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稀疏点云
群核科技开源空间理解生成模型SpatialLM, 构建具身智能训练基座
就像我们环顾四周环境便可以理解背后的空间结构一样,SpatialLM模型能够基于从视频中提取的
点云
数据,准确认知和理解其中的结构化场景信息,并将它以脚本语言的形式呈现出来。
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2025-03-25 04:10
机器学习人工智能数据挖掘
图论--最短路算法
1Floyd2Dijkstra算法3Dijkstra+堆优化4Bellman-Ford5SPFA(ShortestPathFasterAlgorithm)0图的储存方式边目录(记下来,仅此而已)邻接矩阵(适合稠密图)邻接表(适合
稀疏
图
Dream_Maker_yangkai
·
2025-03-25 04:38
c++
图论
算法
知识点总结和梳理
图论
基于推理的强化学习智能体设计与开发
理论基础与核心概念1.1推理强化学习(Reasoning-EnhancedRL)定义核心思想:在传统强化学习的马尔可夫决策过程(MDP)基础上,引入符号推理、因果推断和知识引导机制,解决复杂环境中的长程依赖和
稀疏
奖励问题
由数入道
·
2025-03-24 17:45
人工智能
人工智能
多智能体
强化学习
知识推理
Open3D
点云
DBSCAN聚类算法
目录一、DBSCAN基本原理二、代码实现2.1关键函数2.2完整代码三、实现效果3.1原始
点云
3.2聚类后
点云
Open3D
点云
算法汇总及实战案例汇总的目录地址:Open3D
点云
算法与
点云
深度学习案例汇总
MelaCandy
·
2025-03-24 09:43
算法
聚类
numpy
计算机视觉
图像处理
3d
三维
点云
重建的原理及代码
点云
重建是将来自各种传感器(如激光雷达、相机等)采集的离散
点云
数据转换为具有结构和几何形状的物体模型的过程。
晚风微凉~
·
2025-03-23 20:44
matlab
图像处理
【论文复现】——基于SIFT特征点结合ICP的
点云
配准方法
目录一、论文概述二、代码实现三、结果展示1、初始位置2、配准结果四、实验心得一、论文概述 在
点云
配准过程中,针对迭代最近点(ICP)算法对
点云
初始位置依赖性强且迭代速度慢的问题,提出一种基于尺度不变特征变换
点云侠
·
2025-03-23 19:35
点云配准专题
开发语言
计算机视觉
算法
3d
c++
利用Pinecone和Hybrid Search实现高效向量检索
HybridSearch结合了密集向量和
稀疏
向量检索的优势,在提高检索准确性的同
dgay_hua
·
2025-03-23 05:35
python
PCL基础:pcl::SACSegmentation<PointXYZRGBN>函数全面说明,一遍文章精通平面分割算法
SACSegmentation`是PointCloudLibrary(PCL)中用于进行随机抽样一致性(RandomSampleConsensus,RANSAC)平面分割的类模板,模板参数`PointXYZRGBN`表示
点云
中点的类型
多宝Kim
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2025-03-23 00:51
#PCL点云库
使用笔记
c++
算法
windows
visual
studio
重塑家用机器人大脑!云鲸旗舰机型逍遥002搭载旭日5正式开售
该产品以”AI智能深度清洁“为核心,基于地瓜机器人全新一代旭日5智能计算芯片,推出首创的双目AI视觉感知自适应系统,以10TOPs的端侧算力与180万点/秒的3D稠密深度
点云
生成能力,为家庭场景带来毫米级障碍测距精度与语义级环境理解
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2025-03-22 22:24
量子位
不搞花里胡哨!CMU最新开源:极简风格的LiDAR全景分割+跟踪!
来源:3D视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台,回复「原论文」可获取论文pdf、代码链接添加微信:dddvisiona,备注:三维
点云
,拉你入群。
3D视觉工坊
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2025-03-22 08:41
3D视觉从入门到精通
3D视觉
GS-SLAM论文阅读笔记-MGSO
前言MGSO首字母缩略词是直接
稀疏
里程计(DSO),我们建立的光度SLAM系统和高斯飞溅(GS)的混合。
zenpluck
·
2025-03-21 17:29
GS论文阅读
论文阅读
笔记
CCF CSP 历年真题 C语言版 满分代码集合 (至2021.9 持续更新中
灰度直方图2021-4-2领域均值2020-12-1期末预测之安全指数2020-12-2期末预测之最佳阈值2020-9-1称检测点查询2020-9-2风险人群筛查2020-6-1线性分类器2020-6-2
稀疏
向量
JY_0329
·
2025-03-21 17:55
CCF
c语言
开发语言
csp
ccf
算法
【人工智能】注意力机制深入理解
文章目录**一、注意力机制的核心思想****二、传统序列模型的局限性****三、Transformer与自注意力机制****1.自注意力机制的数学公式****四、注意力机制的关键改进****1.
稀疏
注意力
问道飞鱼
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2025-03-21 08:09
机器学习与人工智能
人工智能
注意力机制
互联网打工人的发际线保卫战:与代码共舞,和头发共存
某大厂程序员小李摸了摸日渐
稀疏
的头顶,看着钉钉弹出的第17条客户反馈,突然意识到:在这场与需求、bug、OKR的持久战中,头发和健康正在悄然“掉线”。
·
2025-03-21 03:23
软考 中级软件设计师 考点知识点笔记总结 day05
文章目录4、栈和队列4.1、栈的定义4.2、队列定义5、串、数组、矩阵和广义表5.1、串5.2、数组5.3、
稀疏
矩阵5.4、广义表4、栈和队列4.1、栈的定义线性表是具有相同数据类型的n个数据元素的有限序列
莫问alicia
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2025-03-20 14:41
软考
中级软件设计师
笔记
算法
3DMAX
点云
算法:实现毫米级BIM模型偏差检测(附完整代码)
摘要本文基于激光雷达
点云
数据与BIM模型的高精度对齐技术,提出一种融合动态体素化与多模态特征匹配的偏差检测方法。通过
点云
预处理、语义分割、模型配准及差异分析,最终实现建筑构件毫米级偏差的可视化检测。
夏末之花
·
2025-03-20 00:42
人工智能
使用 DashVector 进行高效的矢量检索和自查询检索器演示
DashVector是一个完全托管的向量数据库服务,提供了对高维稠密和
稀疏
向量的支持,允许实时插入和过滤搜索。
bavDHAUO
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2025-03-19 19:34
python
什么是机器视觉3D引导大模型
以下从技术架构、行业应用、挑战与未来趋势等方面综合分析:一、技术架构与核心原理多模态数据融合与深度学习3D视觉引导大模型通常整合RGB图像、
点云
数据、深度信息等多模态输入,通过深度学习算法(如卷积神经网络
视觉人机器视觉
·
2025-03-19 16:42
机器视觉3D
3d
数码相机
机器人
人工智能
大数据
神经网络模型压缩&实例教程—非结构化剪枝
相反,已知生物神经网络使用高效的
稀疏
连接。为了在不牺牲准确性的情况下减少内存、电池和硬件消耗,通过减少模型中的参数数量来确定压缩模型的最佳技术是很重要的。
程序先锋
·
2025-03-18 04:41
《python深度学习》笔记
神经网络
剪枝
深度学习
PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝
而众所周知,生物神经网络使用高效的
稀疏
连接(生物大脑神经网络balabala啥的都是
稀疏
连接的),考虑到这一点,为了减少内存、容量和硬件消耗,同时又不牺牲模型预测的精度,在设备上部署轻量级模型,并通过私有的设备
小风_
·
2025-03-18 00:41
模型压缩与加速
pytorch
pytorch
深度学习
人工智能
数据结构-
稀疏
矩阵-十字链表存储
当矩阵的非零元个数与位置在操作中变化较大时,就不宜用顺序存储结构来表示三元组的线性表。在链表中,每个非零元可用一个含5个域的结点表示,其中i,j,e这三个域分别表示该非零元所在的行的值,向右域right用以链接同一行中下一个非零元,向下域down用以链接同一列中下一个非零元,向右域right用以链接同一行中下一个非零元,向下域down用以链接同一列中下一个非零元。同一行的非零元通过right域链接
辣条不爱辣
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2025-03-17 23:02
数据结构
数据结构
java数组
目录一、数组概念二、数组的声明与初始化三、数组操作示例四、数组属性与注意事项五、内存结构分析六、常见操作七、二维数组八、
稀疏
数组一、数组概念数组是Java中用于存储相同类型数据的有序集合,具有以下特性:
TwitCoder
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2025-03-17 12:12
java
算法
大模型巅峰对决:DeepSeek vs GPT-4/Claude/PaLM-2 全面对比与核心差异揭秘
喜欢可以到主页订阅专栏目录技术架构对比性能表现与基准测试多模态与多语言能力推理效率与成本分析开源生态与行业适配应用场景与案例研究未来发展与技术趋势代码实现与调用示例1.技术架构对比DeepSeek:动态
稀疏
激活的混合专家系统
accurater
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2025-03-16 16:40
机器学习
科技
人工智能
llm数据存储基础设施
链接:https://i68.ltd/notes/posts/20250310-llm-db/infinity专为LLM应用程序构建的AI原生数据库,可提供对密集向量、
稀疏
向量、张量(多向量)和全文的快速混合搜索项目仓库
galileo2016
·
2025-03-15 17:24
人工智能
PCL
点云
OBB包围盒(二)
文章目录一、简介二、实现步骤二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介包围盒是一种求解离散点集最优包围空间的算法,基本思想是用体积稍大且特性简单的几何体(称为包围盒)来近似地代替复杂的几何对象。(来源于百度)常用的求解包围盒的算法主要有AABB和OOB算法,但AABB算法容易受到物体朝向的影响,产生较大的空隙,因此本文将以OOB算法思想实现最小包围盒的求取。包围盒的应用有很多,如机械上的碰撞测试、物
大鱼BIGFISH
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2025-03-15 02:10
点云进阶
C++
PCL
点云OBB包围盒
(4-4)DeepSeek底层架构技术:混合专家架构技术
MoE架构通过动态任务分配和
稀疏
激活机制,减少了不必要的计算量,提升了模型的效率和灵活性。例如,DeepSeek-V3拥有6710亿参数,但每个输入token仅激活370亿参数。
码农三叔
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2025-03-15 01:10
训练
RAG
多模态)
架构
transformer
深度学习
大模型
人工智能
DeepSeek
H100解锁生成式AI算力新纪元
其创新性设计聚焦三大技术支柱:第三代TensorCore通过
稀疏
计算与混合精度支持,显著提升矩阵运算效率;显存带宽优化技术结合HBM3高带宽内存,将数据吞吐量提升至3.35TB/s,有效缓解大规模模型训练中的显存墙问题
智能计算研究中心
·
2025-03-14 22:43
其他
点云
空洞的边界识别提取 pso-bp 神经网络的模型来修复
点云
空洞 附python代码
代码是一个Python程序,用于处理3D
点云
数据,特别是检测和修复
点云
中的孔洞区域。1.**导入库**:-`numpy`:用于数学运算。-`open3d`:用于处理3D数据和可视化。
点云-激光雷达-Slam-三维牙齿
·
2025-03-14 01:30
激光雷达
点云
c++为主
神经网络
人工智能
深度学习
点云
python
点云
边缘提取及可视化
点云
素材:bunny.txt#include#include#includevoidCreateCloudFromTxt(conststd::string&file_path,pcl::PointCloud
Alan Lan
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2025-03-14 01:29
PCL
Deep Lake:人工智能时代的数据湖
Stars数8,458Forks数652主要特点多模态数据支持:支持图像、视频、音频、文本、
点云
等各种数据类型。张量存储:以深度学习框架友好的张量格式存储数
开源项目精选
·
2025-03-13 22:43
人工智能
C++ 实现 ROS 2
点云
欧几里得聚类
C++实现ROS2
点云
欧几里得聚类在LivoxMid-360采集的sensor_msgs::msg::PointCloud2
点云
数据上进行欧几里得聚类(EuclideanClusterExtraction
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2025-03-13 20:01
c++
HBase学习二:HBase的表结构
HBase的表结构初次接触HBase,可能看到以下描述会懵:“基于列存储”,“
稀疏
MAP”,“RowKey”,“ColumnFamily”。
hucs420109
·
2025-03-13 18:46
HBase
HBase
数据结构----数组与广义表专题
数组与广义表专题数组的顺序表示和实现前言数组中任意一个元素存储地址的计算一维数组二维数组更一般的二维数组矩阵的压缩存储前言对称矩阵三角矩阵前言上三角对应关系下三角关系三对角矩阵下标对应关系
稀疏
矩阵前言
稀疏
矩阵的三元组表示用三元组表示矩阵的转置优化快速转置数组的顺序表示和实现前言在计算机中
落春只在无意间
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2025-03-13 15:19
#
数据结构
数据结构
线性代数
算法
点云
从入门到精通技术详解100篇-基于激光雷达
点云
的三维目标检测
目录前言图像目标检测算法研究现状
点云
目标检测算法研究现状基于投影图的方法基于体素的方法基于
点云
的多模态融合方法2地面
点云
滤波及神经网络2.1目标检测数据集及采集设备2.1.1KITTI数据集2.1.2车载激光雷达
格图素书
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2025-03-13 13:08
目标检测
人工智能
计算机视觉
Chebykan wx 文章阅读
文献筛选[1]神经网络:全面基础[2]通过sigmoid函数的超层叠近似[3]多层前馈网络是通用近似器[5]注意力是你所需要的[6]深度残差学习用于图像识别[7]视觉化神经网络的损失景观[8]牙齿模具
点云
补全通过数据增强和混合
やっはろ
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2025-03-13 02:44
深度学习
PCL
点云
迭代加权最小二乘法拟合平面(抑制噪声)
文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介受到之前博客的启发(Matlab
点云
最小二乘法拟合平面(剔除噪声)),我们不仅可以通过剔除一些异常点来拟合更为合适的平面,而且还可以在这个过程中对每个点进行加权来抑制噪声点
大鱼BIGFISH
·
2025-03-13 01:34
点云进阶
最小二乘法
平面
C++
PCL
迭代加权
【AI论文】SEAP: 无训练
稀疏
专家激活修剪,解锁大型语言模型的潜力
本文介绍了
稀疏
专家激活修剪(SEAP)方法,这是一种无需训练的修剪方法,通过选择性地保留与任务相关的参数来降低推理开销。
东临碣石82
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2025-03-12 19:53
人工智能
语言模型
深度学习
HBase2.6.1部署文档
HBase特性列存储模型:HBase的数据是按列族存储的,适合高
稀疏
数据。行键分区
CXH728
·
2025-03-12 17:10
zookeeper
hbase
Sglang部署大模型常用参数详解
Sglang部署大模型常用参数详解常用启动命令HTTP服务器配置API配置并行处理张量并行数据并行专家并行内存和调度其他运行时选项日志记录多节点分布式服务LoRA内核后端约束解码推测解码双
稀疏
性调试选项优化选项参数概览常用启动命令要启用多
小树苗m
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2025-03-12 16:36
sglang
vllm
deepseek
常见的
点云
数据的获取方式
计算激光脉冲从发射到返回所需的时间,并将其转换为距离,从而生成三维
点云
数据。
我是瓦力
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2025-03-12 03:30
点云深度学习
计算机视觉
人工智能
深度学习
开发语言
PointNet++改进策略 :模块改进 | x-Conv | PointCNN, 结合局部结构与全局排列提升模型性能
目录前言PointCNN实现细节1.XXX-Conv操作输入输出步骤2.PointCNN网络架构层级卷积分类与分割任务3.数据增强4.效率优化前言这篇论文介绍了一种名为PointCNN的方法,旨在从
点云
我是瓦力
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2025-03-12 03:30
PointNet++改进策略
人工智能
深度学习
计算机视觉
点云
网络的论文理解(三)-
点云
网络的优化 PointNet++的总体说明
总体说明这个部分是为了让大家可以更好地理解文章1.以前的网络有什么缺点1.首先第一点就是论文当中反复提到的没有局部特征的问题。2.另外一个就是PointNet不具有平移不变性,理解一下这个,PointNet最后是一个maxpooling所以决定是不是选择当前内容的唯一因素是大小,因为除了pooling之外使用的就只有mlp,之前的所有一系列处理其实都可以等价为乘上一个参数,每个的参数可能不同,有正
CUHK-SZ-relu
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2025-03-12 03:59
PointNet
深度学习
仿射变换矩阵应用
目录1原理介绍2数学公式推导3计算流程4示例代码仿射变换是计算机视觉、图像处理和
点云
处理中常用的几何变换之一。它不仅包括旋转和平移,还包括缩放和剪切等线性变换。仿射变换保持了点、直线和平面的平行性。
点云学习
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2025-03-11 23:57
c++
pcl点云处理
算法
pcl
点云处理
3D视觉
H100架构解析与性能优化策略
本文将从核心架构创新与典型场景调优两个维度展开:首先解析第三代TensorCore的
稀疏
计算加速机制、FP8混合精度支持特性及其对矩阵运算的优化效果;其次,针对显存子系统中HBM3堆栈布局、L2缓存分区策略以及数据预取算法的协同优化进行拆解
智能计算研究中心
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2025-03-11 21:36
其他
PointPillars:数据预处理
在PointPillars算法中,将
点云
划分为点柱(Pillars)是核心步骤之一,用于将
稀疏
点云
数据转换为规则的张量表示,方便后续2D卷积操作。
壹十壹
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2025-03-11 16:55
激光雷达感知
深度学习
人工智能
神经网络
python
c++
Velodyne16线激光雷达
点云
数据中的线束(ring)是如何分布的
将sensor_msgs::PointCloud2转为pcl::PointCloud后的
点云
数据线束(ring)是从下往上进行递增排序。
壹十壹
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2025-03-11 16:25
激光雷达
编辑器
什么是SaaS化部署
以下是详细解析:核心特
点云
端托管•软件部署在云端服务器(如AWS、阿里云),用户通过浏览器或API访问。•优势:无需本地硬件投入,降低运维成本。多租户架构(Multi-tenan
LCY133
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2025-03-11 11:44
阿里云
点云
语义分割:PointNet++在S3DIS数据集上的训练
点云
语义分割:PointNet++在S3DIS数据集上的训练
点云
语义分割是计算机视觉领域的一个重要任务,旨在将
点云
数据中的每个点分配给其对应的语义类别。
完美代码
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2025-03-11 00:25
3d
neo4j
点云
PointNet、PointNet++ 基于深度学习的3D
点云
分类和分割
前言PointNet是直接对
点云
进行处理的,它对输入
点云
中的每一个点,学习其对应的空间编码,之后再利用所有点的特征得到一个全局的
点云
特征。
一颗小树x
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2025-03-11 00:54
人工智能
感知算法
自动驾驶
深度学习
机器学习
3D点云
PointNet
计算机视觉|3D
点云
处理黑科技:PointNet++ 原理剖析与实战指南
一、引言在当今数字化与智能化快速发展的时代,3D
点云
处理技术在多个前沿领域中发挥着重要作用。特别是在自动驾驶和机器人视觉等领域,这项技术已成为实现智能化的关键支撑。
紫雾凌寒
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2025-03-10 23:19
AI
炼金厂
#
深度学习
#
计算机视觉
深度学习
计算机视觉
3d
cnn
PointNet++
3d云
3d云数据
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