语义slam 第27页

http

4001、语义有误，当前请求无法被服务器理解。401当前请求需要用户验证403服务器已经理解请求，但是拒绝执行它。500-599用于支持服务器错误。503–服务不可用输

zy懒人漫游·2024-01-06 17:07

管它有没有枣，先打一杆子再说

后随着语义内容不断延伸，投稿者变成了表面上看起来是咨询，实则是别人高攀了自己。2.同学群里有人疑惑为啥突然放松了，有人说“大疫不过三”，众人纷纷表示赞同。

今日笔记·2024-01-06 14:03

SAM-Track online / offline配置

分割效果这么好，都忍不住想用SAM来做场景的语义分割，realtime与否先放在一边，能不能用SAM来做语义分割。

蓝羽飞鸟·2024-01-06 14:04

位移贴图还原电影3D角色

ygtu2018·2024-01-06 13:23

ClickHouse为什么那么快

体现到语义上，就是实现GROUPBY查询的实现。为了实现这一

GaleZhang·2024-01-06 13:09

MySQL多表查询的方法（含例子）

且每两张表之间都有相同语义的字段：a表与b表是：id相同；b表与c表是：bid相同表a表b表c第一种方法语法如下（不区分大小写）--查询两张表select*from第一张表innerjoin

Cindy辛蒂·2024-01-06 12:45

一键自动修改和翻新OC源码，解决苹果审核4.3和马甲问题

iOS源码的方法，但是都不够智能，生成的方法类名要么千奇百怪，要么aaaabbbxxx这种完全毫无意义的名称，要么只能修改单个文件，多个文件根本无法关联，我就想有什么方法可以像真人一样去修改源码，符合语义

ertertgfhhn·2024-01-06 11:39

h5新特性

语义标签：headerfooternavaside表单音频audio视频videocanvas绘画geolocation定位localstorage：长期存储数据，浏览器关闭后数据不丢失；sessionStorage

天马行空_eaa7·2024-01-06 09:13

2022-03-19

然而，词形还原是基于词典的，每种语言都需要经过语义分析、词性标注来建立完整的词库。本实验将使用WordNetLemmatizer，它是WordNet的NLTK接口。

跨象乘云·2024-01-06 08:45

ROS高效进阶第六章 -- 机器人SLAM建图与自主导航之move_base

机器人SLAM建图与自主导航之move_base1背景资料2正文2.1move_base导航规划框架2.2mbot_navigation样例3总结1背景资料本文是机器人SLAM建图与自主导航的第三篇文章

界首大学·2024-01-06 07:12

ROS高效进阶系列

在此基础上，我们系统学习了ros高级组件，机器人建模仿真，机器人图像处理，机器人语音，机器人slam和导航等。本人将博客汇总在此，方便读者查阅。

界首大学·2024-01-06 07:42

中文分词算法 | 基于词表的三种分词算法

让我们首先认识一下自然语言处理：它主要应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面，其与最近很火的语言大模型以及ChatGPT等之类由很强的关联

源于花海·2024-01-06 07:56

视觉SLAM和激光SLAM适合的应用领域以及哪个更有前景

目录视觉SLAM的应用领域激光SLAM的应用领域视觉SLAM优势和局限性激光SLAM优势和局限性发展趋势和前景视觉SLAM的应用领域增强现实（AR）和虚拟现实（VR）：视觉SLAM能够提供丰富的视觉信息

稻壳特筑·2024-01-06 07:08

Dubbo

1RPCRPC是指远程过程调用，也就是说两台服务器A，B，一个应用部署在A服务器上，想要调用B服务器上应用提供的函数/方法，由于不在一个内存空间，不能直接调用，需要通过网络来表达调用的语义和传达调用的数据

不才不才不不才·2024-01-06 06:34

遥感影像-语义分割数据集：2021年昇腾杯初赛数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情简介：细粒度语义分割赛道依据现有的遥感地物分类要求，结合现有的地物分类实际需求，参照地理国情监测、“三调”等既有地物分类标准，依据遥感地物“所见即所得”原则，设计地物要素分类体系，共涉及一级大类

ly_0624·2024-01-06 05:56

遥感影像-语义分割数据集：山体滑坡数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情简介：该遥感滑坡数据集由卫星光学图像、滑坡边界的形状文件和数字高程模型组成。该数据集中的所有图像，即770张滑坡图像（红点）和2003张非滑坡图像，都是从2018年5月至8月拍摄的TripleSat卫星图像中截取的，影像分辨率0.8米。对于滑坡实例，我们提供了滑坡图像、滑坡掩码文件和相应的DEM数据。所有数据都经过了仔细的三次检查，以确保其可靠性。KeyValue卫星类型Triple

ly_0624·2024-01-06 05:56

遥感影像-语义分割数据集：DeepGlobe-Land-cover数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情简介：提供高分辨率亚米卫星图像，重点是农村地区。由于土地覆盖类型的多样性和注释的高密度，该数据集很具挑战性。该数据集共包含1146幅卫星图像，大小为2448×2448像素，分为训练/验证/测试集，每组图像为803/171/172幅（对应70%/15%/15%）。KeyValue卫星类型DigitalGlobe’s卫星覆盖区域未知场景重点是农村地区分辨率50cm数量训练集803幅、验证

ly_0624·2024-01-06 05:26

遥感影像-语义分割数据集：2022年山东土地集团杯数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情简介：遥感数据为GF1-WFV拍摄的山东滨州附近地区的影像，预处理过程为正射校正、配准、裁剪。分类目标是山东省土地利用类型，经过处理合并得到以下六类：耕地、林地、草地、水域、城乡、工矿、居民用地及未利用土地。KeyValue卫星类型GF1-WFV覆盖区域山东滨州附近地区场景未知分辨率16m数量5000张单张尺寸256*256原始影像位深16位标签图片位深8位原始影像通道数三通道标签图

ly_0624·2024-01-06 05:26

遥感影像-语义分割数据集：iSAID数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情iSAID是第一个用于航空图像分割的基准数据集。这个大规模且注释密集的数据集包含2806张高分辨率图像中15个类别的655451个对象实例。iSAID的显著特征如下：（a）具有高空间分辨率的大量图像，（b）15个重要且常见的类别，（c）每个类别有大量实例，（d）每个图像有大量标记实例，这可能有助于学习上下文信息，（e）巨大的对象尺度变化，包含小、中、大对象，通常在同一幅图像中，（f）

ly_0624·2024-01-06 05:25

遥感影像-语义分割数据集：GID数据集详细介绍及训练样本处理流程

GID数据集：大规模高分卫星土地覆盖数据集原始数据集详情简介：GID是基于我国Gaofen-2卫星数据而构建的大规模高分辨率遥感图像土地覆盖数据集。GID数据集分为大规模分类集（GID-5）和精细土地覆盖集（GID-15）两个部分。大规模分类集（GID-5）包含建筑、农田、森林、草地和水域等5个土地覆盖类别，共计150景像素级标注的Gaofen-2卫星遥感图像。其中，训练集为120景图像，验证集为

ly_0624·2024-01-06 05:25

遥感影像-语义分割数据集：Vaihingen数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情Vaihingen是一个相对较小的村庄，有许多独立的建筑和小的多层建筑。KeyValue卫星类型未知覆盖区域一个相对较小的村庄，有许多独立的建筑和小的多层建筑-Vaihingen场景城市分辨率5cm数量38张单张尺寸6000*6000原始影像位深8位标签图片位深8位原始影像通道数三通道标签图片通道数三通道官网https://www.isprs.org/education/benchm

ly_0624·2024-01-06 05:55

遥感影像-语义分割数据集：Postdam数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情KeyValue卫星类型未知覆盖区域一个典型的历史城市，有着大的建筑群、狭窄的街道和密集的聚落结构-Potsdam场景城市分辨率5cm数量38张单张尺寸6000*6000原始影像位深8位标签图片位深8位原始影像通道数三通道标签图片通道数三通道官网https://www.isprs.org/education/benchmarks/UrbanSemLab/Default.aspx标签类

ly_0624·2024-01-06 05:54

遥感影像-语义分割数据集：2021年昇腾杯复赛数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情简介：细粒度语义分割赛道依据现有的遥感地物分类要求，结合现有的地物分类实际需求，参照地理国情监测、“三调”等既有地物分类标准，依据遥感地物“所见即所得”原则，设计地物要素分类体系，共涉及二级子类

ly_0624·2024-01-06 05:53

Flink学习笔记（一）：为什么选择flink

A:1.flink具有高吞吐、低延迟、高性能的特性（海量数据秒级处理）2.支持带有事件时间的窗口（Window）操作3.持有状态计算的Exactly-once（严格/恰好一次）语义，保障状态的一致

胖胖的战士·2024-01-06 05:48

Linux内核源码分析之setup_arch (四)

机器感知一个专注于SLAM、Linux、算法等相关技术文章分享的公众号前言Linux内核源码分析之setup_arch(三)基本上把setup_arch主要的函数都分析了，由于距离上一篇时间比较久了，所以这里重新贴一下大致的流程图

JiauZhang·2024-01-06 03:20

各类Java对象

而同一时期可能又不少人对同一问题，用自己的不同语言提出不同概念如果又官方组织维护概念，概念就会清晰；不同的视频教程、其他程序员，看到这一概念的描述或是案例后，人脑会去抽象、提取其特征，然后用自己的语言去描述；这一过程可能造成语义扩散

Tina Run 润·2024-01-06 02:25

Python能做大项目（5）基于语义的版本管理

上一章里，我们通过ppw生成了一个规范的python项目，对初学者来说，许多闻所未闻、见所未见的概念和名词扑面而来，不免让人一时眼花缭乱，目不暇接。然而，如果我们不从头讲起，可能读者也无从理解，ppw为何要应用这些技术，又倒底解决了哪些问题。在2021年3月的某个孤独的夜晚，我决定创建一个创建一个python项目以打发时间，这个项目有以下文件：├──foo│├──foo││├──bar│││└──

量化风云·2024-01-06 01:33

实验笔记之——Gaussian Splatting

之前博客对NeRF-SLAM进行了调研学习笔记之——NeRFSLAM（基于神经辐射场的SLAM）-CSDN博客文章浏览阅读868次，点赞22次，收藏21次。

gwpscut·2024-01-06 01:47

运行labelme时，出现TypeError错误解决方法

以下代码是出现错误的提示原因：(pytorch)H:\语义分割项目\unet-pytorch-main>labelmeTraceback(mostrecentcalllast):File"c:\users

呦吼吼~·2024-01-06 00:38

【人工智能】为什么说大模型会有「幻觉」问题，又如何去解决呢

此篇是【话题达人】序列文章，这一次的话题是《如何解决大模型的幻觉问题》目录大模型模型幻觉模型预训练庞大文本数据集语义关系模型微调特定任务少量标签数据如何解决普遍方法大模型先来了解基本术语和缩写全称，比如

全栈小5·2024-01-05 22:44

【响应式编程-03】Lambda表达式底层实现原理

表达式的本质函数式接口的匿名子类的匿名对象反编译：cfr-0.145.jar反编译：LambdaMetafactory.metafactory()跟踪调试，转储Lambda类：jdk.internal.lambda.dumpProxyClassesLambdaPrinciple

飞鸽FlyGo·2024-01-05 22:14

HTML5新增特性

语义化标签增强型表单视频和音频Canvas绘图SVG绘图地理定位拖放APIWebWorkerWebStorageWebSocket一、语义化标签html5语义化标签，可以使开发者更方便清晰构建页面的布局

前端_Fn·2024-01-05 22:10

2023年度盘点：AIGC、AGI、GhatGPT、人工智能大模型必读书单

LLM的特点是规模庞大，包含成百、上千亿的参数，可以捕捉语言的复杂模式，包括句法、语义和一些上下文信息，从而生成连贯

秋说·2024-01-05 21:29

ElasticSearch——01全文检索

特点：只处理文本、不会处理语义。搜索时英

迷茫的羔羊羊·2024-01-05 21:20

CSS对象模型CSSOM是什么？

因为正如在网页中HTML承担了语义职能，C

读行笔记·2024-01-05 20:40

U-Net网络结构解析和代码解析

U-Net网络结构详解在语义分割领域，基于深度学习的语义分割算法开山之作是FCN（FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation），而U-Net是遵循

norah2·2024-01-05 18:09

第九章聚类

但是这些概念对聚类算法而言事先是未知的，聚类过程仅能自动形成簇结构，簇所对应的概念语义需要由使用者来把握和命名。聚类算法涉及的两个基本的问题：性能度量和距离计算9.2性能度量聚类性能度量大致有两类。

T Lai·2024-01-05 18:38

编译原理 - 编译优化

文章目录编译优化基本概念不存在完全优化正确的观点前端优化常量折叠代数化简不可达删除中间表示上的优化常量传播拷贝传播死代码删删除编译优化基本概念代码优化是对被优化的程序进行的一种语义保持的变换语义保持：程序的可观察行为不能改变变换的目的是让程序能够比变换前

turbolove·2024-01-05 18:48

【迁移学习论文六】Learning Semantic Representations for Unsupervised Domain Adaptation论文原理及复现工作

LearningSemanticRepresentationsforUnsupervisedDomainAdaptation学习无监督域自适应的语义表示相关会议AConferenceonComputerVisionandPatternRecognition

一个很菜的小猪·2024-01-05 14:24

我不想学JAVA---------JAVA和C的区别

前言我一个研究方向是SLAM的为什么要来学JAVA。从九月份开学到现在，已经学了Linux，数据结构，SLAM，C++的基础操作，期间还参与编写了一本VHDL的教材。

Chris·Bosh·2024-01-05 12:39

知识图谱 vs GPT

简介：当我们谈论知识图谱时，我们指的是一种结构化的知识表示形式，是一种描述真实世界中事物及其关系的语义模型，用于描述实体之间的关系。

搞100个实习生干活！·2024-01-05 10:27

12月7号复盘

如何掌握有声语言技巧3.讲师讲课前要做什么准备与调整4.讲师如何快速应变讲课中的突发状况快速优化对讲师稿件的理解和处理方法包括多读，快读，试讲，模拟如何掌握有声语言技巧有声语言的表达包括1.语音表达2.语义表达在演讲授课的过程中

图图姐的时间管理·2024-01-05 09:52

自律修身-2022-07-07

地点：淞南科技园效率今天整体上效率还可以，AC一道题目，看了一部分视觉SLAM十四讲相关的知识。收获颇丰，值得表扬。最主要的是中午没有回去休息，并且没有sy。

Aaron_Swartz·2024-01-05 09:20

初识对抗生成网络(GAN)

在研究语义通信的时候，发现解码端很多都是用GAN或基于GAN来完成的。带着对GAN的好奇，对GAN进行了一个初步学习。

DWQY·2024-01-05 08:02

HTML5是什么？与HTML有什么区别？

主要特性：语义化标签：引入了一些新的语义化标签，如、、、等，用于更清晰地描述文档结构，提高文档的可读性和

贾斯汀玛尔斯·2024-01-05 08:39

前端食堂技术周刊第 110 期：Vue3.4、新版 Vue DevTools 开源、AI 2023 年度总结合集、Web Components 的另一个未来

技术资讯jQuery4.0即将发布ParkUI，shadcn/ui竞品Rolldown2024Q1开放代码库Vue3.4SlamDunkTanStackRouter1.0Next.js正在探索迁移到Lightnin

童欧巴·2024-01-05 07:27

SLAM学习笔记总结

文章目录SLAM001什么是回环检测？002常用的回环检测方法有哪些？003介绍一下Gauss-Netwon和LM算法004介绍一下Ceres优化库，比如你使用过里面哪些内容？

搬砖成就梦想·2024-01-05 07:35

Socket.D 替代 http 协议像 Ajax 一样开发前端接口

（socket.d是个新的二进制协议）1、Socket.D协议特点基于事件，每个消息都可事件路由所谓语义，通过元信息进行语义描述流关联性，有相关的消息会串成一个流语言无关，使用二进制输传数据（支持tcp

组合缺一·2024-01-05 06:47

高精地图新基线 | SuperFusion：多层次Lidar-Camera融合，nuScenes SOTA！

摘要环境的高精（HD）语义地图生成是自动驾驶的一个重要组成部分。现有方法通过融合不同的传感器模式（如激光雷达和相机），在这项任务中取得了良好的性能。

自动驾驶之心·2024-01-05 05:17

Spring之@Bean注解详解

@Bean总体介绍此注释的属性的名称和语义有意地与springxml模式中的元素的名称和语义相似。

敲代码的小小酥·2024-01-05 04:10

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