复制、可搜索）

本书介绍了如何开发网络爬虫 。 内容主要包括开发网络爬虫所需要的 Java 语法基础和网络爬虫的工作原理 ， 如何使用开源组件 HttpClient 和爬虫框架 Crawler ^ 抓取网页信息 ， 以及针对抓取到的文本进行有效信息的提取 。 为了扩展抓取能力 ， 本书介绍了实现分布式网络爬虫的关键技术

百度无人驾驶资料合集(78份).zip

百度无人驾驶资料合集（78份） 1带有模块化风扇和热交换器的电子架液体辅助空气冷却 2支持热插拔的输入和输出（IO）子系统 3用于传输信息的方法和设备 4虚拟路由器集群，数据转发方法和装置 5用于呈现信息的方法和设备 6搜索方法，客户端和服务器 7用于监视机器人操作系统中的消息传输频率的方法和装置 8用于监视机器人操作系统中的消息传输频率的方法和装置 9用于动态实现应用功能的方法和装置 10用于执行主机矩阵操作的存储器访问和计算指令的处理器和方法 11识别图像主体区域的方法和装置 12用于基于用户与机器可读内容数据代码的交互来路由数据和连接用户的系统和方法 13使用比例，积分和微分（PID）控制器来控制自主车辆的控制的方法和系统 14服务器柜 15语音合成方法和装置 16在服务器平台上同时测试PCI Express设备 17用于自动驾驶车辆的紧急处理系统（ADV） 18用于捕获基于容器的虚拟化系统中的操作的方法和装置 19无人驾驶车辆转向控制方法和装置 20搜索方法，搜索设备和设备 21搜索方法和装置 22信息提供方法，设备和装置 23车道线路数据处理方法，装置，存储介质和设备 24用于发送搜索结果的方法和装置 25用于定位无人驾驶车辆的无人驾驶车辆，方法，设备和系统 26无人驾驶车辆的数据采集方法和装置 27构建智能和车辆控制模型的方法，以及用于控制智能车辆的方法和设备 28处理文件的方法和装置 29交互式搜索方法和装置 30计算机实现的方向转换方法和装置 31用于监视机器人操作系统中的消息传输频率的方法和装置 32用于确定自动车辆的命令延迟的方法 33基于弹簧系统的自动驾驶车辆换道方法 34交互式搜索和推荐方法和装置 35自动驾驶汽车的集体驾驶风格学习框架 36文件扫描方法和装置 37用于测试无人驾驶车辆中的驾驶控制系统的操作和控制精度的方法和装置 38在移动终端上显示搜索结果的方法和装置 39用于监视网络链路的方法和系统及其存储介质 40用于内核修复和修补的方法和装置 41基于视觉的驾驶场景生成器，用于自动驾驶模拟 42输入方法和系统 43自动驾驶车辆的侧滑补偿​​控制方法 44用于基于实时动态确定的感知在自动车辆中提供内容的系统和方法 45使用电极的自主车辆人类驾驶员接管机制 46扫描文件的方法和装置 47用于确定兴趣点之间的关系的方法和设备 48推送移动应用的方法和系统 49处理视频图像的方法和装置 50自主导航方法和系统，以及地图建模方法和系统 51扫描待扫描信息的方法，装置和计算机设备 52显示屏幕或其部分具有图形用户界面 53提高信息技术硬件风扇效率的方法 54管理机器人操作系统中共享内存的方法和装置 55用于视觉问题回答的基于注意力的可配置卷积神经网络（ABC-CNN）的系统和方法 56用于在机器人操作系统中传输数据的方法和装置 57切换视频流的方法和设备 58用于基于实时交通信息在自动车辆中提供内容的系统和方法 59风险预警方法和装置 60扩展双语语料库数据的方法，装置和存储介质 61基于地理位置信息提供联系的方法和装置 62用于在自动车辆之间提供车辆间通信的系统和方法 63提供电子书和云服务器的方法 64显示屏幕或其部分具有图形用户界面 65显示屏幕或其部分具有动画图形用户界面 66数据传输方法和装置 67用于完全停止自动驾驶车辆的速度控制 68用于区分区域口音的语音数据识别方法，装置和服务器 69用于在移动终端上提供搜索结果的方法和装置 70用于实现web应用的方法，装置，服务器和系统 71现实增强方法，客户端设备和服务器 72显示屏幕或其部分具有图形用户界面 73用于呈现搜索结果的方法和装置 74检查链路健康状况的方法和装置 75用于控制无人驾驶车辆的方法和设备 76动态调整自动驾驶汽车转向率的方法 77用于警告车辆涉水的方法和装置 78用于更新车载导航地图的方法和系统，车载导航设备和移动终端

单片机原理及应用ppt--part1

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JavaWeb开发典型模块大全源代码-part2

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Windows信息安全原理与实践（课件+众多实例源代码+期末复习+扩展内容+配套教材Word完整版）.part2

Windows信息安全原理与实践（课件+众多实例源代码+期末复习+扩展内容+配套教材Word完整版）.part1 ； Windows信息安全原理与实践（课件+众多实例源代码+期末复习+扩展内容+配套教材Word完整版）.part2 ； Windows...

《Visual C／C++系统开发典型实例解析》-源代码-part2

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机器人制作原理及实践_2016.12出版.pdf

机器人制作原理及实践_2016.12出版.pdf 该书是机器人课堂的指导教材，是学校开展机器人教学活动的理想用书。通过书中的课堂活动，学生可以零基础轻松进入机器人世界，通过动手动脑，开阔创新思维，本书分原理篇和实际篇两部分。

自动无人驾驶理论 算法实现

无人驾驶 学习 SLAM autonomous 辅助驾驶，是学习的必备

《Visual C／C++系统开发典型实例解析》-源代码-part3

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Windows信息安全原理与实践（课件+众多实例源代码+期末复习+扩展内容+配套教材Word完整版）.part5

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NLP汉语自然语言处理原理与实践-part2

高清PDF扫描版本； 分成两个部分： 1> NLP汉语自然语言处理原理与实践.part1.rar (5分) 2> NLP汉语自然语言处理原理与实践.part2.rar (5分)

Windows信息安全原理与实践（课件+众多实例源代码+期末复习+扩展内容+配套教材Word完整版）.part3

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单片机原理及应用ppt--part2

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密码编码学与网络安全——原理与实践(第三版)（PDF中文版）part1

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源代码-游戏编程精粹7-Part2

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TACO40-Part1.kep,控制模块的标准教材

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C++.程序设计原理与实践 中文版PART1

C++.程序设计原理与实践 共4部分，请全部下载后解压

谷歌眼镜模板代码-part1

谷歌眼镜的模板开发代码，可以从中学习很多东西

LINUX内核源代码情景分析(上) - part 1

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JavaScript凌厉开发——Ext详解与实践 源码 源代码 part3

JavaScript凌厉开发——Ext详解与实践 源码 源代码 part3 因为源代码比较大，压缩后76M左右 所以分为四个包上传

YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数

本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking 本资源提供了基于YOLOv8-deepsort算法的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数的实现方案。首先，利用YOLOv8算法对视频中的车辆目标进行检测，并对检测到的目标进行标记。然后，通过deepsort算法对标记的车辆目标进行跟踪，实现车辆目标的持续跟踪。最后，根据跟踪结果对车辆数量进行统计，实现车辆计数功能。本资源提供了完整的代码实现和详细的使用说明，帮助读者快速掌握基于YOLOv8-deepsort的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数技术。

YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了

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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt

yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt，需要创建的文件夹都以创建，方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客：https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501

Transformer模型实现长期预测并可视化结果（附代码+数据集+原理介绍）

这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer 不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。其灵活的模型结构允许调整以适应不同复杂度这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer 不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。定制化训练个人数据集进行训练利用python和pytorch实现