语义slam

html5新增特性

语义化标签新增,,,,,标签更好的描述和组织网页内容，使搜索引擎和浏览器可以更好的理解和处理页面结构，爬虫可以爬取更多有效信息。增强型表单新的表单类型邮箱验证——数值输入——文件导入——
明里灰·2024-01-29 05:06

22.React学习笔记.JavaScript纯函数

该函数不能有语义上可观察的函数副作用：确定的输入，一定有确定的输出；函数执行过程中，不能产生副作用。重要性：放心编写，放心使用。-所有React组件必须像纯函数一样保护它们的props不被更改。
_生生不息_·2024-01-29 03:47

锁的内存语义

文章目录前言锁操作锁的内存语义总结前言在多线程编程中，为了确保数据的一致性和完整性，我们需要一种机制来控制对共享资源的访问。锁是实现这一机制的关键工具之一。
小阳小朋友·2024-01-28 23:48

volatile内存语义

文章目录volatile写的内存语义volatile读的内存语义：volatile内存语义的实现原理volatile禁止重排序规则volatile禁止重排序场景有序性案例分析案例描述错误代码：如何纠正：
小阳小朋友·2024-01-28 23:46

2024年1月13日~2024年1月19日（研读论文、了解语义分割）

另外，在B站寻找视频了解了语义分割任务逻辑、深度学习一些概念等。
摘星星的屋顶·2024-01-28 22:22

Lambda表达式

案例一packagecom.zsh.lambda;/***案例一*线程的内部类*/publicclassLambdaOne{publicstaticvoidmain(String[]args){//Lambda
开朗觉觉·2024-01-28 19:38

空洞卷积（扩张卷积dilated convolution）

普通卷积过程如下：在这样显著缺陷问题的存在下，语义分割问题一直处在瓶颈期无法再明显提高精度，而dilatedconvolution的设计
NeroChang·2024-01-28 19:17

必看！英汉翻译技巧之句子重心的翻译

一般来讲，英汉句子的语义重心一般都落在结论、结果、观点、态度或事实等上。
多情眸·2024-01-28 19:53

一文详解ORB-SLAM3中的地图管理

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达想要理解ORB-SLAM3的地图管理，仅看ORB-SLAM3的论文[3]是不够的，因为很多细节出现在之前的ORB-SLAM1/2[1][2]，以及
Tom Hardy·2024-01-28 18:02

ORB-SLAM3关键帧选取策略

二、选取策略前言ORB-SLAM3使用关键帧来策略来进行跟踪建图，所以本文介绍关键帧的选取策略一、什么是关键帧？
秋心拆两瓣·2024-01-28 18:02

ORB-SLAM2论文总结

ORB-SLAM2学文学习总结1系统概述2加速特征点匹配策略2.1词袋模型加速匹配2.2恒速运动模型加速匹配3系统原理详解3.1初始化3.2跟踪线程3.3局部建图线程3.4回环检测线程4一些总结4.1单目
Mr.Qin_·2024-01-28 18:01

ORB-SLAM的重定位中使用的EPnP算法解析

EPnP:AnAccurateO(n)SolutiontothePnPProblem详解EPnP算法的中心思想就是以四个世界坐标系下的控制点[cw1cw2cw3cw4][c_w^1\quadc_w^2\quadc_w^3\quadc_w^4][cw1cw2cw3cw4]通过投影约束和欧式变换下的距离不变约束，求解相机坐标系下的相应控制点[cc1cc2cc3cc4][c_c^1\quadc_c^2\
rookie-rookie-lu·2024-01-28 17:58

ORB-SLAM策略思考之RANSAC

ORB-SLAM策略思考之RANSAC1.初始化器的RANSACORB-SLAM中的初始化器是一个端到端的地图初始化策略，即不需要人的参与双线程同时计算本质矩阵和单应性矩阵使用基于RANSAC和卡方检验的评价方法为了保证两种算法评价的一致性
rookie-rookie-lu·2024-01-28 17:58

ORB-SLAM中的RANSAC算法解析

RANSAC算法解析RANSAC是一种在具有噪声的模型中去估计最优的一个算法，其核心思想是采用不断迭代的方法去选择一组全是内点的集合，并采用该集合进行模型估计的一种方法，可以提高模型估计的鲁棒性。假设目前有KKK组采集到的数据，但是数据中的一些点是噪声点，如何使用RANSAC去根据这些有噪声的数据去估计一个比较好的模型呢？选择任意一种能够根据当前采集的数据进行模型评估的方法。使用有放回抽样的方式抽
rookie-rookie-lu·2024-01-28 17:27

ORB-SLAM中的地图点策略

ORB-SLAM中的地图点策略1平均观测方向地图点中维护了一个向量，这个向量代表的含义是关键帧光心到单位方向向量的平均向量vmean=1k∑i=0kvnormv_{mean}=\frac{1}{k}\sum
rookie-rookie-lu·2024-01-28 17:55

Web--HTML基础

文章目录安装环境HTMLhtml框架html基础标签语义标签html特殊符号安装环境安装vscode后安装插件可以先不写后台直接将前度界面展示出来自动补全tag，同时修改tag时自动改另一半在设置里将保存自动格式化的选项勾上创建一个
ˇasushiro·2024-01-28 17:25

AI时代你需要知道的：知识图谱技术原理（必读）

知识图谱最早由谷歌发布，为了提升搜索引擎返回答案的质量以及用户查询的效率，在知识图谱辅助下，搜索引擎可以洞察到用户查询背后的一个语义信息，然后返回更为精准结构化的信息，从而更大可能的去满足用户的一个查询需求
安全牛课堂牛油果·2024-01-28 16:22

《SLAM十四讲》Ch7编译报错

《SLAM十四讲》Ch7编译报错原因：视觉SLAM书上的程序使用的g2o版本比较旧了，使用的是c++11版本的g2o。
Prejudices·2024-01-28 15:38

ROS小车跟随

这篇的目的是方便自己复习总体流程1、gazebo仿真世界2、机器人模型3、slam建图4、定位5、路径规划6、小车跟随7、总体launch文件第一篇博客给出了总体代码：https://blog.csdn.net
海风-·2024-01-28 14:56

ROS目标跟随（路径规划、雷达、slam、定位）

ROS目标跟随（路径规划、雷达、地图、定位）最终效果展示一、总体launch文件1、打开已有地图2、组合小车的各个部分2.1惯性矩阵设置2.2小车底盘2.3摄像头2.4雷达2.5为机器人模型添加传动装置以及控制器2.6为机器人模型添加雷达配置2.7为机器人模型添加摄像头配置2.8为机器人模型添加kinect摄像头配置3、定位系统（amcl）4、路径规划（move_base）4.1全局路径规划与本地
海风-·2024-01-28 14:26

ROS目标跟随（路径规划、slam、定位、雷达）——接上文，改善跟随的位置

确保进行跟随的小车始终在身后最终效果代码改进最终效果ROS目标跟随改进版代码改进这里给出上一篇博客的链接：https://blog.csdn.net/m0_71523511/article/details/135610191使用上一篇的launch文件创建机器人时，ros会自动创建一个坐标系相对关系发布节点：/tf,通过观察此节点发布的信息，我发现可以通过监听里程计坐标系:/robot2/odom
海风-·2024-01-28 14:26

Vue基础语法篇

AngularJS有着诸多特性，最为核心的是：MVVM、模块化、自动化双向数据绑定、语义化标签、依赖注入等等。Angular1.3R
Gao_xu_sheng·2024-01-28 14:18

新一代知识图谱语义框架SPG赋能企业数智化转型

企业在数字化过程中积累了海量的数据。企业需要不断地为用户创造价值，同时实现高效的经营管理和风险控制，这对企业的数字化基建提出了很高的要求，也为知识图谱（KnowledgeGraph，KG）、大语言模型（LargeLanguageModel，LLM）等AI技术提供了多样化的落地场景。OpenSPGGithub：https://github.com/OpenSPG/openspg，欢迎Star关注我们
金融机器智能官方·2024-01-28 13:19

史上最全知识图谱建模实践（上）：本体结构与语义解耦

在“无需复杂图谱术语，7个原则搞定Schema建模”一文中，我们总结了知识建模最佳实践的7个指导原则。本文中，我们将分基础篇、进阶篇，针对不同业务场景的建模需求，由浅及深讲解基于SPG的知识建模的方法和案例，并涉及术语的解释。本文档所提出的建模方案，已经在OpenSPG做了对应的能力支持实现(或开发迭代中)。使用SPG，读者也可以按本文的方法论对自己的业务问题简化抽象，实施对领域知识的建模及对已有
金融机器智能官方·2024-01-28 13:19

大模型+知识图谱双驱架构：新一代《知识语义框架SPG》白皮书

本文内容整理自《知识语义框架SPG》白皮书白皮书下载地址：https://spg.openkg.cn/downloadOpenSPGGitHub：https://github.com/OpenSPG/openspg
金融机器智能官方·2024-01-28 13:46

《深度探索C++对象模型》 Function语义学 第四章笔记

本章主要探讨C++类的成员函数（memberfunction）：static、nonstatic、及vritual函数调用方式的区别。1.1非静态成员函数C++类的非静态成员函数（nonstaticmemberfunction）被设计为和普通非成员函数具有相同的效率。可以思考怎样将一个成员函数转化为一个非成员函数？解决这个问题，首先需要搞清楚他们之间有何区别。可以想象，最大的区别就是非成员函数没有
yiqiaoxihui·2024-01-28 12:31

《深度探索C++对象模型》 Data语义学 第三章笔记

本章主要讨论类的成员变量（DataMember）的相关语义。
yiqiaoxihui·2024-01-28 12:00

C++对象模型探索视频课程

目录：┣━━1-1c++对象模型探索课程详细介绍.mp4┣━━2-7程序转化语义.mp4┣━━2-10成员初始化列表说.mp4┣━━2-2对象结构的发展和演化.mp4┣━━2-3this指针调整.mp4
??Lic·2024-01-28 12:30

深度探索C++对象模型（13）——数据语义学（3）——单类继承下数据成员布局

1.单一继承下的数据成员布局代码1：#include#includeusingnamespacestd;classFAC//父类{public:intm_fai;intm_faj;};classMYACLS:publicFAC//子类{public:intm_i;intm_j;};intmain(){printf("FAC::m_fai=%d\n",&FAC::m_fai);printf("FAC
喵的波波鱼·2024-01-28 12:29

C++对象模型之数据语义学

前言本次笔记记录如下知识点数据成员绑定时机进程内存空间布局数据成员布局单一继承下的数据成员布局虚基类问题的提出和初探成员变量地址，偏移与指针一、数据成员绑定时机成员函数函数体的解析时机如果成员变量和全局变量重复了，那么成员函数在内部调用时，会优先调用成员变量，因为编译器对函数体内部的变量进行解析时，是从整个类定义完成之后进行的。如下示例stringmyvar;classBase{public:in
南丶风.·2024-01-28 12:29

数据语义学 - 数据成员布局-成员变量的地址规律，字节对齐问题，成员变量偏移值

一。观察成员变量地址规律静态成员变量不占用类对象的空间1.普通成员变量的存储顺序，是按照在类中的定义顺序从上到下来的classTeacher4{public:intm_i;staticintm_si;//这里是声明一个static，并不是定义，声明不会分配空间intm_j;staticintm_sj;intm_k;staticintm_sk;};intTeacher4::m_si=100;//静态
hunandede·2024-01-28 12:26

数据语义学 - 静态成员变量的存取，非静态成员变量的存取

一，静态成员变量的存取静态成员变量只有一个实体，保存在可执行文件的数据段中，如果没有初始化则保存在数据段的BBS中，由于存储在执行文件的数据段中，因此在编译阶段就会确定地址。当程序编译完成后，不管运行多少次，都是一个地址静态成员变量：可以当做一个全局变量，但是他只在类的空间内可见，引用时用类名::静态成员变量名//为了方便查看反汇编的代码都执行了些啥，直接将这三行裸体的放在这里，发现其反汇编的代码
hunandede·2024-01-28 12:26

深度探索C++对象模型-Data语义学

DataMember布局同一个AccessSection(private,public等)中，datamember的顺序按照声明顺序排列，但是没有规定需要连续排序。同时编译器可能会安插一些内部的datamember（比如vptr），用来支持整个对象模型。不同AccessSection中，member的排列顺序由编译器决定。DataMember存取-X是空基类，需要安插一个char，使得class的
isunn·2024-01-28 12:26

数据语义学 - 进程内存空间布局分析-代码段，数据段（.data）,BSS分别存储了些啥

不同的数据在内存中会有不同的保存时机，和保存位置，这一节就分析这个。当运行一个可执行文件时候，操作系统就会把这个可执行文件加载到内存；此时进程有一个虚拟的地址空间（内存空间），如下图：代码段：装的代码数据段，BSS段：更准确的说法是：数据段中一块是BSS段。他们两个的地址分配是有一些区别的。数据段（.data）：存储的是全局变量和静态变量，一般是已经初始化的全局变量BSS段：存储的是全局变量和静态
hunandede·2024-01-28 12:56

探究c++对象模型之data语义学（一）

c++标准中有这样一个规定："noobjectshallhavethesameaddressinmemoryasanyothervariable".由此规定，导致几乎所有的编译器对一个空类都会添加一个char。那什么是一个空类呢：·Hasstaticmembers/memberfunction·Hasnovirtualfunction这样的类就是一个空类。由于编译器对每一个空类都会添加一个char
露露与之·2024-01-28 12:25

[读书笔记] 深入探索C++对象模型-第四章-Function语义学（中续）

继续整理函数调用的第三种情况内容，注：以下部分图片来自于原文3.虚拟继承情况下的虚函数调用:如下例子，Point3d虚拟继承自Point2d：
Beyond_阿炳·2024-01-28 12:55

数据语义学 - 单一继承下的数据成员布局

在使用继承后，由于内存对齐的影响，会带来内存空间的额外增加。windows和linux的图示：对于windows，在继承时，子类中应该包含父类的全部，包括了父类内存对齐时空的内存部分。对于linux，编译器会有优化，会将最终子类和直接父类融合，利用上一个父类因为内存对齐浪费的空间。这个是从实验看到结果后，个人的想法。linux的G++编译器不可能将父类的父类的内存的空间都改变，优化也只能优化最终子
hunandede·2024-01-28 12:52

焦点解决基本会谈技巧

九、语义重述。十、沉默的使命。11、实务工作者的非语言行为。12、注意来访者的非语言行为。13、自我揭露。14、赞美。15、确认案主的知觉。16
aa6d9fcc1298·2024-01-28 12:49

【格密码基础】基于LWE问题的密码系统

该方案可实现语义安全（semanticsecurity），其中误差率（errorrate）为：其安全性可利用量子算法归约到近似GapSVP和SIVP问题，其中近似因子取：该方案借鉴了两个工作，一个是1997
唠嗑！·2024-01-28 11:23

３D 到２D reprojection的问题

唉，为什么回想总结一下呢，本人在结合３D物体重建和SLAM做一些东西，所以免不了各种2D到3D,3D到2D.2D->3D是用相机内参决定的简单的过程，但是重建的3D物体反投影到２Ｄ就比较复杂，主要是2D
hi_lan·2024-01-28 10:07

全能相似度计算与语义匹配搜索工具包，多维度实现多种算法，涵盖文本、图像等领域。支持文图搜索，满足您在不同场景下的搜索需求

全能相似度计算与语义匹配搜索工具包，多维度实现多种算法，涵盖文本、图像等领域。支持文图搜索，满足您在不同场景下的搜索需求。
代码讲故事·2024-01-28 09:35

LLVM编译器的结构

前端负责特定于语言的任务，读取源文件并计算语义分析表示，通常是
Aria_J·2024-01-28 09:19

论文降重修改句子软件v.1.1.8

除此之外，一款优秀的软件还应该具备以下功能：句子改写、段落重构、语义调整等。这些功能能够帮助用户在保持原文意思
Fixf4556·2024-01-28 08:34

图谱实战 | 无需复杂图谱术语，7个原则搞定Schema建模

本文我们结合蚂蚁域内的多个业务场景，举例说明结合SPG规范的结构与语义解耦的知识建模及schema设计方法。
开放知识图谱·2024-01-28 08:57

论文浅尝 | QA-GNN: 使用语言模型和知识图谱的推理问答

天津大学硕士链接：https://arxiv.org/pdf/2104.06378.pdf1.动机目前现有的方法，对于QA上下文使用LM处理，对于KG使用GNN进行处理，并且并不相互更新彼此的表示，也不做语义的对齐表示
开放知识图谱·2024-01-28 08:55

OpenVSLAM在Ubuntu16.04下编译安装

最近开始学习VSLAM，理论知识大概了解了一下，想要学透还是需要下一番功夫的。为了领导的任务，先把OpenVSLAM装上，跑个demo看看。我平时用windows比较多，改成Linux还是得适应一下。
hhh0209·2024-01-28 08:35

langChain 文档检索

您需要使用特定架构格式化的模型输出提取结构化行以插入到数据库中提取API参数提取用户查询的不同部分（例如，用于语义搜索与关键字搜索）Kor是个支持Lan
2629352674·2024-01-28 06:17

《自然语言处理的前沿探索：深度学习与大数据引领技术风潮》

词嵌入：语义信息的立体呈现词嵌入技术通过将词汇映射到高维向量空间，使得计算机能够捕捉词语之间的语义关系。
清水白石008·2024-01-28 00:05

C++学习笔记：右值引用和移动语义

右值引用的出现导致了移动语义的产生，让C++的性能产生了提升，这个提升来源与对Copy的减少。右值引用有什么用呢？
刘欢明·2024-01-28 00:20

Learn C++学习笔记：第M章—移动语义和复制语义：为什么移动语义效率更高 & 怎么进行移动std::move

1、移动语义效率更高前面讲到，之所以采用移动，原因①是为了避免多个智能指针指向同一个内存，导致的释放问题。除了这个优点之外，还有原因②移动语义还比复制语义多一个优点，效率更高。
不要熬夜多喝热水·2024-01-28 00:49
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