1.三万字文并茂手牵手教你docsify文档编写|有源码
2.机器视觉方面有哪些好的机器觉坐开发平台，各有什么特点？
3.如何评价ORB-SLAM3？
4.刷脸支付怎么代理
5.机器视觉相关网站推荐

三万字文并茂手牵手教你docsify文档编写|有源码

       在年2月日，视觉算我已将网站上docsify教程的坐标从本地迁移至图床，以提升用户体验。统源

       点击此处，码机您可以快速浏览网站的器视idea jar 源码编码实时效果，尽管初次加载稍显缓慢，标换但后续加载速度将显著提升。机器觉坐首页设计具有吸引力，视觉算展示了docsify的坐标强大功能。

       教程详细介绍了docsify的统源各个功能，包括黑夜模式、码机灵活的器视侧边栏设计、可点击复制的标换台式白发魔女源码代码块以及外部链接的便捷支持。此外，机器觉坐我们还整合了gitalk评论插件，增加了互动性。

       如果您想深入了解，GitHub上的源码模板已经整理就绪，可以在我的机器视觉全栈er的仓库中找到:

       docsify文档模板

       接下来是详尽的编写教程，长达三万字，图文并茂，一步步引领您入门:

       三万字手把手docsify文档编写教程，在开始前，建议先了解基础概念。

       分享选择docsify的原因，这是北大树洞源码基于个人使用体验：

       不选择微信公众号：功能受限，不符合需求。

       gitbook被排除：可能因为界面或操作不够直观。

       不喜欢wordpress的外观：重视界面美感。

       ghost因其庞大和备份不便，不便于管理。

       而docsify凭借简洁、易用和适应我的需求，成为我的首选。

机器视觉方面有哪些好的开发平台，各有什么特点？

       1. MVTec HALCON：这是一个功能强大的商业机器视觉软件平台，以其高性能和可靠性著称，适用于各种复杂的视觉任务。它提供了广泛的html文件管理源码工具和算法，并且支持多种编程语言进行二次开发。

       2. OpenCV：作为一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，OpenCV拥有丰富的图像处理和视觉算法。它广泛应用于学术和商业领域，并且可以在多种平台上运行，支持C++、Python、Java等语言。

       3. Cognex VisionPro：这是Cognex公司推出的机器视觉软件套件，以其易用性和强大的视觉处理能力而闻名。它提供了包括图像处理、特征提取、模式识别等多种工具，ym导航站源码非常适合工业自动化领域。

       4. MIL (Machine Intelligence Library)：这是一个面向机器智能领域的开源算法库，包含了机器视觉、机器学习和信号处理等多个领域的算法。MIL特别注重实时性能，适用于需要在嵌入式系统上运行的视觉应用。

       5. 机器视觉集成开发环境：这类开发环境通常集成了上述各种库和工具，提供了更加友好的用户界面和流程化的工作流程，使得非专业开发者也能方便地进行机器视觉应用的开发。

       6. 开源平台：开源平台允许用户自由使用和修改源代码，以适应特定的需求。它们通常拥有活跃的社区支持，可以提供丰富的教程和文档，便于用户学习和交流。

       7. 二次开发：在进行二次开发时，开发者可以根据自己的需求对现有的机器视觉库进行修改和扩展，以创建更加定制化的解决方案。这通常需要一定的编程能力，但可以极大地提高系统的灵活性和效率。

如何评价ORB-SLAM3？

       我觉得 ORB-SLAM3 系统是基于之前的 ORB-SLAM2、ORB-SLAM-VI 进行扩展。作者组的工作一脉相承，围绕着 ORB feature-based SLAM 做了非常多有重大意义的工作。本文其中在一些重要改进模块，如 IMU 初始化、multi-map system 等，是作者组里前几年的工作。我认为这是一篇更加偏向于系统性质的文章，把这么多工作串了起来，并且作者非常慷慨的把它开源了出来，非常赞！

刷脸支付怎么代理

和相关平台合作即可代理。

       刷脸支付是基于人工智能、机器视觉、3D传感、大数据等技术实现的新型支付方式，具备更便捷、更安全、体验好等优势。第一步：将所购商品放于扫码窗以便机具扫描商品条码；

       第二步：对准刷脸设备扫描面部，输入绑定的手机号；

       第三步：支付成功，打印凭条。

机器视觉相关网站推荐

       近年来，计算机视觉领域的蓬勃发展使得相关资源层出不穷。作为亲历者，我特别整理了几个备受推崇的机器视觉网站和社区，与大家分享，并期待更多优秀资源的加入。

       1. VALSE论坛（/）：以人脸识别为核心，ThinkFace同时涉及车牌识别、汉字识别等领域。该网站提供了丰富的编程资源和源码库，让用户在实践中探索计算机视觉的奥秘。

       4. Face Hacker QQ群（群号：）：相较于VALSE的学术深度，Face Hacker更注重实战应用。这里有顶尖的人脸识别技术讨论，无论初学者还是专家，都能在这里找到学习的火花。

       5. CVPapers（/）：历史悠久的CVPapers是CVPR/ICCV/ECCV等顶级会议论文的检索宝地。对于研究者和学生来说，这里是获取最新研究成果的首选之地。

       6. 增强视觉（http://www.cvchina.info/）：曾是行业动态的焦点，虽然近年来更新速度有所放缓，但依然是获取CV领域重要资讯的重要平台。

       以上这些资源只是冰山一角，机器视觉的探索永无止境。期待您分享更多的精华站点，让我们共同在这个领域中不断成长和进步。