我的应用程序已经超过50mb，所以我现在需要使用扩展文件。在搜索时我开始知道有不同的文件可以用作扩展文件，如zip、pdf等。我试图将我的数据放在.obb文件中，但我不知道如何创建这些文件并将这些文件中的数据。已更新首先:我发现jobb工具是用来创建obb文件的。但是我很困惑这个$jobb-d/temp/assets/-omy-app-assets.obb-ksecret-key-pncom.my.app.package-pv11命令是怎样的跑。我试图在cmd上运行这个但是我的cmd说jobb不被识别为内部或外部命令。第二:我可以将哪些类型的文件放入这些obb文件中？我在考虑布局、可绘
我想知道人们是否已成功在Android中创建/安装加密的OBB(不透明二进制Blob)文件？这是对此question的跟进1:WhatisOBB(OpaqueBinaryBlob)inAndroiddevelopsite?,按照该帖子的指示，我执行了以下操作(从ICS4.01基线开始，在Ubuntu10.10-32位和Ubuntu12.4-64位上都尝试过):sudomodprobecryptoloopsudomodprobetwofishsudomodprobevfat./mkobb.sh-d/tmp/obb/-kblahblah-o/tmp/out.obb-vobbtoola-nc
我遇到了另一个关于APK扩展文件(.obb-files)的奇怪问题。我的扩展文件在我所有的测试设备上安装都很好:索尼XperiaZ1Compact(API22)索尼XperiaZ1Ultra(API22)LGNexus5X(API23)LGNexus4(API17)我用jobb-utilite创建了加密的.obb文件:jobb-oobb-filename-dfiles-dir-kpassword-pnapplicationId>-pvversionCode在我的应用程序中，我使用以下代码读取.obb文件:publicvoidinitialize(finalContextcontext)
今天在anaconda装了一个新环境后电脑莫名其妙的出现了报错Unabletocreateprocessusing‘C:\Users\MasterLee.conda\envs\YOLOV5_obb\python.exe“C:\Users\MasterLee.conda\envs\YOLOV5_obb\Scripts\pip-script.py”installnumpy’原因是我之前用的都是python3.7，但是今天新环境用了python3.9.而后者没有被添加进系统环境变量。理论上应该是自动添加的啊，不知道哪里出现问题了。于是手动添加。打开下面的路径：C:\Users\你的用户名字\AppD
YoloV7-OBB旋转目标检测算法部署学习前言源码下载安装TensorRT1.TensorRT简介2.下载TensorRT3.TensorRT安装安装torch2trt1.torch2trt简介2.torch2trt安装模型转换结果比对学习前言本文将借助torch2trt工具实现Yolov7-Tiny-OBB算法的TensorRT快速推理。源码下载https://github.com/Egrt/yolov7-tiny-obb喜欢的可以点个star噢。安装TensorRT1.TensorRT简介官网链接：https://developer.nvidia.com/tensorrtNVIDIA®T
YoloV7-OBB旋转目标检测算法部署学习前言源码下载安装TensorRT1.TensorRT简介2.下载TensorRT3.TensorRT安装安装torch2trt1.torch2trt简介2.torch2trt安装模型转换结果比对学习前言本文将借助torch2trt工具实现Yolov7-Tiny-OBB算法的TensorRT快速推理。源码下载https://github.com/Egrt/yolov7-tiny-obb喜欢的可以点个star噢。安装TensorRT1.TensorRT简介官网链接：https://developer.nvidia.com/tensorrtNVIDIA®T
PCL点云处理之OBB与AABB包围盒计算与注释（七十三）前言一、OBB和AABB包围盒是什么二、算法实验1.代码2.结果前言PCL中已有题目中两种包围盒算法的集成，这里调用实现，并对输出坐标作具体解释说明，通过自己实现的方法对比部分坐标，应注意到PCL中的OBB包围盒顶点坐标是变换后关于原点对称的坐标，并不在原来的点云位置。当然了，PCL计算得到的是6个坐标最值，需要自己组合成8个顶点的坐标一、OBB和AABB包围盒是什么在平时我们会计算点云块的体积或者面积，以及一些碰撞检测的时候，都会涉及到包围盒的计算，包围盒这里我们简单归为两类：1AABB包围盒，包围盒的棱与坐标轴平行，也称轴向包围盒，
AABB包围盒:AABB包围盒是与坐标轴对齐的包围盒,简单性好,紧密性较差(尤其对斜对角方向放置的瘦长形对象,采用AABB,将留下很大的边角空隙,导致大量没必要的包围盒相交测试)。OBB包围盒:OrientedBoundingBox，有向包围盒；OBB碰撞检测方法紧密性是较好的,可以大大减少参与相交测试的包围盒的数目,因此总体性能要优于AABB和包围球,并且实时性程度较高。当物体发生旋转运动后,只需对OBB进行同样的旋转即可。因此,对于刚体间的碰撞检测,OBB不失为一种较好的选择。OBB比AABB更加逼近物体，能显著减少包围体的个数#coding:utf-8importnumpyasnpimp
睿智的目标检测——Pytorch搭建[YoloV7-OBB]旋转目标检测平台学习前言源码下载YoloV7-OBB改进的部分（不完全）YoloV7-OBB实现思路一、整体结构解析二、网络结构解析1、主干网络Backbone介绍2、构建FPN特征金字塔进行加强特征提取3、利用YoloHead获得预测结果三、预测结果的解码1、获得预测框与得分2、得分筛选与非极大抑制四、训练部分1、计算loss所需内容2、正样本的匹配过程a、匹配先验框与特征点b、SimOTA自适应匹配3、计算Loss训练自己的YoloV7模型一、数据集的准备1、数据集加载格式修改1、dataloader数据加载修改1、旋转目标的马赛
我可以实现AABB方法来检测碰撞，它既简单又便宜，但我想实现OBB以获得更高的准确性，所以我使用模型初始化创建了边界框，它由8个边界顶点和中心组成，我变换的每一帧所有具有适合定向边界框的变换矩阵的顶点，但我无法理解检测两个OBB之间碰撞的方法，我找不到一个简单明了的教程来解释算法的代码观点而不是数学，因为我不是数学家。如果我有structBox{glm::vec3vertices[8];Box(){for(inti=0;ivertices[i].x?max.x:vertices[i].x;max.y=max.y>vertices[i].y?max.y:vertices[i].y;max
