语义slam

SLAM中的边缘化舒尔补

SLAM的BundleAdjustment上，随着时间的推移，路标特征点和相机的位姿越来越多，BA的计算量随着变量的增加而增加。
稻壳特筑·2023-12-22 09:15

ubuntu16.04运行vins-fusion

按照博主博客：https://blog.csdn.net/neptune4751/article/details/108936754安装SLAM的运行环境包括Ceres，ROSKinetic和Ubuntu16.04
稻壳特筑·2023-12-22 09:15

ubuntu16.04上编译ORBSLAM2并运行TUM数据集

在自己的联想YOGA笔记本上成功编译运行ORBSLAM2，并在TUM数据集上验证运行效果，记录安装编译过程。
稻壳特筑·2023-12-22 09:45

SLAM数据集整理

odometry,stereo,omnicamandlasermeasurementsforvisual,laser-based,omnidirectional,sonarandmulti-sensorSLAMevaluation.http
稻壳特筑·2023-12-22 09:45

论文阅读：Long-Term Visual Simultaneous Localization and Mapping

论文摘要指出，为了在长期变化的环境中准确进行定位，提出了一种新型的长期视觉SLAM（同步定位与地图构建）系统，该系统具备地图预测和动态物体移除功能。
稻壳特筑·2023-12-22 09:13

NLP论文阅读记录 - | 使用GPT对大型文档集合进行抽象总结

2.3最先进的抽象摘要器三.本文方法3.1查询支持3.2文档聚类3.3主题句提取3.4语义分块3.5GPT零样本总结四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果五总结前言
yuyuyu_xxx·2023-12-22 08:19

AIGC入门须知

具体来说，GPT能够通过学习语言模式、理解语义等方式，生成流畅自然的回答，并提供高度个性化的对话体验，使用户能够与其自然地进行对话交流。
Wis57·2023-12-22 08:52

大数据知识图谱解码：从核心概念到技术实战

文章目录大数据知识图谱解码：从核心概念到技术实战1.概述什么是知识图谱知识图谱与自然语言处理的关系2.发展历程语义网络本体论大数据时代的知识图谱知识图谱与深度学习的融合3.研究内容知识图谱的建模与表示知识抽取知识图谱的融合与对齐知识图谱的推理知识图谱的评估与验证
星川皆无恙·2023-12-22 07:53

GLTF vs FBX：应该使用哪种格式？

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ygtu2018·2023-12-22 07:46

GLTF模型为什么越来越流行？

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ygtu2018·2023-12-22 07:46

3D材质编辑器

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ygtu2018·2023-12-22 07:46

3D模型如何制作透明玻璃材质

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ygtu2018·2023-12-22 07:04

Flink中的事件语义和watermark机制

Flink中的事件语义和watermark机制【[白话解析]Flink的Watermark机制】：https://www.cnblogs.com/rossiXYZ/p/12286407.html一、Flink
Anthons·2023-12-22 06:03

不同颗粒度的信息所包含的事实与价值不同

人机协同之所以难问题主要涉及到语义理解和推断、人机沟通、任务分配和合作、信任和隐私保护以及社会和伦理考虑等方面，解决这些问题需要人工智能技术、人机交互技术以及社会、伦理等多学科的综合研究。
人机与认知实验室·2023-12-22 06:23

Lamda表达式和内部类

文章目录Lamda表达式和内部类总结Lamda表达式和内部类publicclassDome1{//使用内部类实现接口staticclassLamda2implementsLamda{@Overridepublicintfind
danyinhao·2023-12-22 05:15

NLP入门- 分布语义学（Distributional Semantics）

从语料库中直接学习单词含义，这个领域也被称为分布语义学（DistributionalSemantics）分布假设：可以通过其周围的上下文单词来了解一个目标单词共现文档通常指示了主题（文档（document
noobiee·2023-12-22 05:55

图神经网络自监督学习工具箱 - PGCL（二）

TencentJarvisLab,】PrototypicalGraphContrastiveLearning核心要点文章旨在解决现有图神经网络依赖标注数据，而图对学习方法采用均匀采样负样本的方式导致负样本可能存在与正样本具有相同语义信息的问题
processor4d·2023-12-22 04:47

JAVA内存模型--指令重排序

编译器优化重排序：编译器在不改变单线程程序语义的前提下，可以重新安排语句的执行顺序。指令级并行的重排序：现代处理器采用了指令级并行技术（Instructio
luoyoub·2023-12-22 02:24

MSDN:Mutually Semantic Distillation Network for Zero-Shot Learning 中文版 待更新

摘要零样本学习（ZSL）的关键挑战是如何将潜在的语义知识融合在可见类的视觉特征和抽象特征之间，从而实现向不可见类的横向知识转移。
computer_vision_chen·2023-12-22 01:27

图片速览 OOD用于零样本 OOD 检测的 CLIPN：教 CLIP 说不

主要动机我们的主要动机是使CLIP能够使用积极语义提示和否定语义
FakeOccupational·2023-12-22 00:18

orb-slam2学习总结

目录视觉SLAM1、地图初始化2、ORB_SLAM地图初始化流程3、ORB特征提取及匹配1、对极几何2、对极约束（epipolarconstraint）3、基础矩阵F、本质矩阵E5、单目尺度不确定性6、
谢大旭·2023-12-21 21:08

AST语法树是什么？

AST可以将源代码解析为一个由节点组成的树形结构，每个节点代表着代码中的一个特定语法结构或语义概念。在编译过程中，AST扮演了重要的角色。它被用于分析、转换和生成代码。
LINGYI_WEN·2023-12-21 21:43

如何在学习中融会贯通？

但融会贯通的语义范围比“举一反三”大；指将各方面知识都能汇聚起来；得到透彻理解。而“举一反三”只是反映由一类事物推得其他事物。著名的学者朱自清先生曾经说过
网中的水滴·2023-12-21 20:33

深度学习｜词嵌入的演变

文本嵌入，也称为词嵌入，是文本数据的高维、密集向量表示，可以测量不同文本之间的语义和句法相似性。它们通常是通过在大量文本数据上训练Word2Vec、GloVe或BERT等机器学习模型来创建的。
冷冻工厂·2023-12-21 20:36

RabbitMQ Streams 详解

这种流行为的更技术性的描述是“非破坏性消费者语义”。要从RabbitMQ中的流中读取消息，一个或多个使用者订阅它，并根
Doker 多克 技术人的数码品牌·2023-12-21 19:21

深度估计之旅 — AICrowd单目深度感知

最终排行榜挑战比赛围绕两个关键任务展开-语义分割和单目深度感知。这两个任务在模型架构方面相似，但在足够不同的地方需要特别注
小北的北·2023-12-21 17:25

哪些渠道可以获得SLAM的最新资讯

获取关于SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）的最新资讯，主要可以通过以下几个渠道：1.学术期刊和会议国际顶级会议：如IEEEInternationalConferenceonRoboticsandAutomation
稻壳特筑·2023-12-21 17:40

可以发表SLAM的会议和期刊有哪些（持续更新）

目录顶级机器人学和自动化会议计算机视觉和人工智能会议顶级机器人和自动化期刊：计算机视觉和人工智能期刊通用科技和工程期刊综合性期刊开放获取期刊航空航天领域期刊智能交通系统和自动驾驶技术期刊SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping
稻壳特筑·2023-12-21 17:40

做一个wiki页面是体验HTML语义的好方法

HTML语义：如何运用语义类标签来呈现Wiki网页在上一篇文章中，我花了大量的篇幅和你解释了正确使用语义类标签的好处和一些场景。那么，哪些场景适合用到语义类标签呢，又如何运用语义类标签呢？
cybozu开发者·2023-12-21 17:13

2018-03-20 改个名字，改变一切

每日优读《细节》改个名字，改变一切本文叙述了这个例子，很精巧，是说再去给飓风起名字的时候，然后能够提高这个居民的捐款率，当然这个如果是放在中国的话，我们会因为语义的不同，可能会采用不同的方式，关于改变名字在很多场合的应用其实是很多的
Binner·2023-12-21 15:11

python安装paddlehub时出现JSONDecodeError的解决方法

其提供了图像分类、目标检测、词法分析、语义模型、情感分析、视频分类、图像生成、图像分割、文本审
qq_17219645·2023-12-21 14:26

Redis开发规范

一、键值设计1、key名设计可读性和可管理性以业务名(或数据库名)为前缀(防止key冲突)，用冒号分隔，比如业务名:表名:idugc:video:1简洁性保证语义的前提下，控制key的长度，当key较多时
___n·2023-12-21 13:27

Socket.D 网络应用层协议，v2.1.15 发布

有用户说，“Socket.D之于Socket，尤如Vue之于Js、Mvc之于Http”主要特性基于事件，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
组合缺一·2023-12-21 12:43

c++11--左值，右值，移动语义，引用折叠，模板类型推断，完美转发

1.移动语义移动构造和移动赋值均属于移动语义范畴。移动语义的实现依赖于右值概念，右值引用。
raindayinrain·2023-12-21 09:54

《数据库系统》第九章 关系查询处理和查询优化

2句的解释查询优化的步骤（5步）会画关系代数的语法树启发式规则关系数据库系统的查询处理4个步骤：查询分析、查询检查、查询优化和查询执行查询分析：对查询语句进行扫描、词法分析和语法分析查询检查：一是进行语义检查
Peter1146717850·2023-12-21 09:19

Object-C老鸟3天速成Swift基础

语义清晰的同时概念又特别简洁，去掉了很多无谓传统编程语言繁杂又无效率的写法，作者们通过了实现表达了我们这些广大程序员敢想不敢言的心声。我也算是在IOS领域上摸爬滚打接近十年的老人了。
FatherXiao·2023-12-21 09:42

NPM介绍和常用命令的使用（带示例）

此外，npm还提供了很多其他的功能，例如：版本管理：npm使用语义化版本控制（semver），可以轻松地管理和控制包
孤蓬&听雨·2023-12-21 09:53

《环太平洋》流浪者机甲3D模型特效还原

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ygtu2018·2023-12-21 07:58

法线贴图实现地形模型皱褶、凹凸不平的纹理效果

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ygtu2018·2023-12-21 07:57

法线贴图实现衣服上皱褶特效

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ygtu2018·2023-12-21 07:57

GLTF/GLB模型在线预览、编辑、动画查看以及材质修改

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ygtu2018·2023-12-21 07:53

Flink1.11 事件时间（event time）、watermark、watermarkstrategy使用详细案例

这里先就其中一种情况（代码中指定事件时间语义、使用周期性水印，从数据中抽取事件时间字段）写了一个简单的demo，作为入门，详细的关于新版事件时间和watermark的说明有时间再补充。
iFence·2023-12-21 06:37

2022-08-25

然而，仅来自图像的语义特征仍然不足以指导治疗决策。功能性MRI可用于揭示微观结构和功能异常，但具有低或适中的可重复性和再现性。
朗月斋主·2023-12-21 06:37

【c++】——预编译、编译、汇编、链接和运行

文章目录1、预编译2、编译2.1词法分析：2.2语法分析2.3语义分析2.4代码优化2.5生成汇编3、汇编4、链接5、运行在我们平常的应用程序开发的过程中，我们很少去关注编译和链接的过程，因为通常的开发环境都是集成的开发环境
汪汪要努力呀·2023-12-21 05:38

HTML文档于网站架构

目标了解如何使用语义标签来构建文档，以及如何制定简单网站的结构文档的基本部分网页可以看起来彼此不同，但它们都倾向于使用类似的标准组件，除非页面显示全视频或游戏，或是某种艺术项目的一部风，或者是结构不当：
MajorDong·2023-12-21 05:11

关于记忆法那些误区

二、记忆法是瞬间记忆记忆法的核心在于将语义转化为形象来记忆，因此可以直接进入长
小越的生活点滴·2023-12-21 04:52

STOMP

因为没有高层级的线路协议（wireprotocol），因此就需要我们定义应用之间所发送消息的语义，还需要确保连接的两端都能遵循这些语义。
安歌_claire·2023-12-21 02:59

（mysql）Waiting for table metadata lock

包括表结构、schema、存储过程、函数、触发器、mysql的调度事件(events).要理解metadatalock最重要的一点就是：将metadatalock放到数据库事务的语义中来理解。
zhangjunli·2023-12-21 01:59

前端常见面试题之html和css篇

文章目录一、html1.如何理解html语义化2.说说块级元素和内联元素的区别二、css1.盒模型的宽度offsetWidth如何计算2.box-sizing:border-box有什么用3.margin
jieyucx·2023-12-21 00:23

【目标跟踪】基于卡尔曼滤波实现SLAM地图目标跟踪附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。⛄内容介绍主要步骤是：1)生成建筑物遮罩：应用高度阈值将点云分为地面点和非地面点。这两组点用于生成两个建筑物遮罩，即主要和次要建筑物遮罩。2)线提取：从主建筑物遮罩中提取建筑物周围的线。3)形成初始/候选建筑物并扩展建筑物：使用提取的线形成初始建筑物，然
科研助手大师·2023-12-20 22:20
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