人体测量与BodyPix和Aruco标记 怎么跑 克隆此仓库 打开终端 导航到本地存储库作为您的工作目录 （可选）创建Python虚拟环境（Python 3.7.9）并将其激活 运行pip install requirements.txt （确保您拥有Python 3.7.9作为活动的Python解释器） 运行npm install （确保在计算机上安装了Node.js） 从开发人员那里获取Google Analytics（分析）的凭据JSON文件，并将其放在项目根目录中 然后运行npm s

最佳循环 调整特定对象的自行车参数以优化自行车性能 自行车试穿可以从基于模型的仿真中受益。 根据特定受试者的人体测量学，灵活性，相对强度等，需要调整自行车参数以优化自行车性能。 甚至手头上的自行车任务（例如，短时间的激烈试车，钢铁侠的自行车腿，长途攀爬等）也需要不同的位置来优化性能。 在这里，我们从基于模拟的框架开始，该框架旨在考虑尽可能多的参数。 这种工具可以用来告知用户他们的最佳位置。 但更重要的是，仿真框架可以对因果关系进行广泛的分析和理解。 因此，它可以提供许多可能尚未考虑的不同因素的见