1.好的云任源码威客网站
2.怎么分享软件
3.分享ZKEYS公有云分销系统部署详细教程
4.盲盒商城源码开源完整版附搭建教程UNIAPP·HashMart
5.JAVA云HIS医院管理系统源码:可医保对接的云HIS运维平台源码 SaaS模式
6.HDC.Cloud前奏 | 华为云启动CodeHub代码模板共享计划
好的威客网站
都是骗人的。。平网站。台网。站源。码分现实一点吧,任务酷q源码分析想通过做威客网站上的平台任务来赚钱,现阶段来说简直是分享痴人说梦,当然如果有时间有实力可以赚一点小零
花钱,云任源码但是平网站绝对到不了能够养活自己的地步。在发布的台网的任务是真实任务的基础上,我随便说几点原因:
1,站源周期很长,码分稍微钱多一点的任务任务周期都是天到天之间,这期间投标的平台人多如牛毛,中标后又有3到天的选标
期,选标后又有3到天的公示期,最后你确定提钱后还要3天左右的时间钱才到帐。人都饿死了,这钱才送来;
2,竞争的人过于多,设计者的水平有高有低,出任务的人的水平也是有高有低,你的实力再好,做得再好,评标的那个 人是个土老冒,你也白做;就算出任务那个人有一点欣赏水平,但是又保不准是一个托,任务是真的,但钱还是到不了 你手里,白做;就算各方面都很理想,万一跟你竞争的人中间有几个超常发挥的,你也白做;
3,你去看一下那些威客财富榜,最牛的人都做了几年了,财富收入也不过一万七八,管屁用啊?混了一两年才混一个 一万七八,正职工作一个月就能赚五千的重力模型源码话谁还去拼混了一两年才混一万七八的工作,这一万七八还是最好的,没准你 混个一两年威客还混不到一千七八; 往深的我也也不多说了,我就随便说这么三点,你自己去考虑一下吧,我个人觉得威客这东西也就在校学生玩一 下,或者业余时间玩一下就行了,现阶段还不可能当成金饭碗。网站上看着几百几千的任务,似乎很好赚,那只是诱饵而以,狼多肉少,最赚钱的还是网站,威客就是被剥削的群体。
我们要认清威客的这面目~~~~~~
怎么分享软件
怎么分享软件在现代社会中,软件的使用已经成为我们日常生活和工作的重要组成部分。然而,我们有时候需要与他人共享软件,无论是为了协作工作还是为了帮助他人获得所需的软件功能。本文将详细介绍如何分享软件,以满足您的各种需求。
1. 确定软件共享的合法性和许可证
在分享软件之前,首先要确保您有权分享该软件,并且该软件的许可证允许共享。根据软件的许可证类型,您可以选择不同的共享方式。一些软件允许完全免费的共享,而其他软件可能需要付费或遵循特定的共享规则。
2. 使用官方渠道进行软件分享
最安全和最可靠的方式是使用官方渠道进行软件分享。大多数软件开发商都提供官方网站或应用商店,您可以从这些渠道下载和分享软件。通过官方渠道下载和分享软件可以确保软件的完整性和安全性,并避免恶意软件的风险。
3. 共享软件的安装文件
如果您拥有软件的安装文件,您可以将其发送给其他人以共享软件。通常,这些安装文件是filter函数源码以可执行文件(.exe)或压缩文件(.zip)的形式存在的。在分享之前,建议先进行病毒扫描以确保安全性,并在共享时提供详细的安装说明。
4. 使用云存储服务分享软件
云存储服务如Google Drive、Dropbox和OneDrive等,提供了便捷的方式来分享软件。您可以上传软件文件到云存储中,然后生成共享链接发送给他人。在使用云存储服务分享软件时,要确保设置适当的权限,以保护软件的安全性和私密性。
5. 使用P2P文件共享软件
P2P(Peer-to-Peer)文件共享是一种直接从您的计算机向其他用户共享文件的方式。通过使用P2P软件,例如BitTorrent或eMule,您可以共享软件文件并允许其他用户下载。在使用P2P文件共享软件时,请注意合法性和版权问题,并遵循相应的法律规定。
6. 借助版本控制工具进行软件分享
对于开发人员来说,使用版本控制工具如Git或SVN可以方便地共享软件。这些工具允许多人协同工作,并跟踪软件的版本更改。通过使用版本控制工具,您可以共享软件源代码和文件,并允许其他人对软件进行修改和更新。
7. 分享软件的官方下载链接
如果您无法直接分享软件文件或安装文件,您可以分享软件的官方下载链接。大多数软件开发商提供官方网站,用户可以从中下载软件。通过分享官方下载链接,您可以确保用户获取到最新版本的软件,并遵循软件开发商的规定。
结论
分享软件是一项重要而又复杂的任务,需要谨慎处理。在分享软件之前,请确保您拥有合法的精准抄底(源码权利和许可证,并选择合适的共享方式。通过使用官方渠道、共享安装文件、使用云存储服务、P2P文件共享、版本控制工具或官方下载链接,您可以满足各种需求,并确保软件的安全性和合法性。
请在使用本文提供的方法时,充分考虑法律和版权问题,并遵循相关法律法规。这样,您将能够正确、合法地分享软件,并为他人提供便利和帮助。
分享ZKEYS公有云分销系统部署详细教程
ZKEYS公有云分销系统部署教程 通过一套全面的云业务管理系统,ZKEYS为您提供低成本、高可用的云服务部署方法。以下是详细的部署步骤: 步骤1: 准备服务器 确保服务器具备运行所需环境,如合适的操作系统,特别是PHP需安装Swoole Compiler扩展。 步骤2: 域名和备案 使用管局已备案的域名,确保合法性和稳定性。 步骤3: 授权信息 获取ZKEYS的授权信息,用于后续的系统设置。 步骤4: 下载系统源码 从ZKEYS官网获取分销系统源码,开始安装过程。 步骤5-8: 安装与配置 安装ZKEYS公有云分销系统,注意进行授权设置和资源池接口配置,确保系统更新到最新版。 步骤9: 站点全局设置 在后台系统中设置接口、上传、会员等基本功能,确保程序正常运行。 步骤-: 后台权限、产品配置与审核 分配权限,小黄人源码同步产品资源,设置价格和审核工作流,以管理财务和站务。 步骤-: 站点设置和任务管理 完成首页Banner、工单设置,确保站点任务的自动执行。 总的来说,ZKEYS公有云分销系统的部署虽然细节较多,但只要按照官方文档一步步操作,就能顺利上手。ZKEYS作为小鸟云的品牌,提供了详尽的文档支持,方便用户轻松部署和管理。盲盒商城源码开源完整版附搭建教程UNIAPP·HashMart
盲盒商城源码开源教程:UNIAPP·HashMart搭建详解 首先,确保您的环境准备。推荐使用宝塔搭建,获取源码地址后,安装宝塔面板:bt.cn/new/download.html。服务器环境推荐Linux CentOS,安装PHP扩展fileinfo和redis。域名设置示例,解析指向服务器。 对于前端环境,HBuilder X 3.7.6和微信开发者工具是必不可少的,Node.js版本需保持在v..0以上。 安装步骤如下:从码云下载源码至api目录,解压备用。
在宝塔中新建网站,上传api目录内容至服务器。
通过浏览器访问安装,依次输入协议、数据库信息,检查并安装。
安装完毕后,删除安装目录,登录后台使用管理员密码(如admin)。
为了自动处理超时订单,需配置定时任务,通过supervisor管理器定时运行ThinkPHP的crontab。 小程序编译方面,用HBuilderX打开uniapp文件夹,配置微信小程序AppID和接口地址,确保uniCloud文件夹在运行时存在。 最后,对于App编译,需设置uni-app应用标识和图标,配置云函数、云空间关联,完成发行并发布到App Store或Google Play。 基础配置至关重要,包括存储引擎、支付参数、小程序和uniapp配置。确保这些设置无误,盲盒商城系统才能正常运行。JAVA云HIS医院管理系统源码:可医保对接的云HIS运维平台源码 SaaS模式
云HIS是专门为中小型医疗健康机构设计的云端诊所服务平台,提供内部管理、临床辅助决策、体检、客户管理、健康管理等全面解决方案。系统集成了多个大系统和子模块,助力诊所和家庭医生在销售、管理和服务等方面提升效率。
基于SaaS模式的Java版云HIS系统,在公立二甲医院应用三年,经过多轮优化,运行稳定、功能丰富,界面布局合理,操作简单。
系统融合B/S版电子病历系统,支持电子病历四级,拥有自主知识产权。
技术细节方面,前端采用Angular+Nginx,后台使用Java+Spring、SpringBoot、SpringMVC、SpringSecurity、MyBatisPlus等技术。数据库为MySQL + MyCat,缓存为Redis+J2Cache,消息队列采用RabbitMQ,任务调度中心为XxlJob。接口技术包括RESTful API、WebSocket和WebService,报表组件为itext、POI和ureport2,数据库监控组件为Canal。
云HIS系统对接医保流程包括准备阶段、技术对接阶段、业务协同阶段和后续维护与优化阶段。在准备阶段,需了解医保政策和要求,准备系统环境。在技术对接阶段,确定接口规范,开发医保接口,并进行测试和验证。在业务协同阶段,实现业务流程对接和数据同步。在后续维护与优化阶段,监控与故障处理,政策更新与适配,安全与保密工作。
云HIS系统具有成本节约、高效运维、安全可靠和政策支持等优势,为医疗机构提供便捷、高效的医保服务。无论是大型三甲医院、连锁医疗集团还是中小型医疗机构,云HIS都是实现高效低成本云计算的最佳选择。
HDC.Cloud前奏 | 华为云启动CodeHub代码模板共享计划
华为云DevCloud提供CodeHub代码托管服务,支持基于Git的在线代码托管,具备安全管控、成员/权限管理、分支保护/合并、在线编辑、统计服务等功能。CodeHub汇集不同开发语言和应用场景的示例源代码,开发者可快速创建项目,通过配置华为云流水线服务和相关云资源,在云端实时运行应用。华为开发者联盟、AI、鲲鹏、云原生、IoT等大量官方模板已入驻。
为推动代码资源共享,华为云DevCloud启动了CodeHub代码模板共享计划,邀请开发者引用/贡献代码模板,活动时间为年月日至年1月日。活动分为四期,首期聚焦AI/大数据模板。
码豆是华为云DevCloud会员中心的消费积分,用户可通过上传、分享、引用、点赞模板代码获取积分,或完成指定任务获取积分,积分可用于兑换会员中心礼品。活动面向所有华为云DevCloud用户,参与者可获得华为Mate 5G版手机、折叠键盘、DeLUX立式工程学鼠标等丰富奖品。评奖维度包括引用次数、点赞次数、代码模板质量,以及共享模板的数量、成功分享次数等。
参与流程包括注册华为云DevCloud账号、上传代码模板、公开分享模板等步骤。活动奖励将即时发放(除口碑模板奖外),所有疑问可咨询小助手:devcloud1。活动期间,华为开发者大会(Cloud)将在深圳会展中心举办,华为云将带来更多内容干货。关注华为云公众号,获取更多活动详情和精彩内容。
pythonå¨çº¿ç½ç«(pythonç½ç«)
Pythonå¼åè¿åªäºç¥åç½ç«å游æï¼
è°·æï¼GoogleAppEngineããGoogleearthãè°·æç¬è«ãGoogle广åä¹ä¹æç项ç®é½å¨å¤§é使ç¨Pythonå¼å
CIAï¼ç¾å½ä¸æ å±ç½ç«å°±æ¯ç¨Pythonå¼åç
NASAï¼ç¾å½èªå¤©å±(NASA)大é使ç¨Pythonè¿è¡æ°æ®åæåè¿ç®ãç¾å½å®èªå±ä»å¹´èµ·æpythonä½ä¸ºä¸»è¦å¼åè¯è¨ã
YouTubeï¼ä¸çä¸æ大çè§é¢ç½ç«YouTubeå°±æ¯Pythonå¼åç
Dropboxï¼ç¾å½æ大çå¨çº¿äºåå¨ç½ç«ï¼å ¨é¨ç¨Pythonå®ç°ï¼æ¯å¤©ç½ç«å¤ç亿个æ件çä¸ä¼ åä¸è½½ã
Instagramï¼ç¾å½æ大çå¾çå享社交ç½ç«ï¼æ¯å¤©è¶ è¿3åå²æ©¡ä¸å¼ ç §ç被å享ï¼å ¨é¨ç¨Pythonå¼å
Facebookï¼å¤§éçåºç¡åºåéè¿Pythonå®ç°ç
Redhatï¼ä¸çä¸ææµè¡çLinuxåæ°çæ¬ä¸çyumå 管çå·¥å ·å°±æ¯ç¨é¡·è¡¡Pythonå¼åç
è±ç£ï¼å ¬å¸å ä¹ææçä¸å¡åæ¯éè¿Pythonå¼åç
ç¥ä¹ï¼å½å æ大çé®ç社åºï¼éè¿Pythonå¼å(Quora)
æ¥é¨å»çï¼å½å ç¥åçå¨çº¿å»çç½ç«æ¯ç¨Pythonå¼åç
é¤ä¸é¢ä¹å¤ï¼è¿ææçãéå±±ãè ¾è®¯ãç大ãç½æãç¾åº¦ãé¿éãæ·å®ãåè±ãæ°æµªãæ壳çå ¬å¸é½å¨ä½¿ç¨Pythonå®æåç§åæ ·çä»»å¡ã
æ±æ¯è¾å¥½çPythonç»ä¹ ç½ç«
éåPythonå ¥é¨é¥¥å å¦ä¹ ç5个ç½ç«
1.Pythonå®æ¹ç½ç«
ææå¨çPythonæç¨ã
2.èé¸æç¨Pythonæç¨
åºæ¬å ¥é¨çº§æç¨ï¼è¿æä¸äºç®åçè¿é¶çå³éæç¨ã
3.å»éªå³°çPythonæç¨
å»éªå³°èå¸ç²ççæç¨ç¸å½ä¸éï¼ç±æµ å ¥æ·±ï¼ç®æ¯è¿é¶æç¨ï¼ä¸æ¥æ¥æ·±å ¥ï¼åé¢è¿æä¾äºä¸ä¸ªå®ææç¨ã
4.Pythonä¸æå¦ä¹ 大æ¬è¥
è¿éæFlaskèµæå¤§å ¨ï¼å¦æä½ éè¦ï¼å¯ä»¥æ¾å°
ä½ æ³è¦çå ä¹æææç¨ã
5.github
å¸æ对å¨å¤§å¦éå¦ä¹ Python课ç¨çåå¦ï¼æè æ°æå¦ä¹ Pythonæä¾å¸®å©ã
å¦ä½ç¨Pythonæ建ä¸ä¸ªç½ç«ï¼Pythonæ建ç½ç«ï¼å©ç¨ç°æçæ¡æ¶è¿æ¯æºç®åçãå¨è¿æ»åé举ä¸ä¸ªä¾å-å©ç¨Flaskæ建ä¸ä¸ªç½ç«ã
Flask
Flaskæ¯ä¸ä¸ªä½¿ç¨Pythonç¼åçè½»é级Webåºç¨æ¡æ¶ãå ¶WSGIå·¥å ·ç®±éç¨Werkzeugï¼æ¨¡æ¿å¼æå使ç¨Jinja2ãFlaskå建ä¸ä¸ªåºç¨å¾ç®åï¼åªéè¦ä¸è¡ä»£ç å°±å¯ä»¥å建ä¸ä¸ªåºç¨ãä¸ä¸ªæå°çåºç¨çèµ·æ¥åè¿æ ·:
ç´æ¥æ§è¡pythonhello.pyï¼å°±å¯ä»¥çå°é¡µé¢å°±å¯ä»¥è®¿é®äºï¼è¿åªæ¯å®æ¹ç»åºçä¸ä¸ªç¤ºä¾ï¼æ¹ä¾¿å¦ä¹ ã
åºç¨åå§å
ææFlaskç¨åºé½å¿ é¡»å建ä¸ä¸ªç¨åºå®ä¾ãWebæå¡å¨ä½¿ç¨ä¸ç§å为Webæå¡å¨ç½å ³æ¥å£ï¼WebServerGatewayInterfaceï¼WSGIï¼çåè®®ï¼ææ¥æ¶èªå®¢æ·ç«¯çææ请æ±é½è½¬äº¤ç»è¿ä¸ªå¯¹è±¡å¤çãç¨åºå®ä¾æ¯Flaskç±»ç对象ï¼ç»å¸¸ä½¿ç¨ä¸è¿°ä»£ç å建ï¼
Flaskç±»çæé å½æ°åªæä¸ä¸ªå¿ é¡»æå®çåæ°ï¼å³ç¨åºä¸»æ¨¡åæå çååãå¨å¤§å¤æ°ç¨åºä¸ï¼Pythonç__name__åéå°±æ¯æéçå¼ã
è·¯ç±åè§å¾å½æ°
客æ·ç«¯ï¼ä¾å¦Webæµè§å¨ï¼æ请æ±åéç»Webæå¡å¨ï¼Webæå¡å¨åæ请æ±åéç»Flaskç¨åºå®ä¾ãç¨å¤ä½åºå®ä¾éè¦ç¥é对æ¯ä¸ªURL请æ±è¿è¡åªäºä»£ç ï¼æ以ä¿åäºä¸ä¸ªURLå°Pythonå½æ°çæ å°å ³ç³»ãå¤çURLåå½æ°ä¹é´å ³ç³»çç¨åºç§°ä¸ºè·¯ç±ãå¨Flaskç¨åºä¸å®ä¹ä»¿è®©æ»è·¯ç±çæç®ä¾¿æ¹å¼ï¼æ¯ä½¿ç¨ç¨åºå®ä¾æä¾çapp.route修饰å¨ï¼æ修饰çå½æ°æ³¨å为路ç±ãä¸é¢çä¾å说æäºå¦ä½ä½¿ç¨è¿ä¸ªä¿®é¥°å¨å£°æè·¯ç±ï¼
index()å½æ°æ³¨å为ç¨åºæ ¹å°åçå¤çç¨åºãå¦æé¨ç½²ç¨åºçæå¡å¨åå为ï¼å¨æµè§å¨ä¸è®¿é®p
å¯å¨æå¡å¨
ç¨åºå®ä¾ç¨runæ¹æ³å¯å¨Flaskéæçå¼åWebæå¡å¨ï¼
__name__=='__main__'æ¯Pythonçæ¯å¸¸ç¨æ³ï¼å¨è¿éç¡®ä¿ç´æ¥æ§è¡è¿ä¸ªèæ¬æ¶æå¯å¨å¼åWebæå¡å¨ãå¦æè¿ä¸ªèæ¬ç±å ¶ä»èæ¬å¼å ¥ï¼ç¨åºåå®ç¶çº§èæ¬ä¼å¯å¨ä¸åçæå¡å¨ï¼å æ¤ä¸ä¼æ§è¡app.run()ãæå¡å¨å¯å¨åï¼ä¼è¿å ¥è½®è¯¢ï¼çå¾ å¹¶å¤ç请æ±ã轮询ä¼ä¸ç´è¿è¡ï¼ç´å°ç¨åºåæ¢ï¼æ¯å¦æCtrl-Cé®ã
Flaskå¼åçç½ç«å®ä¾
æ¬ç¤ºä¾ä¸ç½ç«çç»æå¦ä¸
å¯å¨æå¡å¨çé¢
访é®WEB页é¢
æ´ä¸ªæ¯å©ç¨Flaskèªå·±æ建çä¸ä¸ªWEB页é¢ï¼æ°æ®åºè¯è¿mysqlåmongodbé½å¯ä»¥æ£å¸¸è®¿é®ãæ´ä½æè§Flaskçå¦ä¹ ææ¬ä¼æ¯Djangoä½ï¼èä¸ä¹æ¯Djangoæ´çµæ´»ã
pythonå¦ä¹ ç½ç«æ¨èï¼æ°æå ¥é¨1.Python.org
Pythonå®æ¹ç½ç«ãä½ å¯ä»¥ä»è¿éä¸è½½Pythonãéå¢ä½¿ç¨ãå¦ä¹ Pythonãå®æ¹ææ¡£èªç¶æ¯ææå¨çå¦ä¹ èµæï¼åªè¦ä½ è±ææ°´å¹³å¤ï¼å¦ä¹ èµ·æ¥åºè¯¥ä¸é¾ã
2.Pythonæç¨
Pythonæç¨ä»¥åä»¥å ¶ä¸ºä»£é¡·æ¸æ©è¡¨çä¸ç³»åä¸æPythonæç¨ãèèå°å¯è½é¨å人çè±ææ°´å¹³ä¼æ为é 读Pythonå®æ¹ææ¡£çéç¢ï¼æ以ä¸ææç¨ä¹æ¯å¿ é¡»çãç¸å¯¹äºå®æ¹ææ¡£ï¼è¿æ¹æç¨å¯è½æ´å éååå¦è ï¼ä¹æ¯è¾è½å¤å»ºç«ä½ç³»ã
3.StackOverflow
è±è¯ç«ç¹ï¼%çç¨åºåæ¥å¸¸å·¥ä½å°±æ¯ä»åæ°Googleå¤å¶ä»£ç ï¼å©ä¸ç%å°±æ¯ä»è¿ä¸ªç½ç«å¤å¶äºã
4.Django
以åå ¶ä»å¸¸ç¨çæææ¡æ¶çææ¡£ãä¸åçå¦ä¹ æ¹åä¼æä¸åçæ¡æ¶ï¼æ¯å¦tensorflowãFlaskãTornadoãRequestsãScrapyççã
5.CSDN
以CSDN为代表çä¸ä¼å½å å客ç«ï¼è¿æCTOãå¼æºä¸å½ãå客åççã
æ¨èå 个å¦ä¹ Pythonçå è´¹ç½ç«1ãPython@Coursera
è¿ä¸ªæ¸ æ©è¯¾ç¨æ¯ä¸ºä»æ¥æ²¡æ¥è§¦è¿ç¼ç¨ç人åå¤çãä½ åªéè¦å°å¦çæ°å¦æ°´å¹³å°±å¯ä»¥äºã
2ãIntrotoComputerScience@Udacity
Udacityæä¾äºä¸ä¸ªå¾æ£çå 费课ç¨ï¼å¼ä½ è¿å ¥Pythonç¼ç¨çæéåå¦ä¹ å ³äºæç´¢å¼æç许å¤ä¸è¥¿ï¼ä»¥åå¦ä½ç¼åä½ èªå·±çå°åç½ç»ç¬è«ã
3ãPythonspot
Pythonspotæ¯ä¸ä¸ªç»¼åæç¨ï¼ååäºå¾å¤ä¸åç±»å«çç¥è¯æ¿åï¼é¦å ä½ å°æ¥æåå¦è èµæºæ¥å¸®ä½ å¼å§è°¨éµPythonçå¦ä¹ ï¼ç¶åä½ ç»§ç»ä¿æåè¿ä½ è½å¦å°æ´å¤å ³äºä½¿ç¨Pythonå¼åwebçã
å¦ä½æ¾å°Pythonçå®æ¹ç½ç«ï¼ç¾åº¦æç´¢pythonï¼æå®æ¹æ å¿çå°±æ¯ã
å¦ä½æ¾å°Pythonçå®æ¹ç½ç«ï¼å¯ä»¥é 读ç¸å ³ä¹¦ç±ï¼ä¸è¿ï¼è¿ç±»åçé®é¢æ´ç´æ¥çæ¯ç´æ¥æç´¢ãä¸è±ææç´¢é½å¯ä»¥ï¼ç¾åº¦æç´¢å¯ä»¥ä½¿ç¨å ³é®è¯Pythonå®æ¹ç½ç«ï¼å¦ä¸å¾æ示å°å¯çï¼ç¬¬äºæ¡è®°å½å°±æ¯äºï¼è¦æ³¨æçæ¯ï¼å®æ¹ç½ç«æ¯å¸¦âå®æ¹âåæ ·çï¼è¿æ¯ç¾åº¦çä¿¡èªè®¤è¯ï¼è¯¦ç»æ åµå¯éè¿ç¾åº¦å®æ¹äºè§£ã
ç¸å ³æå±
Pythonç±è·å °æ°å¦å计ç®æºç§å¦ç 究å¦ä¼çGuidovanRossumäºå¹´ä»£å设计ï¼ä½ä¸ºä¸é¨å«ä½ABCè¯è¨çæ¿ä»£åãPythonæä¾äºé«æçé«çº§æ°æ®ç»æï¼è¿è½ç®åææå°é¢å对象ç¼ç¨ã
Python解汪桥éå¨æäºæ©å±ï¼å¯ä»¥ä½¿ç¨CæC++ï¼æè å ¶ä»å¯ä»¥éè¿Cè°ç¨çè¯è¨ï¼æ©å±æ°çåè½åæ°æ®ç±»åã?Pythonä¹å¯ç¨äºå¯å®å¶å软件ä¸çæ©å±ç¨åºè¯è¨ãPython丰å¯çæ ååºï¼æä¾äºéç¨äºå个主è¦ç³»ç»å¹³å°çæºç ææºå¨ç 没åã
å¹´æï¼è¯è¨æµè¡ææ°çç¼è¯å¨Tiobeå°Pythonå å为æå欢è¿çç¼ç¨è¯è¨ï¼å¹´æ¥é¦æ¬¡å°å ¶ç½®äºJavaãCåJavaScriptä¹ä¸ã
以ä¸å 容åèç¾åº¦ç¾ç§-Python
精选了篇三维点云顶会论文及源码分享,含最新
三维点云技术在自动驾驶、机器人和增强现实等领域得到广泛应用。近年来,随着深度学习的发展,3D点云技术成为计算机视觉研究的热点,面临数据获取、处理、分析和应用的挑战。学姐整理了近三年各大顶会中关于3D点云的论文,共篇,供有志于发表论文的同学参考。 以下是其中几篇论文的简介: CVPR 1. Attention-based Point Cloud Edge Sampling (APES) 该文提出了一种基于注意力的点云边缘采样方法,通过提取轮廓上的显著点,在多个任务中表现出良好性能。 2. IterativePFN: True Iterative Point Cloud Filtering 作者提出了迭代点云过滤网络IterativePFN,它通过内部模拟真实的迭代过滤过程,使用新颖的损失函数训练,能捕捉中间过滤结果之间的关系。 3. ULIP: Learning a Unified Representation of Language, Images, and Point Clouds 该文提出ULIP,通过预训练学习统一的多模态表示,克服训练三元组不足的问题,利用图像文本模型获得共享的视觉语义空间。 4. SCPNet: Semantic Scene Completion on Point Cloud 论文提出了改进语义场景完成性能的方法,包括重新设计完成子网络、设计师生知识蒸馏和使用泛光分割标签校正完成标签。 5. ACL-SPC: Adaptive Closed-Loop system for Self-Supervised Point Cloud Completion 该论文提出自监督的点云补全框架ACL-SPC,可进行同域训练和测试,无需合成数据,使用自适应闭环系统实现无先验信息的点云自监督补全。 6. Learning Human-to-Robot Handovers from Point Clouds 论文提出一个端到端框架,学习视觉的人机交接控制策略,通过训练实现从模拟到真实的有效迁移。 7. PartManip: Learning Cross-Category Generalizable Part Manipulation Policy from Point Cloud Observations 该文构建了基于部件的跨类别物体操作基准,提出了专家示教和对抗学习方法,实现基于稀疏点云的通用跨类别物体操作策略学习。 8. PiMAE: Point Cloud and Image Interactive Masked Autoencoders for 3D Object Detection 论文提出了跨模态自监督预训练框架PiMAE,通过交互、共享解码器和跨模态重建模块,提升点云和图像的表示学习。 9. Complete-to-Partial 4D Distillation for Self-Supervised Point Cloud Sequence Representation Learning 本文提出了一种4D自监督预训练方法,将4D表示学习表述为一个teacher-student知识蒸馏框架,提高学生模型的学习能力。 ICCV . Robo3D: Towards Robust and Reliable 3D Perception against Corruptions 该文提出了一个面向3D检测和分割模型鲁棒性的基准测试集Robo3D,旨在探究模型在非理想场景下的可靠性。