语义SLAM

前端工程-学习路线-提纲

自我提升计划，持续更新就业第二年的夏天，深圳，此时薪资10k├─html5│└─语义标签├─css3│├─csshack│├─文字│├─布局│├─shapes布局（环绕效果）│├─动画│└─iconfont
陈程城·2024-02-09 10:46

图神经网络与图表示学习: 从基础概念到前沿技术

目录前言1图的形式化定义和类型1.1图的形式化定义1.2图的类型2图表示学习2.1DeepWalk:融合语义相似性与图结构2.2Node2Vec:灵活调整随机游走策略2.3LINE:一阶与二阶邻接建模2.4NetMF
cooldream2009·2024-02-09 10:34

C++11 ——— 右值引用和移动语义

C++11———右值引用和移动语义基本概念左值vs右值左值引用vs右值引用右值引用使用场景和意义左值引用的使用场景左值引用的短板右值引用和移动语义右值引用引用左值右值引用的其他使用场景完美转发万能引用完美转发保持值的属性完美转发的使用场景基本概念左值
flyyyya·2024-02-09 10:34

2019-03-21

这两个标签和em和strong类似，但是这两个标签没有语义。blockquote和q表示标记引用的文本。blo
浮旧浮梦_968d·2024-02-09 09:01

SLAM相关

特征点检测的算法更新针对前期关键点检测的算法更新:链接特征点的提取效果:algro_rlt.png对VO的效果提升:vo-rlt.png其他方法
星海之眸·2024-02-09 05:35

视觉SLAM十四讲学习笔记（一）初识SLAM

目录前言一、传感器1传感器分类2相机二、经典视觉SLAM框架1视觉里程计2后端优化3回环检测4建图5SLAM系统三、SLAM问题的数学表述四、Ubuntu20.04配置SLAM十四讲前言SLAM:SimultaneousLocalizationandMapping
苦瓜汤补钙·2024-02-09 03:11

ROS学习笔记12：机器人导航实现（理论）

本期关键词：SLAM，地图
代码能跑就可以·2024-02-09 03:10

NLP学习（二）—中文分词技术

本次代码的环境：运行平台：WindowsPython版本：Python3.xIDE：PyCharm一、前言这篇内容主要是讲解的中文分词，词是一个完整语义的最小单位。
陈易德·2024-02-09 02:19

SLAM算法与工程实践——SLAM基本库的安装与使用（3）：Pangolin库

SLAM算法与工程实践系列文章下面是SLAM算法与工程实践系列文章的总链接，本人发表这个系列的文章链接均收录于此SLAM算法与工程实践系列文章链接下面是专栏地址：SLAM算法与工程实践系列专栏文章目录SLAM
yangtsejin·2024-02-08 23:29

【SLAM14讲编译依赖软件源码版本方面等问题汇总】

"逆转鹈鹕”0.视觉SLAM十四讲1.ch3-------Eigen32.ch4-------Sophus2.ch5-------JoinMap3.ch63.1---ceres3.2---g2o4.ch7
终问鼎·2024-02-08 23:28

AWS-05-ECR

AmazonECR与AmazonElasticContainerService(AmazonECS)、AmazonElasticKubernetesService(AmazonEKS)和AWSLambda
ByChen0919·2024-02-08 20:42

Web前端新手入门系列：HTML5

HTML6.1HTML5新特性增加了audio和video音频播放，抛弃了Flash新增canvas画布（绘画，制作动画，小游戏开发等)地理定位离线缓存硬件加速WebSocket(全双工通信)增加本地存储增加语义化标签
lsslcj·2024-02-08 20:03

《视觉SLAM十四讲》第九讲前段实践中g2o实践代码报错解决方法

在《视觉SLAM十四讲》中针对于g2o初始化部分代码是无法执行的，在高博的Git上的代码也是无法编译的，会报错：error:nomatchingfunctionforcallto‘g2o::BlockSolver
大二哈·2024-02-08 18:17

弃绝语义之精确

在公共厕所安家的携带着世界变迁的旅居者，被褥距离西湖只隔着一座马可波罗的雕像。见过真正的虚幻后，现实的可信度遭遇了震荡。再严密的碰撞也堵不住世界交错留下的间隙。这间隙中停歇着你我，好比影子波纹泡沫。无暂时片刻休息的人，争夺着对世界的描述，勉强维系主体的意识，在坠落中抓住破碎的梦。从未有过解释权的，躲避在生活，也被生活吞没。难得清醒的瞬间，时间不需要被度过。我便携的悲伤在遍地的欢喜中扫了满大街的兴，
小雨老湿·2024-02-08 17:12

已解决 Docker: Error response from daemon: network not found 问题

博主猫头虎（）带您GotoNewWorld✨猫头虎建议程序员必备技术栈一览表：云原生技术CloudNative:GolangDocker☸️Kubernetes⛵HelmServerless️AWSLambda
猫头虎-云原生·2024-02-08 15:56

已解决——docker: Error response from daemon: pull access denied问题

博主猫头虎（）带您GotoNewWorld✨猫头虎建议程序员必备技术栈一览表：云原生技术CloudNative:GolangDocker☸️Kubernetes⛵HelmServerless️AWSLambda
猫头虎-云原生·2024-02-08 15:56

已解决 docker: Error response from daemon: OCI runtime create failed: container_linux.go:349

博主猫头虎（）带您GotoNewWorld✨猫头虎建议程序员必备技术栈一览表：云原生技术CloudNative:GolangDocker☸️Kubernetes⛵HelmServerless️AWSLambda
猫头虎-云原生·2024-02-08 15:26

已解决 Error response from daemon: Conflict. The container name is already in use by another container

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猫头虎-云原生·2024-02-08 15:25

已解决 Error response from daemon: driver failed programming external connectivity on endpoint

博主猫头虎（）带您GotoNewWorld✨猫头虎建议程序员必备技术栈一览表：云原生技术CloudNative:GolangDocker☸️Kubernetes⛵HelmServerless️AWSLambda
猫头虎-云原生·2024-02-08 15:25

Python 算法集

01目录环境需求怎样使用本地化扩展卡尔曼滤波本地化无损卡尔曼滤波本地化粒子滤波本地化直方图滤波本地化映射高斯网格映射光线投射网格映射k均值物体聚类圆形拟合物体形状识别SLAM迭代最近点匹配EKFSLAMFastSLAM1.0FastSLAM2.0
Aaronlan·2024-02-08 12:15

【读书笔记6.3】《中学生言语技能训练》第二章第七节——句子的链接与衔接：连贯的原理和技巧（上）

在语篇学中，语义连接和语言连接是两个不同的概念。我们把言语的组合比喻为链条，句子内部的词语组合也是如此，句子和句子的组合也是如此。句子之间有直接关联的称之为句群，句群是语法单位语段
Li三金·2024-02-08 11:19

async 与 await（JavaScript）

上一篇文章介绍了回调地狱与Promise（JavaScript），因为Promise的编程模型依然充斥着大量的then方法，其虽然解决了回调地狱的问题，但是在语义化及代码可读性方面依然存在缺陷，这就是async
Hnhyyyy·2024-02-08 11:09

【多模态大模型】GLIP：零样本学习 + 目标检测 + 视觉语言大模型

统一的短语定位损失语言意识的深度融合预训练数据类型的结合语义丰富数据的扩展零样本和少样本迁移学习效果论文：https://arxiv.org/pdf/2112.03857.pdf代码：https://github.com
Debroon·2024-02-08 11:34

【大厂AI课学习笔记】1.5 AI技术领域（5）图像分类

图像分类是根据不同的语义信息区分图像，图像作为输入，分为不同的类。主要使用的方法是深度学习和神经网络。粗粒度的图像分类，是比较容易的，哪怕是区分猫和老虎，但是细粒度的图像分类就比较难了。
giszz·2024-02-08 11:18

前端代码规范

intelligence-analysis二、组件命名使用大驼峰命名例如：文件命名：IntelligenceAnalysis.vue组件命名：IntelligenceAnalysis文件名称和组件名称相同三、变量命名使用小驼峰命名，符合语义化布尔类型可加前缀
小木木爸·2024-02-08 10:35

巜教育心理学》读书笔记十五

在孔子看来，“启”和“发”是具有不同语义的，是两个不同的概念。“启”用于弟子经过自学、思考，对某一问题不能解决，但有了强烈要求的时候；“发”用于弟子经过自己的专研之后，对某一问题有了一定的了解，但
宋华俊·2024-02-08 10:36

秘塔科技推出AI搜索产品「秘塔AI搜索」

AI通过语义理解、问题分析、全网搜索对信息进行总结和提炼，为用户呈现清晰明了、重点突出的搜索结果，同时还自动整理了思维导图和大纲，使
2301_79004341·2024-02-08 09:40

NLP_“预训练+微调大模型”模式和Prompt/Instruct模式的异同

文章目录“预训练+微调大模型”的模式以提示/指令模式直接使用大模型“预训练+微调大模型”模式和Prompt/Instruct模式的异同小结“预训练+微调大模型”的模式经过预训练的大模型所习得的语义信息和所蕴含的语言知识
you_are_my_sunshine*·2024-02-08 09:54

HTML5

新增了一些语义化标签、全局属性。新增了多媒体标签，可以很好的替代flash。更加侧重语义化，对于SEO更友好。可移植性好，可以大量应用在移动设备上。
Muko_0x7d2·2024-02-08 08:54

SAM大模型遥感领域测评

关注图像或者遥感语义分割的同事可能知道，语义分割作为计算机视觉的核心任务，应用广泛，但最大的限制就是需要大量的标注数据，并且针对不同的任务需要重新训练或微调，试想，
未来GIS实验室·2024-02-08 08:52

AI真能“理解”人类语言吗？这个大模型开挂了

导读：算法创新，如何解锁语义理解新高度？2023年，大模型从年初卷到年末。无论是国内的百模大战格局，还是国外一超多强的新竞争态势，基础模型的能力依然是生成式AI的核心。
AImatters·2024-02-08 08:15

Ubuntu20.04更新Cmake版本详解

最近在跑一个融合惯导定位的slam框架ins_eskf_kitti，在框架的安装过程中，需要对从GitHub上克隆下来的glog进行编译。
loveCC_orange·2024-02-08 07:14

计算机视觉中的Homography单应矩阵应用小结

计算机视觉中的Homography（单应）矩阵应用小结Homography矩阵在StructurefromMotion(SfM)或三维重建、视觉SLAM的初始化过程有着重要应用，本文总结了单应矩阵出现场景与常见问题求解
CS_Zero·2024-02-08 07:36

实例分割模型解析：solo模型

与许多其他密集预测任务（例如语义分割）相比，任意数量的实例使得实例分割更具挑战性。
交换喜悲·2024-02-08 06:16

论文阅读-Examining Zero-Shot Vulnerability Repair with Large Language Models

他们研究了如何设计提示来引导LLM生成不安全代码的修复版本，这由于自然语言在语义和句法上有很多种表达方式而
Che_Che_·2024-02-08 06:14

【人工智能】文本嵌入：向量存储与数据查询的智慧交织(12)

这项技术不仅赋予计算机对中文语义的理解能力，更让我们能够以更智能、高效的方式处理和检索中文文本。在接下来的内容中，我们将揭晓这项技术的神秘面纱，探究中文向量化及检索的魅力所在。
魔道不误砍柴功·2024-02-08 02:37

1.1 Verilog 教程

Verilog不仅定义了语法，还对语法结构都定义了清晰的仿真语义。因此，Verilog编写的数字模型就能够使用Verilog仿真器进行验证。
二当家的素材网·2024-02-08 02:09

C++ 右值引用 std::move和std::forward的使用

前言右值引用，std::move(移动语义)和std::forward(完美转发)都是C++11里面的特性。使用右值引用和移动语义，可以避免无谓的复制，提供了程序性能。
abcd552191868·2024-02-08 00:18

解析基于检索排序的知识图谱问答系统

目录前言1问句的表示与语义理解1.1问句表示的重要性1.2端到端网络的优势2知识图谱中的排序问题2.1知识图谱的核心作用2.2查询匹配的转化与排序问题2.3实体链接的关键性2.4路径的构建与系统优化3难点与挑战
cooldream2009·2024-02-07 22:40

C++之std::enable_if

相关系列文章C++之std::is_objectC++之std::decayC++模板函数重载规则细说C++之std::declvalC++之std::move(移动语义)C++之std::forward
流星雨爱编程·2024-02-07 22:02

文心一言论文查重重复率高吗

一、文心一言的查重能力文心一言可以对文本进行语义分析和
Leospanb87·2024-02-07 22:31

NLP中的嵌入和距离度量

在NLP中，词嵌入捕获词之间的语义关系，使算法能够更好地理解文本的上下文和含义。
deephub·2024-02-07 19:50

NLP自然语言处理实战(三):词频背后的语义--5.距离和相似度&反馈及改进

目录1.距离和相似度2.反馈及改进线性判别分析1.距离和相似度我们可以使用相似度评分（或距离），根据两篇文档的表达向量间的相似度（或距离）来判断文档间有多相似。LSA能够保持较大的距离，但它并不能总保持较小的距离（文档之间关系的精细结构）。LSA底层的SVD算法的重点是使新主题向量空间中所有文档之间的方差最大化。特征向量（词向量、主题向量、文档上下文向量等）之间的距离驱动着NLP流水线或任何机器学
Nobitaxi·2024-02-07 19:50

任振华伊川焦点团队坚持分享第1+141天（约练第46次）书摘——20211015书摘《建构解决之道》简述语意

简述语意简述语意即是重复当事人表述话语中的重点，好让当事人有阐述的机会，但是简述语义又不像摘要技巧一样会打断当事人的思绪而进行整理。
月明风清_鸦岭镇西窑小学任振华·2024-02-07 18:45

Rust的多线程编程：创建与管理线程及同步机制解析

为了确保线程安全，如果闭包需要访问主线程的数据，则必须通过move语义转移数据的所有权。以下是一个简单的示例：usestd::thread;fnmain(){letv=vec!
归云十九少·2024-02-07 16:02

CVPR 2023: SFD2 Semantic-Guided Feature Detection and Description

语义
结构化文摘·2024-02-07 12:20

好看的前端框架(一)----Semantic UI

介绍SemanticUI是一款语义化的UI框架，代码可读性与可理解性很强，界面简洁美观，与bootstrap风格接近，基于jquery，适用响应式布局，提供一些基本模板，兼容Firefox、Chrome
ls1228·2024-02-07 12:51

深度 | 从各种注意力机制窥探深度学习在NLP中的神威

它们可以实现语言建模、情感分析、机器翻译、语义解析等非常多的任务，这些序列建模任务可以使用循环神经网络、卷积神经网络甚至近来比较流行的Transformer。
机器学习算法那些事·2024-02-07 12:18

人工智能|深度学习——使用多层级注意力机制和keras实现问题分类

词向量”（词嵌入）是将一类将词的语义映射到向量空间中去的自然语言处理技术。
博士僧小星·2024-02-07 12:17

语义分割系列之FCN、DeeplabV1、V2、V3、V3Plus论文学习

FCNFullyConvolutionalNetworks论文：FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation地址:https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2015/papers/Long_Fully_Convolutional_Networks_2015_CVPR_paper.pdf特点：用全卷积替
Diros1g·2024-02-07 11:40
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