语义SLAM文献阅读笔记

04.领域驱动设计：了解聚合和聚合根，怎样设计聚合

第5步：多个聚合，根据业务语义和上下文一起划分到同一个限界上下文内。4.2聚合的一些设计原则1.在一致性边界内，建模真正的不变条件。2.设计小聚合。3.通过唯一标识，引用其它聚合。4.在边界之外，
cxzm_1024·2024-01-30 15:44

数据语义学 - 继承多个类的时的数据布局问题。

此章节分析多继承问题，难点，但是非重点，实际开发中，多继承用的很少，容易被codereview，可以不看。我们要访问一个类对象中的成员成员的定位是通过如下两个因素决定的：this指针(编译器会自动调整)，以及该成员的偏移量，这样this指针的调整，都需要编译器的介入来完成。Teacher继承Teacher1，继承Teacher2，继承Teacher3//多继承下的成员布局分析classTeache
hunandede·2024-01-30 14:11

数据语义学 - 继承多个类，且是虚基类的数据内存模型分析。虚基类表，虚基类表指针

前面我们分析了继承多个类的情况。上一次分析的这样的情况：今天看虚基类。先复习一下虚基类：类似下面这样的图复习虚基类可以解决的问题：在这之前先要复习一下多继承同一个爷爷类时带来的问题空间问题效率问题二义性问题//虚基类问题分析classTeacher14Grand{public:intgrandage;};classTeacher14Father1:publicTeacher14Grand{};cl
hunandede·2024-01-30 14:11

数据语义学 - 成员变量地址，偏移，指针

对象成员变量内存地址及其指针对象的成员变量是有真正的内存地址的。二，成员变量的偏移值及其指针三，没有指向任何数据成员变量的指针。
hunandede·2024-01-30 14:40

数据语义学 - 虚基类表内容分析

虚基类表在编译阶段就会生成。一般虚基类表一般是8个字节，4个字节为一个单位。如果继承了多个虚基类，每多一个虚基类，虚基类表会多加4个字节。我们继承一个虚基类表为例说明。1-4字节一般存放0或者一个负数（表示多少个字节），意思是：vbptr指针的首地址+多少个字节数，能访问到该this对象的首地址。0表示为0X00000000,负数表现为0XFFFFFFFC5-8字节一般存放一个正数（表示多少个字节
hunandede·2024-01-30 14:38

post 和 get 方式提交数据有什么区别？

如果服务端和客户端在符合语义的条件下处理了HTTP的post方法和get方法提交的请求的情况下，post和get方式提交数据有以下9点区别GET在浏览器回退时是无害的，而POST会再次提交请求。
林键燃·2024-01-30 13:53

【ORB-SLAM2源码梳理1】以单目mono_tum.cc为例，构建SLAM系统（含mono_tum.cc、System.cc关键代码解析）

文章目录前言一、进入mono_tum.cc1.导入TUM数据集图片：LoadImages()2.构建SLAM系统：System3.系统构建结束，开启跟踪线程1）一帧帧地读取对应路径下的rgb图像：2）将图像帧传入
Jay_z在造梦·2024-01-30 12:30

mono_tum.cc系统构造函数——ORBSLAM2源码讲解（三）

文章目录前言一、mono_tum.cc*的源码及注释二、System函数1.system.h2.system.cc三、Tracking1.Tracking.cc2.ORBextractor.cc前言欢迎浏览我的SLAM
running snail szj·2024-01-30 12:00

ORBSLAM3 运行流程 ORB_SLAM3::System SLAM()函数

ORB_SLAM3::SystemSLAM(argv[1],argv[2],ORB_SLAM3::System::RGBD,true);在rgbd_tum.cc里新建了System类SLAM：首先看构造函数
水理璇浮·2024-01-30 12:59

ORBSLAM3 运行流程 TrackRGBD()函数

//PasstheimagetotheSLAMsystemSLAM.TrackRGBD(imRGB,imD,tframe);Sophus::SE3fSystem::TrackRGBD(constcv::
水理璇浮·2024-01-30 12:59

ORBSLAM3 运行流程 Track()函数

Track();函数是在TrackRGBD()函数里调用的voidTracking::Track(){if(bStepByStep){std::coutmbBadImu){coutResetActiveMap();return;}//从Atlas中取出当前active的地图Map*pCurrentMap=mpAtlas->GetCurrentMap();if(!pCurrentMap){coutm
水理璇浮·2024-01-30 12:59

ORBSLAM2 rgbd_tum.cc程序解析

rgbd_tum.cc相关步骤及对应代码如下所示：1.输入图像信息定义的变量如下vectorvstrImageFilenamesRGB;//RGB名字vectorvstrImageFilenamesD;//depth名字vectorvTimestamps;//时间戳名字stringstrAssociationFilename=string(associate);//rgb,depth与时间戳对齐后
weixin_43812135·2024-01-30 12:28

ORB-SLAM2代码学习1 rgdb_tum.cc

ORB_SLAM2::SystemSLAM()初始化，创建SLAM系统，并初始化各个线程。
Dziwu·2024-01-30 12:24

ORBSLAM3 运行流程 以rgbd_tum.cc函数为例进行分析

/Examples/RGB-D/rgbd_tum'/opt/vslam/ORB_SLAM3_detailed_comments-dense_map_new/Vocabulary/ORBvoc.txt''
水理璇浮·2024-01-30 12:53

Cartographe纯雷达计算位姿的前后端总结

转载@梦凝小筑本人的研究方向为激光SLAM，因此对于GoogleCartographer的经典算法十分感兴趣，但是苦于该算法的论文是英文写作，且该论文有着公式多，解释少的特点。
#君君#·2024-01-30 12:12

手把手带你死磕ORBSLAM3源代码(六十四) LocalMapping.cc LocalMapping Run

方法进入一个无限循环，这是因为在视觉SLAM中，局部映射是一个持续进行的过程，需要不断地处理新的关键帧和地图点。
安城安·2024-01-30 11:01

【PMF代码复现及可视化】ICCV 2021 基于视觉感知的多传感器融合点云语义分割

前言本文在Ubuntu18.04下，使用python3.6pytorch1.8.2+torchvision0.9.2环境运行。电脑配置：NVIDIAGeForceRTX3060。显卡不是特别好，运行训练代码花费4天11个小时。数据集非常大，原始数据集按照数据集格式和架构配置完成165.2GB左右，生成semantic-kitti-fov数据集28.1G。如果没有足够的空间，不建议跑这个论文项目。考
努力弹琴的大风天·2024-01-30 11:57

erlang （erlang 操作模块）学习笔记(一)

语义上等同于list_to_tuple（tuple_to_list（Tuple1）++[术语]），但速度要快得多。apply2>apply(lis
夲撻鲎龇·2024-01-30 10:46

2018-07-18

1数据库1.1报纸数据1.2网站数据1.3APP数据1.4微博数据1.5微信数据1.6论坛数据2标签2.1信源标签2.2稿件标签2.3事件标签3API3.1数据包api3.2语义组件api3.3分析组件
sennchi·2024-01-30 08:47

《ROS机器人开发实践读书笔记 第一章 初识ROS》

《ROS机器人开发实践》是一本以实践为中心，讲解大量机器视觉、机器语音、机械臂控制、SLAM和导航、机器学习等多方面ROS应用的实现原理和方法。
偶而喜欢学习·2024-01-30 07:53

开源项目Git Commit规范与ChangeLog

1.1作用自动化生成CHANGELOG基于提交类型，自动决定语义化的版本变更向项目相关合作开发者发送变更信心触发自动化构建和部署流程给开发者提供一个更加结构化的提交历史，便于减低对项目做贡献的难度1.2
帐篷Li·2024-01-30 04:03

第二十九周：文献阅读笔记（ResMLP）+ pytorch学习（Resnet代码实现）

第二十九周：文献阅读笔记（ResMLP）摘要Abstract1.ResMLP1.1文献摘要1.2文献引言1.3ResMLP方法1.3.1整体流程1.3.2残差多感知机层1.4实验1.4.1数据集1.4.2
@默然·2024-01-30 03:01

第二十八周：文献阅读笔记（弱监督学习）+ pytorch学习

第二十八周：文献阅读笔记（弱监督学习）摘要Abstract1.弱监督学习1.1.文献摘要1.2.引言1.3.不完全监督1.3.1.主动学习与半监督学习1.3.2.通过人工干预1.3.3.无需人工干预1.4
@默然·2024-01-30 03:31

第二十七周：文献阅读笔记

第二十七周：文献阅读笔记摘要AbstractDenseNet网络1.文献摘要2.引言3.ResNets4.DenseBlock5.Poolinglayers6.ImplementationDetails7
@默然·2024-01-30 03:01

第二十九周：文献阅读笔记（DenseNet）+ pytorch学习

第二十九周：文献阅读笔记（DenseNet）+pytorch学习摘要Abstract1、DenseNet文献阅读1.1文献摘要1.2文献引言1.3DenseNets网络1.3.1残差网络1.3.2密集连接
@默然·2024-01-30 03:58

成语—有口皆碑

突然发现有很多成语，自己只是大致地了解它的意思和褒贬色彩，对于它的来源或真正语义，似乎了解的并不清晰。
四月南溪·2024-01-30 01:58

预处理详解（以C语言为例）

编译器还会进行词法分析、语法分析、语义分析和代码生成等过程。目标代码：编译器会将源代码转换为
米糕.·2024-01-30 01:07

好用免费的WAF---如何安装雷池社区版

什么是雷池雷池（SafeLine）是长亭科技耗时近10年倾情打造的WAF，核心检测能力由智能语义分析算法驱动。Slogan:不让黑客越雷池半步。
lelelelele12·2024-01-30 01:03

语义分割样本随机划分

文章目录前言一、训练集、验证集、测试集二、使用步骤1.引入库2.设置输入输出路径3.处理过程总结前言深度学习语义分割在训练时需要将裁剪好的样本数据划分为训练集、验证集和测试集。
深度神经质患者·2024-01-29 21:53

遥感影像批量裁剪（语义分割样本制作）

文章目录前言一、实现思路二、使用步骤1.引入库2.裁剪函数3.引用函数裁剪总结前言前不久遇到一个需求，即对遥感影像进行批量裁剪。其实这个需求在arcgis中等一些gis软件中就可以实现，但是吧，他需要手动点比较麻烦，而且中间还生成一些我并不需要的其他文件（.tfw等等）。基于此，我就想这个能不能自己用python写一个程序实现批量裁剪，且不生成其他文件。说干就干，详见下文.一、实现思路？其实我主要
深度神经质患者·2024-01-29 21:21

软考（软件设计师知识点） --程序设计语言与语言处理程序基础

1.编译过程：词法错误：非法字符，关键字或标识符拼写错误语法错误：语法结构出错，if,elseif不匹配，缺分号语义错误：死循环，0除数，其他逻辑错误。
MichaelYZ111·2024-01-29 19:07

免费简单好用的 webshell 在线检测：支持 php、jsp、asp等多格式文件

share=3d4f2e8aaec211eea5550242c0a8170c还是比较好用的，支持PHP、JSP文件webshell检测，看官方解释文档，引擎使用静态文本特征、骨架哈希、静态语义分析、动态污点追踪
caomengde233·2024-01-29 18:01

Effective oc 2.0 第二章学习--对象、消息、运行期

Effectiveoc2.0第二章学习--对象、消息、运行期前言理解属性这一概念属性特质原子性读写权限内存管理语义方法名注意的点要点在对象内部尽量直接访问实例变量注意的点要点理解“对象等同性”这一概念特定类所具有的等同性判断方法等同性判断的执行深度理解
菜的不敢吱声·2024-01-29 18:58

视觉SLAM十四讲|【四】误差Jacobian推导

视觉SLAM十四讲|【四】误差Jacobian推导预积分误差递推公式ω=12((ωbk+nkg−bkg)+(wbk+1+nk+1g−bk+1g))\omega=\frac{1}{2}((\omega_b
影子鱼Alexios·2024-01-29 18:20

视觉SLAM十四讲|【六】基于特征匀速模型的重投影误差计算形式

视觉SLAM十四讲|【六】基于特征匀速模型的重投影误差计算形式基本推导方法无时间戳延迟时，残差计算流程：世界坐标系中的第lll个地图点变换到相机坐标系下为flw=[x,y,z]Tf_l^w=[x,y,z
影子鱼Alexios·2024-01-29 17:18

人机协同中的一阶谓词推理与态势信息增强

这些规则和事实能够描述语义关系、逻辑关系和推理规则。通过使用这些规则和事实，机器可以推理出语句之间的逻辑关系，从而理解和生成自然语言。态势信息增强是指将环境的态势信息与
人机与认知实验室·2024-01-29 16:37

设计模式之关联，依赖，聚合，组合区别以及联系

关联、聚合和组合需要根据上下文语义来定义。首先看一看书上对这四种关系的定义：依赖(Dependency)关系是类与类之间的联接。依赖关系表示一个类依赖于另一个类的定义。
给我瓶叶小白·2024-01-29 16:36

MaskDistill-不需要标注数据的语义分割

DiscoveringObjectMaskswithTransformersforUnsupervisedSemanticSegmentation』，苏黎世联邦理工学院&鲁汶大学提出MaskDistill，用Transformer来进行无监督语义分割
FightingCV·2024-01-29 15:01

基于Pixhawk和ROS搭建自主无人车（五）：SLAM导航篇

参考PX4AutopilotUserGuideArduPilotDocumentation基于Pixhawk和ROS搭建自主无人车（文章链接汇总）1.硬件平台2.环境搭建2.1创建工作空间$cd$mkdir-pmav_ws/src$cdmav_ws$catkin_init_workspaceROS命令catkin_init_workspace分析2.2安装RPLiDAR包$cd~/mav_ws/s
Robot_Yue·2024-01-29 14:17

【数据库】数据库知识树概况，可以转成思维导图

数据库以特定的组织结构存放在计算机的存储介质中的相互关联的数据集合DBS数据库应用系统DatabaseSystemDBA数据库管理员DBS硬件osDBMSDBAPP用户以及开发人员数据模型概念模型E-R模型语义对象模型逻辑模型层次模型网状模型关系模型面向对象模型对象关系模型现实世界的数据化过程三个世界现实信息机器概念模型中的基本概
chentao326·2024-01-29 14:37

C Primer Plus编程练习（2.11，P32）

intn,intb,intc;intn,b,c;intn;intb;intc;3.什么是语义错误？写出一
xiaoxian720·2024-01-29 14:41

Deeplab系列语义分割模型

目录一、网络模型1.deeplabv12.deeplabv23.deeplabv34.deeplabv3+二、空洞卷积三、代码实现总结一、网络模型1.deeplabv1深度卷积神经网络（DCNN）和条件随机场（CRF）相结合来解决像素级分类问题，最后一层的CRF提高模型捕捉细节和边缘分割的能力，对于大量使用最大池化和下采样导致分辨率下降的问题，通过空洞卷积来扩大感受野。2.deeplabv2ASP
CPones·2024-01-29 14:57

语义分割-DeepLab系列

文章目录官方PPTRethinkingAtrousConvolutionforSemanticImageSegmentationDeepLabv1DeepLabv2DeepLabv3DeepLabv3+参考文献官方PPTRethinkingAtrousConvolutionforSemanticImageSegmentationDeepLabv1paperSemanticImageSegmenta
studyeboy·2024-01-29 14:27

深入理解DeepLab系列语义分割网络

语义分割是指在像素级别上进行分类，从而转换得到感兴趣区域的掩膜。
深蓝学院·2024-01-29 14:26

经典的语义分割(semantic segmentation)网络模型（综合篇）

一、参考资料Imagesegmentation二、语义分割相关介绍1.基础的语义分割架构project_summaryConvolutionalencoder-decoderarchitectureofpopularSegNetmodel
花花少年·2024-01-29 13:23

语义分割DeepLab v1/v2/v3系列网络模型

一、参考资料经典的语义分割(semanticsegmentation)网络模型二、DeepLab系列网络模型1.DeepLabv1原始论文：[1]DeepLabV1网络简析bilibili视频讲解：DeepLabV1
花花少年·2024-01-29 13:51

2020年一份最全8大板块细分501只股！（名单）

科技产业链个股一览1、软件服务（SaaS）办公软件：金山办公；中间件：东方通、宝兰德、普元信息；OA系统：泛微网络、致远互联；ERP：用友网络、赛意信息、金蝶国际；操作系统：中国软件、诚迈科技、中科创达；语义智能
文伽霓·2024-01-29 13:31

容器 I/O 性能诊断：到底哪个应用是带宽杀手？

01容器化应用I/O性能优化挑战Aliware目前在云上的容器化应用场景选择存储方案时，通常会使用块存储（EBS），文件存储（NAS，CPFS，DBFS）和对象存储（OSS）三种，POSIX语义的文件系统是面向容器存储使用场景最直观和最友好
Java海·2024-01-29 13:19

10 分钟搭建 TeslaMate—— 一个强大的特斯拉数据记录器！｜Grafana 数据可视化

今天就来分享一个和特斯拉相关的Docker项目，一个强大的、自托管的特斯拉数据记录器——TeslaMate，可以全面分析特斯拉充电、续航、行驶里程等等的情况。
xiaoshun007～·2024-01-29 12:14

语义解析：连接自然语言与机器智能的桥梁

文章目录每日一句正能量前言01语义解析的应用场景02语义解析和大模型的关系购买链接赠书活动每日一句正能量学贵精不贵博。知得十件而都不到地，不如知得一件却到地也。
想你依然心痛·2024-01-29 12:19
上一页 8 9 10 11 12 13 14 15 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他