手势识别可以分为基于可穿戴设备的识别、基于触摸技术的识别和基于计算机视觉的识别。 一、基于可穿戴设备的识别 1、在手势交互过程中,可以直接采集每根手指的弯曲姿态,通过数据归一化和平滑处理两根手指之间方位的时空参数。然后,手势识别模型训练可以选择有效的特征参数。所采集的位置参数一般具有较高的精度。因此,手势模型训练方法的选择对手势识别效果影响较大。 Mehdi S A, Khan Y N. S...
Anaconda确实带来了很多方便,但是之前也过多的依赖了conda自带的一键下载python包的功能。这不,这几天突然要用FastFM这个包,无奈conda里没有,于是只能从github下载下来,实现本地安装。 以下是手动下载和安装步骤: 一、从GitHub上下载: 选择releases,里面会看到一系列版本的包,选择自己电脑对应的型号,点击下载。我选择的是fastFM-0.2.11-cp36-cp36m-macosx_10_7_x86_64.whl,由于电脑是mac,python版本为3.6: 二、将下载下来的包放到本地文件夹中,我是放到了./Anaconda3/pkgs中,方便管理
不创建虚拟环境的命令: conda install -c conda-forge rdkit 创建虚拟环境的命令: conda create -c rdkit -n my-rdkit-env rdkit
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