point = np.asarray(pcd.points) points = np.array(point)

时间: 2024-02-17 12:17:39 浏览: 148
ZIP

三维模型-three.js-PCD模型文件，用于three.js显示pcd文件

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这段代码的作用是将一个 `pcd` 变量中的点云数据转换成 numpy 数组格式，并存储在 `points` 变量中。具体来说，首先将 `pcd` 变量中的点云数据转换成 numpy 数组格式的 `point` 变量，再将 `point` 变量复制一份存储在 `points` 变量中。这样做的目的可能是为了方便后续的数据处理和分析。
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def CamealToPlane(self,pm=None): # init camera if(pm is None): return False pm[np.isnan(pm[:,0])]=[0,0,0] pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(np.asarray(pm)) downpcd = pcd.voxel_down_sample(0.05) plane,inl = downpcd.segment_plane(0.01,5,10000) if(self.showResult == 2): print("Plane:",plane) vecz=plane[:3] # plane_heigh = -plane[3]/plane[2] vecz/= np.sqrt(vecz.dot(vecz)) vecy = np.cross(vecz,[0,0,1]) vecx = np.cross(vecz,vecy) vecx/= np.sqrt(vecx.dot(vecx)) vecy = np.cross(vecz,vecx) PlaneRotation=np.asarray([vecx,vecy,vecz]) TPlaneRotation = PlaneRotation.T print(TPlaneRotation) self.Rt = TPlaneRotation.reshape((3, 3)) if(self.showResult): innerpoints = downpcd.select_by_index(inl) # innerpoints.paint_uniform_color([1, 0, 0]) # outpoints = downpcd.select_by_index(inl,invert=True) # outpoints.paint_uniform_color([0, 1, 0]) # o3d.visualization.draw_geometries([innerpoints,outpoints],'Vis') self.pcd_show.points=innerpoints.points self.T_show = [] self.Datachaged=True self.SavePara(self.config_path) # o3d.visualization.draw_geometries([coord,coordtemp,pcd,visplane],'Vis')

然后将 pm 转化成 Open3D 中的 PointCloud 对象 pcd，并对点云进行降采样。接下来使用 RANSAC 算法对点云进行平面分割，得到平面的法向量和内点。然后通过平面的法向量和参考向量 [0,0,1] 计算平面的旋转矩阵 ...

优化 import numpy as np import open3d as o3d from sklearn.cluster import DBSCAN # 读取点云数据 pcd = o3d.io.read_point_cloud("laser.pcd") points = np.asarray(pcd.points) # DBSCAN聚类 dbscan = DBSCAN(eps=0.2, min_samples=10) dbscan.fit(points) labels = dbscan.labels_ # 获取可行驶区域点云数据 drivable_mask = labels != -1 drivable_points = points[drivable_mask] # 获取路沿点云数据 curb_mask = np.logical_and(labels != -1, points[:, 1] < 0) curb_points = points[curb_mask] # 获取车道线点云数据 line_mask = np.logical_and(labels != -1, points[:, 1] >= 0) line_points = points[line_mask] # 可视化结果 drivable_pcd = o3d.geometry.PointCloud() drivable_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(drivable_points) o3d.visualization.draw_geometries([drivable_pcd]) curb_pcd = o3d.geometry.PointCloud() curb_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(curb_points) o3d.visualization.draw_geometries([curb_pcd]) line_pcd = o3d.geometry.PointCloud() line_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(line_points) o3d.visualization.draw_geometries([line_pcd])

1. 可以将 np.asarray(pcd.points) 改为 pcd.points，因为 read_point_cloud 函数返回的就是一个 PointCloud 对象，不需要再转换一次。 2. 可以使用 o3d.visualization.draw_geometries([drivable_pcd, ...

import open3d as o3d import numpy as np pcd = o3d.io.read_point_cloud("data.pcd") points = np.asarray(pcd.points) bbox = pcd.get_axis_aligned_bounding_box() bbox_points = np.asarray(bbox.get_box_points()) vis = o3d.visualization.Visualizer() vis.create_window() vis.add_geometry(pcd) bbox_lines = [[0,1],[1,2],[2,3],[3,0], [4,5],[5,6],[6,7],[7,4], [0,4],[1,5],[2,6],[3,7]] bbox_colors = [[1,0,0] for i in range(len(bbox_lines))] line_set = o3d.geometry.LineSet( points=o3d.utility.Vector3dVector(bbox_points), lines=o3d.utility.Vector2iVector(bbox_lines), ) line_set.colors = o3d.utility.Vector3dVector(bbox_colors) vis.add_geometry(line_set) labels = np.zeros(points.shape[0]) eps = 0.1 min_points = 10 for i in range(points.shape[0]): if labels[i] != 0: continue neighbors = np.where(np.sum((points - points[i])2, axis=1) < eps2)[0] if neighbors.shape[0] < min_points: labels[i] = -1 else: labels[neighbors] = i+1 cluster_colors = [[np.random.uniform(0, 1), np.random.uniform(0, 1), np.random.uniform(0, 1)] for i in range(np.max(labels))] for i in range(np.max(labels)): if i == -1: continue cluster_points = points[labels==i,:] cluster_pcd = o3d.geometry.PointCloud() cluster_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(cluster_points) cluster_pcd.paint_uniform_color(cluster_colors[i]) vis.add_geometry(cluster_pcd) vis.run() vis.destroy_window() open3d未响应

3. 在第14行中，将 (points - points[i])2 修改为 (points - points[i])**2，以便进行平方运算。 在修改完成后，你可以尝试重新运行代码，并检查是否能够正常运行。如果仍然有问题，你可以提供更详细的错误信息...

import numpy as np import open3d as o3d # 读取pcd文件 pcd = o3d.io.read_point_cloud(r"E:\BISHE\pcd\output2.pcd") # 获取点云数据 points = np.asarray(pcd.points) # 计算包围盒体积 bbox_volume = pcd.get_axis_aligned_bounding_box().volume() # 计算点云体积 point_volume = points.shape[0] * np.mean(np.linalg.norm(points, axis=1)) ** 3 / 6 * np.pi # 打印结果 print("Bounding box volume:", bbox_volume) print("Point cloud volume:", point_volume)请在这段函数最后添加一些代码，功能为生成一个txt文件，内容为bbox_volume和point_volume这两个变量

with open('volume.txt', 'w') as f: f.write("Bounding box volume: {}\n".format(bbox_volume)) f.write("Point cloud volume: {}\n".format(point_volume)) print("Volume data saved to volume.txt") 这...

rot_mat = np.asarray(pcd.get_rotation_matrix()) AttributeError: 'open3d.cpu.pybind.geometry.PointCloud' object has no attribute 'get_rotation_matrix'

points = np.asarray(pcd.points) # 计算最小高度值 min_height = np.min(points[:, 2]) # 将最小高度值转换回点云坐标系 min_height_point = [0, 0, min_height] min_height_point = np.asarray(min_height_point...

cloud = o3d.io.read_point_cloud("Model.pcd") Delta = 0.01 dPlatform = 0.3 point_cloud = np.asarray(cloud.points) _, _, z_min = np.amin(point_cloud, axis=0) idx = [] for i in range(len(point_cloud)): index = np.floor((point_cloud[i][2] - z_min) / dPlatform) sliceMin = z_min + index * dPlatform if sliceMin <= point_cloud[i][2] < sliceMin + Delta: idx.append(i) slicing_cloud = (cloud.select_by_index(idx))这段代码获取了几个点云切片，如何改可以单独获得每个切片

point_cloud = np.asarray(cloud.points) _, _, z_min = np.amin(point_cloud, axis=0) slicing_clouds = [] # 存储每个切片的列表 for index in range(int((np.max(point_cloud[:,2]) - z_min) / dPlatform)): # ...

import open3d as o3d import numpy as np import os import glob global picked_points picked_points = [] def pick_points(vis): global picked_points point_id = vis.get_picked_points()[0] point = np.asarray(vis.get_render_option().pointcloud.vertices)[point_id] picked_points.append(point) print("Point picked:", point) def main(): # 加载点云数据 folder_path = "D:/Data/ROS/bin" bin_files = glob.glob(os.path.join(folder_path, "*.bin")) bin_num = 0 data = None for bin_file in bin_files: bin_num += 1 if data is None: data = np.fromfile(bin_file, dtype=np.float32)[62:].reshape([-1, 7]) else: data = data + np.fromfile(bin_file, dtype=np.float32)[62:].reshape([-1, 7]) data = data / bin_num position = data[:, :3] pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(position) # 设置点云颜色为随机颜色 pcd.paint_uniform_color(np.random.rand(3)) # 创建点云查找树 pcd_tree = o3d.geometry.KDTreeFlann(pcd) # 创建可视化窗口并添加点云数据 vis = o3d.visualization.VisualizerWithVertexSelection() vis.create_window() vis.add_geometry(pcd) # 设置鼠标事件回调函数 vis.register_selection_changed_callback(pick_points) # 显示可视化窗口 vis.run() vis.destroy_window() if __name__ == "__main__": main() 帮我检视一下这段代码，报错为TypeError: pick_points() missing 1 required positional argument: 'vis'

这段代码中，函数 pick_points() 需要一个名为 vis 的参数，但该参数在函数被调用时未被传递。在 register_selection_changed_callback() 函数中，应该将 pick_points 函数作为参数传递给 selection_...

import numpy as np import open3d as o3d # 读取点云数据 pcd = o3d.io.read_point_cloud("your_point_cloud_file") # 获取点云数据中每个点的坐标信息 points = np.asarray(pcd.points) # 获取前10个点的坐标信息 first_10_points = points[:10] # 打印前10个点的坐标信息 print(first_10_points)这段代码中获取坐标数据后如何单独获取高度数据

假设 points 是点云数据中每个点的坐标数组，可以使用以下代码来获取所有点的高度数据： python heights = points[:, 2] # 第3列为高度信息 其中，points[:, 2] 表示获取 points 数组中所有行（即...

pcd = o3d.io.read_point_cloud("D:\\software\\PMP-Net-main\\PMP-Net-main\\completepcd\\"+txt_path[i]) points = np.array(pcd.points) n = np.random.choice(len(points), 16384, replace=False) # s随机采500个数据，这种随机方式也可以自己定义 pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(points[n]) o3d.io.write_point_cloud("D:\software\PMP-Net-main\PMP-Net-main\complete\\"+txt_path[i], pcd) i=i+1这段代码的随机采样的采样规则是什么？

2. 然后，将点云数据转换为NumPy数组，通过np.array(pcd.points)获取点的坐标。 3. 接下来，使用np.random.choice函数从点的坐标数组中随机选择16384个点（即采样数量为16384），并且设置replace=False以确保...

import open3d as o3d import numpy as np import torch import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt # 读取点云文件 pcd = o3d.io.read_point_cloud(r"E:\BISHE\pcd\neuvsnap_0418_154523.pcd") def gaussian_filter(input, kernel_size=3, sigma=0.5): # Create a 1D Gaussian kernel kernel = np.exp(-np.square(np.arange(-kernel_size // 2 + 1, kernel_size // 2 + 1)) / (2 * np.square(sigma))) kernel = torch.FloatTensor(kernel).unsqueeze(0).unsqueeze(0) # Normalize the kernel kernel = kernel / kernel.sum() # Apply the filter using conv2d padding = kernel_size // 2 filtered = F.conv2d(input.unsqueeze(0), kernel, padding=padding, groups=input.size(1)) return filtered.squeeze(0) # 将点云转换为 PyTorch 张量 points = np.asarray(pcd.points) points = torch.from_numpy(points).float() # 使用简单的高斯滤波器进行去噪 points = gaussian_filter(points, kernel_size=3, sigma=0.5) # 将点云转换回 numpy 数组并可视化 points_np = points.numpy() pcd_processed = o3d.geometry.PointCloud() pcd_processed.points = o3d.utility.Vector3dVector(points_np) o3d.visualization.draw_geometries([pcd_processed]) # 计算点云体积并打印结果 volume = 0 for i in range(points_np.shape[0]): volume += points_np[i, 0] * points_np[i, 1] * points_np[i, 2] print("Volume:", volume) # 将点云和体积测量结果导出 o3d.io.write_point_cloud("example_processed.pcd", pcd_processed) with open("volume.txt", "w") as f: f.write(str(volume))运行后报错Traceback (most recent call last): File "E:/BISHE/Pointnet2/main.py", line 30, in <module> points = gaussian_filter(points, kernel_size=3, sigma=0.5) File "E:/BISHE/Pointnet2/main.py", line 21, in gaussian_filter filtered = F.conv2d(input.unsqueeze(0), kernel, padding=padding, groups=input.size(1)) RuntimeError: expected stride to be a single integer value or a list of 1 values to match the convolution dimensions, but got stride=[1, 1]

这个错误是因为在使用 F.conv2d() 函数时，输入张量的维度不符合要求。在函数中，参数 stride 需要输入一个整数或者长度为 1 的列表，但是你的输入中 stride=[1, 1]，这就导致了错误。 你可以将 F.conv2d()...

pcd = o3d.io.read_point_cloud('hull_M.pcd') points = np.asarray(pcd.points)这样引入了坐标，用python对其顺时针排序，然后用area = 0 n = len(points) for i in range(n): j = (i + 1) % n area += points[i][0] * points[j][1] - points[j][0] * points[i][1] area = abs(area) / 2.0 print("The area of the polygon is", area)求其面积

points = np.asarray(pcd.points) # 计算多边形重心 centroid = np.mean(points, axis=0) # 按照重心到各个点的连线的方向排序点云数据 angles = np.arctan2(points[:, 1] - centroid[1], points[:, 0] - centroid...

pcd = o3d.io.read_point_cloud('hull_M.pcd') points = np.asarray(pcd.points) area = 0 n = len(points) for i in range(n): j = (i + 1) % n area += points[i][0] * points[j][1] - points[j][0] * points[i][1] area = abs(area) / 2.0 print("The area of the polygon is", area)这段代码计算出的面积是53左右，实际面积大概是27左右，为什么会有这种错

这段代码计算面积的方法是通过计算点云数据组成的多边形的行列式来实现的，即将多边形分成若干个三角形，计算每个三角形的面积，然后将它们相加得到多边形的总面积。这种方法在一般情况下是正确的，但如果点云数据的...

import numpy as np import open3d as o3d from sklearn.cluster import DBSCAN # 读取点云文件 pcd = o3d.io.read_point_cloud("point_cloud.pcd") # 将点云转换为numpy数组 points = np.asarray(pcd.points) # DBSCAN聚类 dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=10) dbscan.fit(points) labels = dbscan.labels_ # 获取聚类数量 n_clusters = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0) # 将每个簇的点云转换为open3d格式并可视化 colors = [[0, 0, 0] for _ in range(len(points))] for i in range(len(points)): if labels[i] != -1: colors[i] = o3d.utility.Vector3dVector(np.random.rand(3)) pcd.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors) o3d.visualization.draw_geometries([pcd]) Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject3\test.py", line 23, in <module> colors[i] = o3d.utility.Vector3dVector(np.random.rand(3)) RuntimeError

从错误信息来看，你的代码中出现了RuntimeError。这种错误通常是由于代码执行过程中发生了某些不可预知的错误导致的。具体来说，在你的代码中，可能是以下任何一种原因导致了这个错误： 1. 你的代码中存在语法错误...

将下列代码转为C++ # 打开PCD文件 with open("path/to/pointcloud.pcd", 'r') as file: # 读取文件内容 lines = file.readlines() # 获取点云数据开始的行数 data_start_line = lines.index("DATA ascii\n") + 1 # 存储点云数据的列表 points = [] # 解析数据行 for line in lines[data_start_line:]: values = line.split() point = [float(value) for value in values] points.append(point) # 将点云数据转换为Numpy数组 import numpy as np points_np = np.array(points) # 打印点云数据 print(points_np)

ifstream file("path/to/pointcloud.pcd"); if (!file.is_open()) { cerr !" ; return -1; } // 读取文件内容 vector<string> lines; string line; while (getline(file, line)) { lines.push_back...

修改代码使其能够正确运行。import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import cv2 import open3d as o3d from skimage import color import colour from scipy.spatial import ConvexHull def convert_data(data): res=[] data=data.tolist() for d in data: res.append(tuple(d)) # print(res) return res def load_data_and_plot_scatter(path1="1号屏srgb+rgb16预热10分钟切换0.5s.csv"): df1 = pd.read_csv(path1)[["X", "Y", "Z", "R", "G", "B"]] X1 = df1["X"].values Y1 = df1["Y"].values Z1 = df1["Z"].values df1_c = df1[["R", "G", "B"]].values / 255.0 XYZT = np.array([X1,Y1,Z1]) XYZ = np.transpose(XYZT) ABL = colour.XYZ_to_Lab(XYZ) LABT = np.array([ABL[:,1], ABL[:,2], ABL[:,0]]) LAB = np.transpose(LABT) # 将 numpy 数组转换为 open3d 中的 PointCloud 类型 pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(LAB) # 估计点云法向量 pcd.estimate_normals() # 计算点云的凸包表面 mesh = o3d.geometry.TriangleMesh.create_from_point_cloud_alpha_shape(pcd, alpha=0.1) mesh.compute_vertex_normals() # 获取凸包表面上的点的坐标 surface_points = np.asarray(mesh.vertices) # 显示点云的凸包表面 o3d.visualization.draw_geometries([mesh]) # 创建一个 3D 坐标 fig = plt.figure() # ax = Axes3D(fig) ax = plt.axes(projection='3d') ax.scatter(LAB[:,0], LAB[:,1], LAB[:,2], c=df1_c) # # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('a* Label') ax.set_ylabel('b* Label') ax.set_zlabel('L Label') # 显示图形 plt.show() if __name__ == "__main__": load_data_and_plot_scatter()

surface_points = np.asarray(mesh.vertices) # 显示点云的凸包表面 o3d.visualization.draw_geometries([mesh]) # 创建一个 3D 坐标 fig = plt.figure() # ax = Axes3D(fig) ax = plt.axes(projection='...

rot_mat = np.asarray(pcd.get_rotation_matrix_from_xyz()) TypeError: get_rotation_matrix_from_xyz(): incompatible function arguments. The following argument types are supported: 1. (rotation: numpy.ndarray[numpy.float64[3, 1]]) -> numpy.ndarray[numpy.float64[3, 3]] Invoked with:

points = np.asarray(pcd.points) # 计算最小高度值 min_height = np.min(points[:, 2]) # 将最小高度值转换回点云坐标系 min_height_point = [0, 0, min_height] min_height_point = np.asarray(min_height_point...

import pyntcloud from scipy.spatial import cKDTree import numpy as np def pass_through(cloud, limit_min=-10, limit_max=10, filter_value_name="z"): """ 直通滤波 :param cloud:输入点云 :param limit_min: 滤波条件的最小值 :param limit_max: 滤波条件的最大值 :param filter_value_name: 滤波字段(x or y or z) :return: 位于[limit_min,limit_max]范围的点云 """ points = np.asarray(cloud.points) if filter_value_name == "x": ind = np.where((points[:, 0] >= limit_min) & (points[:, 0] <= limit_max))[0] x_cloud = pcd.select_by_index(ind) return x_cloud elif filter_value_name == "y": ind = np.where((points[:, 1] >= limit_min) & (points[:, 1] <= limit_max))[0] y_cloud = cloud.select_by_index(ind) return y_cloud elif filter_value_name == "z": ind = np.where((points[:, 2] >= limit_min) & (points[:, 2] <= limit_max))[0] z_cloud = pcd.select_by_index(ind) return z_cloud # -------------------读取点云数据并可视化------------------------ # 读取原始点云数据 cloud_before=pyntcloud.PyntCloud.from_file("./data/pcd/000000.pcd") # 进行点云下采样/滤波操作 # 假设得到了处理后的点云（下采样或滤波后） pcd = o3d.io.read_point_cloud("./data/pcd/000000.pcd") filtered_cloud = pass_through(pcd, limit_min=-10, limit_max=10, filter_value_name="x") # 获得原始点云和处理后的点云的坐标值 points_before = cloud_before.points.values points_after = filtered_cloud.points.values # 使用KD-Tree将两组点云数据匹配对应，求解最近邻距离 kdtree_before = cKDTree(points_before) distances, _ = kdtree_before.query(points_after) # 计算平均距离误差 ade = np.mean(distances) print("滤波前后的点云平均距离误差为:", ade) o3d.visualization.draw_geometries([filtered_cloud], window_name="直通滤波", width=1024, height=768, left=50, top=50, mesh_show_back_face=False) # 创建一个窗口，设置窗口大小为800x600 vis = o3d.visualization.Visualizer() vis.create_window(width=800, height=600) # 设置视角点 ctr = vis.get_view_control() ctr.set_lookat([0, 0, 0]) ctr.set_up([0, 0, 1]) ctr.set_front([1, 0, 0])这段程序有什么问题吗

points = np.asarray(cloud.points) if filter_value_name == "x": ind = np.where((points[:, 0] >= limit_min) & (points[:, 0] <= limit_max))[0] x_cloud = cloud.select_by_index(ind) return x_cloud...

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如何利用FineReport提供的预览模式来优化报表设计，并确保最终用户获得最佳的交互体验？

针对FineReport预览模式的应用，这本《2020 FCRA报表工程师考试题库与答案详解》详细解读了不同预览模式的使用方法和场景，对于优化报表设计尤为关键。首先，设计报表时，建议利用FineReport的分页预览模式来检查报表的布局和排版是否准确，因为分页预览可以模拟报表在打印时的页面效果。其次，通过填报预览模式，可以帮助开发者验证用户交互和数据收集的准确性，这对于填报类型报表尤为重要。数据分析预览模式则适合于数据可视化报表，可以在这个模式下调整数据展示效果和交互设计，确保数据的易读性和分析的准确性。表单预览模式则更多关注于表单的逻辑和用户体验，可以用于检查表单的流程是否合理，以及数据录入
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大学生社团管理系统设计与实现

资源摘要信息:"基于ssm+vue的大学生社团管理系统.zip" 该系统是基于Java语言开发的，使用了ssm框架和vue前端框架，主要面向大学生社团进行管理和运营，具备了丰富的功能和良好的用户体验。 首先，ssm框架是Spring、SpringMVC和MyBatis三个框架的整合，其中Spring是一个全面的企业级框架，可以处理企业的业务逻辑，实现对象的依赖注入和事务管理。SpringMVC是基于Servlet API的MVC框架，可以分离视图和模型，简化Web开发。MyBatis是一个支持定制化SQL、存储过程以及高级映射的持久层框架。 SpringBoot是一种全新的构建和部署应用程序的方式，通过使用SpringBoot，可以简化Spring应用的初始搭建以及开发过程。它使用了特定的方式来进行配置，从而使开发人员不再需要定义样板化的配置。 Vue.js是一个用于创建用户界面的渐进式JavaScript框架，它的核心库只关注视图层，易于上手，同时它的生态系统也十分丰富，提供了大量的工具和库。 系统主要功能包括社团信息管理、社团活动管理、社团成员管理、社团财务管理等。社团信息管理可以查看和编辑社团的基本信息，如社团名称、社团简介等；社团活动管理可以查看和编辑社团的活动信息，如活动时间、活动地点等；社团成员管理可以查看和编辑社团成员的信息，如成员姓名、成员角色等；社团财务管理可以查看和编辑社团的财务信息，如收入、支出等。 此外，该系统还可以通过微信小程序进行访问，微信小程序是一种不需要下载安装即可使用的应用，它实现了应用“触手可及”的梦想，用户扫一扫或者搜一下即可打开应用。同时，它也实现了应用“用完即走”的理念，用户不用关心是否安装太多应用的问题。应用将无处不在，随时可用，但又无需安装卸载。 总的来说，基于ssm+vue的大学生社团管理系统是一款功能丰富、操作简便、使用方便的社团管理工具，非常适合大学生社团的日常管理和运营。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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STM32 HAL库深度解析：新手到高手的进阶之路

![STM32 HAL库深度解析：新手到高手的进阶之路](https://img-blog.csdnimg.cn/20210526014326901.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xjemRr,size_16,color_FFFFFF,t_70) 参考资源链接：[STM32CubeMX与STM32HAL库开发者指南](https://wenku.csdn.net/doc/6401ab9dcce7214c316e8df