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中远主图源码实时效果，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、可点击复制的标换串级pid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，这是网页复制链接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。它提供了广泛的网页源码的js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，java源码学习顺序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。