signal_analog 启发性的库，用于对SignalFx图表，仪表板和检测器进行编程，声明式定义和管理。 该库假定您基本熟悉SignalFx中的资源。 有关SignalFx API的良好概述，请参阅。 目录 产品特点 为SignalFlow DSL提供绑定 提供以下方面的抽象： 图表 仪表板，仪表板组 探测器 CLI构建器来包装资源定义（对于自动化很有用） 安装 将signal_analog添加到项目中的需求文件中： # requirements.txt # ... your other dependencies signal_analog 然后运行以下命令来更新您的环境： pip install -r requirements.txt 用法 signal_analog提供两种抽象，一种用于在SignalFx API中构建资源，另一种用于通过描述度量时间序列。 以下各节描述如何与一起使用Resource抽象。 建筑图 signal_analog在signal_analog.charts模块中提供了用于构建图表的结构。 有关更多信息，请查阅。 让我们考虑一个示例，在

在现代职业篮球比赛中,视频注释、裁判规则验证和自动跟踪统计是热门话题。本文在摄像头静止的基础上，提出了一种基于质心的篮球运动员跟踪与检测。这篇文章分为3个部分:首先利用最大后验概率（MAP）检测器来分割场地和检测球员；然后利用球员的质心来进行跟踪；最后用单应性变换将球员的位置自上而下地映射到球场中。该算法用MATLAB搭建实验平台，采用C语言进行编程。在一个125帧的视频样本中，在不出现场上球员重叠的情况下，该算法能够准确的检测和跟踪每个球员。

该网速检测器基于python编写，拥有半透明的椭圆形界面。是电脑可执行文件哦。

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这是一个YOLOv4人头检测器训练数据集，是从https://github.com/pranoyr/head-detection-using-yolo网友分享中下载原数据集然后生成得yolov4支持得数据集。仅供学习使用。如有侵权联系删除。谢谢

序列检测器\电平信号_000_001_011_111_序列检测器的设计，希望喜欢！

Pytorch implementation of CRAFT text detector

为减小老年人因跌倒造成的身心伤害，实现及时救助，设计了一种实用的人体跌倒检测器。采用三轴加速度传感器和ZigBee无线通讯实现人体运动状态的数据采集和传输，采用基于加速度向量幅值和人体姿态角检测算法实现跌倒检测，通过报警单元实现基于GSM模块的短信报警，利用对GPS数据解析实现跌倒事件的地理信息的Google显示。实验结果表明，该检测器对人体向前跌倒后平躺、向右跌倒后侧躺和向前跌倒后未平躺等状态判别准确率达到100％，监控界面良好。

101序列检测器的verilog程序，系本人FPGA初学实践，FSM

序列检测器语言，verilog 数字逻辑方面的