乐维问答

关于cv2.solvePnP和cv2.solveP3P

它可以根据一组已知的二维坐标点和对应的三维坐标点，以及相机的内参和畸变系数，计算出相机的位姿（旋转和平移向量）。
ulimate_·2025-01-28 09:54

高可用架构，高性能架构和高并发架构

年度优秀创作者，互联网大厂P8技术专家，SpringCloudAlibaba微服务架构实战派(上下册)和RocketMQ消息中间件实战派(上下册)的作者，资深架构师，技术负责人，极客时间训练营讲师，四维口袋
架构随笔录·2025-01-28 06:35

DeepSeek R1模型基于ollama部署

DeepSeekR1模型基于ollama部署1、安装部署ollama(windows)2、在ollama中使用deepseekr13、问答示例4、python调用接口5、ollama常用命令1、安装部署
&Dirac·2025-01-28 04:22

_知识图谱

知识图谱的核心目标是让机器能够理解和利用人类知识，从而支持智能问答、语义搜索、推荐系统等应用。
大哥喝阔落·2025-01-28 04:20

自定义数据集使用框架的线性回归方法对其进行拟合

代码：#导入必要的库importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义数据集：二维数据，其中第一列是特征x，第二列是目标值ydata=[[
〖是♂我〗·2025-01-28 02:00

使用 PyTorch 实现逻辑回归：从数据到模型保存与加载

在本示例中，我们手动创建了一个简单的二维数据集，包含两类数据点。第一类数据点的标签为0，第二类数据点的标签为1。class1_point
弥树子·2025-01-28 02:29

表格组件二次封装（element+vue）

后端管理系统中，常用表格展示数据，统一维护，统一表格风格，二次封装一个基于elementUI中的el-table封装一个简单的表格组件。
syste_m_·2025-01-28 00:22

动手学深度学习-卷积神经网络-3填充和步幅

目录填充步幅小结在上一节的例子（下图）中，输入的高度和宽度都为3，卷积核的高度和宽度都为2，生成的输出表征的维数为2×2。
像污秽一样·2025-01-28 00:49

The Simulation技术浅析（二）：模型技术

流体力学：例如纳维-斯托克斯方程，用于模拟流体流动。热力学定律：例如热传导方程，用于模拟热量传递。3.过程模型公式及案例详解
爱研究的小牛·2025-01-27 21:00

第05章 06 VTK标量算法中的Contouring算法

VTK标量算法中的Contouring算法，并描述MarchCube和MarchSquare等算法思想，分别给出C++示例代码Contouring算法是一种在可视化技术中广泛使用的算法，主要用于从三维标量场中提取等值面
捕鲸叉·2025-01-27 21:59

二维数组统计单词个数

题目：读取几行文本（不超过五行，每行不超过20个字符，且每行行首可能有空格，单词之间得空格可以多于一个，每行末尾可能有多个空格），编写函数，统计单词出现得次数思路：（这道题困扰了我许久，我一直对于二维字符数组不太感冒
ITxiaotao·2025-01-27 18:38

Numpy 三种获取一维数组中元素数量的方法

Numpy三种获取一维数组中元素数量的方法引言正文方法1------size方法2------shape方法3------len()引言本文简单介绍一下三种快速获取一维数组中元素数量的方法。
勤奋的大熊猫·2025-01-27 18:36

Babylon.js中的向量操作：BABYLON.Vector3的数学方法

Babylon.js提供了强大的`BABYLON.Vector3`类，用于处理三维空间中的向量运算。本文将详细介绍`BABYLON.Vector3`的加法、减法、乘法、除法、
ttod_qzstudio·2025-01-27 18:36

通过范围/多普勒快速傅里叶变换（FFT）方法从模拟的调频连续波（FMCW）波形雷达信号中生成目标并检测其范围和速度，并使用二维恒虚警率（CFAR）可视化显示目标（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫
程序猿鑫·2025-01-27 14:10

ORB-SLAM2源码学习：Initializer.cc(13): Initializer::ReconstructF用F矩阵恢复R，t及三维点

前言这部分函数的实现依赖于之前学习的的检查三角化结果的函数：ORB-SLAM2源码学习：Initializer.cc⑧:Initializer::CheckRT检验三角化结果-CSDN博客这里通过基础矩阵F来恢复位姿和三维点实际上是借助本质矩阵来进行的
PaLu-LvL·2025-01-27 14:08

ORB-SLAM2源码学习：Initializer.cc(11): Initializer::ReconstructH用H矩阵恢复R, t和三维点

前言这个函数的实现依赖于之前学习的检验三角化结果的函数：ORB-SLAM2源码学习：Initializer.cc⑧:Initializer::CheckRT检验三角化结果-CSDN博客位姿可能有多组解，到底哪个才是真正的解呢？方法是实践出真知。根据相应的论文我们分两种情况分别恢复出不同的解，最后得到一个最好的。每种可能的解都需要重复计算一次，最终根据如下条件选择最佳的解：1.最优解成功三角化点数目
PaLu-LvL·2025-01-27 14:38

通过范围/多普勒快速傅里叶变换（FFT）方法从模拟的调频连续波（FMCW）波形雷达信号中生成目标并检测其范围和速度，并使用二维恒虚警率（CFAR）可视化显示目标（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫
然哥爱编程·2025-01-27 13:33

通过范围/多普勒快速傅里叶变换（FFT）方法从模拟的调频连续波（FMCW）波形雷达信号中生成目标并检测其范围和速度，并使用二维恒虚警率（CFAR）可视化显示目标（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫
@橘柑橙柠桔柚·2025-01-27 12:27

虚拟现实（VR）与增强现实（AR）有什么区别？

以下是对这两者的详细比较：一、概念定义虚拟现实（VR）：是一种通过传感器和计算机平台，利用眼镜、头盔、耳机、手套等设备，提供交互性、沉浸式的虚拟三维动态视景空间的技术。
jimumeta·2025-01-27 08:33

FAQ智能客服系统

github.com/ruonan101/-FAQ-https://github.com/ruonan101/-FAQ-这是一个基于嵌入(Embedding)技术的智能客服系统，支持：FAQ的添加和管理智能问答匹配当没有合适答案时转人工服务安装依赖
小海的小窝·2025-01-27 08:00

论文阅读【CVPR-2022】3D Shape Variational Autoencoder Latent Disentanglement via Mini-Batch Feature Swappi

3DShapeVariationalAutoencoderLatentDisentanglementviaMini-BatchFeatureSwappingforBodiesandFaces通过小批量特征互换实现身体和脸部的三维形状变异自动编码器潜移默化
智尊宝人工智能社区·2025-01-27 06:19

数据结构考前一天

线性表：矩阵，链表（单链表必考）栈和队列：出入判断，括号匹配，中缀转后缀字符串数组：模式匹配next，nextval数组，数组寻址，三角矩阵对应一维数组k，二叉树：二叉链表，求叶子数量，求深度，左右转换
蒟蒻的贤·2025-01-27 03:28

国内 AI 工具汇总20241207

内容生成、文档分析、图像分析等Kimi(月之暗面)：内容生成、文档分析、互联网搜索等腾讯混元：内容生成、文档分析、灵感推荐等讯飞星火：内容生成抖音豆包：内容生成，偏互联网运营方向智谱AI：内容生成、知识问答等百川智能
云樱梦海·2025-01-27 01:18

C语言找到学生成绩最高分（一维数组）

这是练习使用一维数组的一个小程序，笔者编程菜鸡，只能先写个这个了，因为笔者在写这个程序之前连一维数组都不会用。
圆圆滚滚小企鹅。·2025-01-27 01:43

RAG理论到实践：高级、模块化RAG在AI工程架构中的行业通用解决方案与实施策略(Advanced RAG✨)

RAG理论到实践：高级、模块化RAG在AI工程架构中的行业通用解决方案与实施策略(AdvancedRAG✨)1.RAG简介词汇解释说明embedding嵌入（embedding）是指将高维数据映射为低维表示的过程
汀、人工智能·2025-01-26 23:57

振动分析-7-轴承数据库之时频域连续小波变换CWT

时频分析方法采用时域和频域的二维联合表示，可以实现非平稳信号局部特性的精确描述，具有时域和频域等传统方法无法比拟的优势，已经被广泛地应用于机械故障诊断领域。常用的时频分析方法有：（1）傅里叶变换（Fo
皮皮冰燃·2025-01-26 21:12

Leecode刷题C语言之统计好节点的数目

给你一个长度为n-1的二维整数数组edges，其中edges[i]=[ai,bi]表示树中节点ai与节点bi之间存在一条边。
带多刺的玫瑰·2025-01-26 20:08

双目视觉之获取三维坐标（立体校正、Q矩阵与三角测量原理）

前言双目视觉是一种模拟人类立体视觉的计算机视觉技术，它通过两个相机从不同的角度拍摄同一个场景，然后利用三角测量原理，计算出场景中物体的三维坐标信息。
乐平要加油啊·2025-01-26 19:31

gcd之和（一维）

gcd之和求∑i=1ngcd⁡(n,i)\sum_{i=1}^{n}\gcd(n,i)∑i=1ngcd(n,i)。那么我们这一道题讲得详细一点。因为这一道题目的n≤109n\leq10^9n≤109。这也就导致了一些算法是过不了的，那么我们就先从最简单的讲起：对每一项来一遍gcd⁡\gcdgcd，然后gcd⁡\gcdgcd我们也使用最简单的哪一种去做，也就是从小到大跑，时间复杂度O(n2)O(n^
骑狗看夕阳·2025-01-26 19:29

leetcode——搜索二维矩阵II（java）

编写一个高效的算法来搜索*m*x*n*矩阵matrix中的一个目标值target。该矩阵具有以下特性：每行的元素从左到右升序排列。每列的元素从上到下升序排列。示例1：输入：matrix=[[1,4,7,11,15],[2,5,8,12,19],[3,6,9,16,22],[10,13,14,17,24],[18,21,23,26,30]],target=5输出：true示例2：输入：matrix=
gentle_ice·2025-01-26 19:57

np.newaxis()函数

通常按照如下规则：np.newaxis放在哪个位置，就会给哪个位置增加维度x[:,np.newaxis]，放在后面，会给列上增加维度x[np.newaxis,:]，放在前面，会给行上增加维度用途：通常用它将一维的数据转换成一个矩阵
TheMountainGhost·2025-01-26 19:26

机位：解锁摄影视角的多维度密码

机位并非单一维度的概念，它涵盖了高度、角度以及距离这三个关键要素，每个要素都如同一个独立的变量
长安er·2025-01-26 18:23

【TCN回归预测】蜣螂算法优化时间卷积神经网络DBO-TCN负荷数据回归预测【含Matlab源码 6222期】

欢迎来到海神之光博客之家✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，完整代码论文复现程序定制期刊写作科研合作扫描文章底部QQ二维码。
Matlab领域·2025-01-26 18:23

代码随想录算法训练营第三十七天-动态规划-完全背包-理论基础

完全背包与01背包根本区别就是物品的数量完全背包，物品的数量是无限的，可以任意取多个01背包物品的数量则只有一个遍历顺序01背包的一维滚动数组必须要从后向前遍历，这是防止一个物品被多次加入背包中而完全背包就是要多次加入物品
taoyong001·2025-01-26 18:49

【ELM回归预测】蜣螂算法优化极限学习机DBO-ELM数据回归预测【含Matlab源码 3566期】

个人主页：Matlab仿真科研站博客之家代码获取方式：扫描文章底部QQ二维码⛳️座右铭：行百里者，半于九十；路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。
Matlab仿真科研站·2025-01-26 17:12

支持生成式 AI：聊天与文档检索的结合

生成式AI已成为现代应用的重要组成部分，从实时聊天到文档检索，再到智能问答系统，其核心是能够理解上下文并生成有用的回答。
drebander·2025-01-26 16:07

代码随想录算法训练营第三十六天-动态规划-474.一和零

这个容器最多有mmm个0，nnn个1这个容器相当于一个背包，这个背包是有两个维度，最多有mmm个0，nnn个1，装潢这个背包最多需要多少个物品给出的数据集就是物品这是一道01背包问题动规五部曲这里要使用一个二维的动规
taoyong001·2025-01-26 16:37

蓝桥与力扣刷题（240 搜索二维矩阵||）

题目：编写一个高效的算法来搜索mxn矩阵matrix中的一个目标值target。该矩阵具有以下特性：每行的元素从左到右升序排列。每列的元素从上到下升序排列。示例1：输入：matrix=[[1,4,7,11,15],[2,5,8,12,19],[3,6,9,16,22],[10,13,14,17,24],[18,21,23,26,30]],target=5输出：true示例2：输入：matrix=[
এ旧栎·2025-01-26 15:00

微信小程序picker表单选择器的使用

微信小程序picker表单选择器的使用微信小程序picker表单选择器的使用bindchange:当选择项改变时触发的方法range：选项数组可以是二维数组range-key:如果是二维数组时，用此属性指定第二维数组的键以达到在选择项中显示这个键对应的键值
yueyecheshou1980·2025-01-26 13:17

TensorFlow 的基本概念和使用场景

零阶张量表示标量（单个数字），一阶张量表示向量（一维数组），二阶张量表示矩阵（二维数组），而三阶及以上的张量则是更高维度的数组。
秃头小饼干·2025-01-26 12:11

【力扣每日一题】LeetCode 2412: 完成所有交易的初始最少钱数

LeetCode2412:完成所有交易的初始最少钱数题目解析问题描述给定一个二维数组transactions，每个元素transactions[i]=[costi,cashbacki]表示一个交易。
迪小莫学AI·2025-01-26 11:34

Langchain本地知识库部署

本方案基于Docker、LangChain和FAISS进行本地化部署，适用于企业内部知识库问答、私有化AI应用等场景。
MaxCode-1·2025-01-26 11:01

点云从入门到精通技术详解100篇-基于卷积和注意力机制的3D点云特征提取

的点云特征提取为什么要进行点云特征提取特征提取理论与代码编写点云特征提取主体类sample_and_groupfarthest_point_samplequery_ball_pointindex_points前言国内外研究现状卷积神经网络三维卷积神经网络稀疏卷积
格图素书·2025-01-26 10:26

华为OD机试 - 微服务的集成测试（Java & Python& JS & C++ & C ）

给你一个nxn的二维矩阵useTime，其中useTime[i][i]=10表示服务i自身启动加载需要消耗10suseTime[i][j]=1表示服务i启动依赖服务j启动完成useTime[i][k]=
算法大师·2025-01-26 10:25

JHipster入门 - 生成单体架构的应用

JHipster入门-生成单体架构的应用目标准备工作生成基础功能输入指令开始问答环节问答环节结束，开始自动生成基础功能代码生成业务功能输入指令开始问答环节问答环节结束，开始自动生成业务功能代码调试启动启动后端服务启动前端服务访问前端页面打包启动构建启动访问前端页面关于数据库交给
yorkwu1977·2025-01-26 07:30

Python | 基于支持向量机（SVM）的图像分类案例

当计算机处理图像时，它将其视为二维像素阵列。数组的大小对应于图像的分辨率，例如，如果图像是200像素宽和200像素高，则数组的尺寸为200x200x3。
python收藏家·2025-01-26 07:55

【Numpy核心编程攻略：Python数据处理、分析详解与科学计算】1.4 切片大师：高效操作多维数据的23个技巧

1.4.1.1一维数组切
精通代码大仙·2025-01-26 06:18

数组

数组栈区的空间很有限，静态区的空间大些，一般在静态区去申请较大的空间考虑特例能不能归并到一起也很重要在二维数组中，基于范围的for循环直接遍历的是行，而不是单个元素对于一个intarr[3][4]的二维数组
刃神太酷啦·2025-01-25 23:49

华为OD机试常见类型题目的C++ 代码实现（二）

seq2：第二个序列intlongestCommonSubsequence(vector&seq1,vector&seq2){intm=seq1.size();intn=seq2.size();//创建二维动态数组
请向我看齐·2025-01-25 22:38

激光线扫标定和相机标定：中高级C++程序员与计算机视觉工程师的指南

激光线扫标定和相机标定在许多应用中都是必不可少的，如自动驾驶、工业检测、三维重建等。本文将详细介绍激光线扫标定和相机标定的基本概念、实现细节以及常见问题的解决方案。
m0_57781768·2025-01-25 22:37
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他