L1激光第2页

[Java恶补day32] 2. 两数相加

示例1：输入：l1=[2,4,3],l2=[5,6,4]输出：[7,0,8]解释：342+465=807.示例2：输入：l1=[0],l2=[0]输出：[0]示例3：输入：l1=[9,9,9

Morri3·2025-06-25 20:13

从0开始学习计算机视觉--Day03--K近邻算法

上次我们提到了用L1距离去区分不同的图片，实际上它的原理也能用来区分不同的数据。

Chef_Chen·2025-06-25 10:06

禾赛获百度萝卜快跑独家定点，ADAS激光雷达“破圈”L4应用

继在前装量产领域“破圈”之后，禾赛率先将ADAS半固态激光雷达大规模应用部署在Robotaxi上面。近日，在武汉大街小巷穿梭着的数百辆百度萝卜快跑无人驾驶出租车，让自动驾驶再度火出圈。

高工智能汽车·2025-06-23 20:40

基于Split Bregman算法的稀疏图像重建（附带Matlab代码）

算法原理SplitBregman算法是一种迭代算法，用于求解具有L1正则化项的优化问题。在图像重建中，我们希望找到一个稀疏表示来恢复受损的图像。该

代码创造者·2025-06-23 11:43

LeetCode剑指offer算法备战春招-合并两个排序的链表

->2->4,1->3->4输出：1->1->2->3->4->4限制：0l2.val){list.next=l2;//l2大先接上l2=l2.next;//l2往后走}else{list.next=l1

wangshuo（24考研上岸版）·2025-06-23 11:42

点云从入门到精通技术详解100篇-基于二维激光雷达的隧道形貌三维重建

目录前言国内外研究现状隧道监测研究现状表面重建研究现状2二维激光雷达三维扫描系统设计与实现2.1引言2.2系统设计2.2.1需求分析2.2.2方案设计2.3传感器方案选型2.3.1激光雷达测量技术介绍2.3.2

格图素书·2025-06-23 03:14

道路点云分割+边界提取+中心线方法总结

1.FastLIDAR-basedRoadDetectionUsingFullyConvolutionalNeuralNetworks2017流程点云数据转换为俯视图图像从激光雷达获取的点云数据是无结构的

asdbhkasgb·2025-06-23 03:14

# 内存管理中的缓存分类与分页机制关系 —— 实战代码与现象解读

嵌入式Jerry·2025-06-23 01:03

开发电磁-热-力-流耦合的GPU加速算法（基于NVIDIA Modulus）

一、技术背景与需求分析电磁-热-力-流多物理场耦合问题广泛存在于芯片散热设计、高功率激光器、航空航天热防护系统等场景。

百态老人·2025-06-22 13:11

10分钟撸出高性能网络服务：吃透高性能优化：缓存_锁_系统调用_编译

现代CPU的缓存层次结构（L1

讳疾忌医丶·2025-06-21 21:32

cartographer官方指导文件说明---第3章 cartographer前端算法流程介绍

官方指导文件说明第3章cartographer前端算法流程介绍3.1ScanMatch扫描匹配扫描匹配（ScanMatching）是Cartographer中实现局部SLAM的核心技术，它通过优化算法将当前激光扫描数据对齐到子图地图中

从小练武功·2025-06-21 20:28

【平面波导外腔激光器专题系列】用于光纤传感的低噪声PLC外腔窄线宽激光器

摘要高性价比的1550nmDWDM平面外腔（PLANEX）激光器是干涉测量、布里渊、LIDAR和其他光传感应用的最佳选择。其线宽，散粒噪声限制为>500kHz。

见合八方-专业国产SOA供应商·2025-06-21 17:34

无人机光电吊舱设计技术详解

本文将从成像技术概览、变焦与聚焦技术、稳定平台技术、激光测距与定位、集成化与模块化、环境适应性设计、智能控制与系统优化以及应用场景与案例等方面，对无人机光电吊舱的设计技术进行详细解析。

无人机技术圈·2025-06-21 14:15

TopNet：基于Transformer的高效点云几何压缩网络模型详解

一、研究背景与挑战随着激光雷达（LiDAR）技术的普及，点云数据在自动驾驶、三维重建等领域得到广泛应用。然而，点云数据的无序性、稀疏性给存储和传输带来巨大挑战。

清风AI·2025-06-21 10:21

[创业之路-356]：光、机、电、软、算：跨学科技术体系深度解析

以下为各领域核心定位及协同逻辑：领域核心能力典型应用场景协同关系光光信号产生/调制/检测激光雷达、光纤通信、生物成像为机械系统提供高精度定位（如光栅尺），为电子系统提供高速数据通道（如光通信）机结构设计与

文火冰糖的硅基工坊·2025-06-21 02:03

防爆型激光测距传感器：危险环境中的安全守护者

而防爆型激光测距传感器的出现，犹如为这些领域注入了一剂“安全强心针”，以毫米级精度与防爆双重保障，重新定义了工业测量的安全边界。

上海锝秉工控·2025-06-21 00:50

summary4 ROS服务基于直接通信形式

利用服务，结合激光雷达数据，实现一些基本的避障。通过开发一个包含本课程和本课程前几部分内容的Python节点，展示您对ROS的理解

the only KIrsTEN·2025-06-21 00:48

激光雷达与视频融合（DeepFusion）的多模态高精度目标定位

激光雷达与视频融合（DeepFusion）的多模态高精度目标定位激光雷达与视频融合的多模态高精度目标定位技术结合了激光雷达的高精度三维测距能力和视频传感器的丰富纹理信息，能够在复杂环境中实现更精准的目标检测

moonsims·2025-06-20 14:40

提升 SC性能的技术

文章目录**逻辑架构****总结要点**✅**修正版总结（精炼版）**：L->L例子✅**设定目标**：**例子：L1→L2场景中，L2读取值改变**系统设定：程序：在P1：在P2：⏱️执行时序：最终结果

__pop_·2025-06-19 10:46

Light顶刊成果：室温高灵敏度光子集成电路与SPAD阵列的直接耦合技术

本研究提出一种基于飞秒激光写入（FLW）的可重构光子集成电路（PIC）与硅单光子雪崩二极管（SPAD）阵列直接耦合方案，旨在实现室温下的高效光子探测与动态调控。

m0_75133639·2025-06-19 10:44

STM32和树莓派的分工

决策大脑树莓派4B/JetsonNanoUbuntu+ROS运行SLAM、导航、视觉识别等复杂算法✅是实时四肢STM32F4FreeRTOS/裸机读取电机编码器、控制电机PWM❌否传感器/执行器电机、激光雷达

·2025-06-19 00:07

自动驾驶系统研发系列—激光雷达干扰实战：自动驾驶安全的隐形陷阱

欢迎来到我的技术小筑，一个专为技术探索者打造的交流空间。在这里，我们不仅分享代码的智慧，还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手，这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行，共同成长，探索技术的无限可能。探索专栏：学步_技术的首页——持续学习，不断进步，让学习成为我们共同的习惯，让总结成为我们前进的动力。技术导航：人工智能：深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶：分享自动

学步_技术·2025-06-18 04:50

第5.4章 SLAM实战：使用std::chrono计算传感器消息时间戳

在机器人及自动驾驶定位中，传入的IMU和激光的消息都需要判断其数据的正确性，其中，主要会判断消息的开机时间和观测时间，其中开机时间主要通过调用chrono的函数计算，观测时间主要由GPS的时间来获得（GPS

行知SLAM·2025-06-17 11:29

PyTorch深度强化学习路径规划, SAC-Auto路径规划, Soft Actor-Critic算法, SAC-pytorch，激光雷达Lidar避障，激光雷达仿真模拟，Adaptive-SAC附

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍在日益复杂的自主系统领域，路径规划作为核心功能，其重要性不言而喻。尤其在动态且不确定的环境中，如何为移动平台（如自动驾驶车辆、无人机或机器人）生成安全、高效且最优的路径，是一

Matlab大师兄·2025-06-16 14:34

【SLAM】基于拓展卡尔曼滤波实现激光雷达传感器和角点提取的机器人定位附matlab代码

本文探讨了基于拓展卡尔曼滤波（EKF）融合激光雷达传感器数据和角点提取技术实现机器人定位的方法。通过深入分析激光雷达传感器的工

matlab科研社·2025-06-16 14:33

2022年全球市场单线激光雷达总体规模、主要生产商、主要地区、产品和应用细分研究报告

本文研究全球市场、主要地区和主要国家单线激光雷达的销量、销售收入等，同时也重点分析全球范围内主要厂商（品牌）竞争态势，单线激光雷达销量、价格、收入和市场份额等。

GIR-环洋咨询·2025-06-16 14:03

线性回归讲解L1和L2正则化

假设我们有一个线性回归问题：用房屋的面积（size）和房龄（age）两个特征来预测房价（price）。特征：size（面积，平方米），age（房龄，年）目标：price（价格，万元）1.没有正则化的普通线性回归（最容易过拟合）模型的公式是：预测价格=w1*size+w2*age+b其中w1和w2是我们要学习的权重（也叫系数），b是偏置项（也叫截距）。模型的损失函数通常是最小均方误差：MSE=(1/

XiaoQiong.Zhang·2025-06-16 09:59

【Python】串口通信库pyserial2

6.8多传感器融合：YOLO与激光雷达/雷达数据的深度结合6.8.1引言：为什么需要非视觉传感器——以激光雷达为例摄像头因其丰富的信息（颜色、纹理、形状）而成为自动驾驶、智能监控等视觉感知系统的核心。

宅男很神经·2025-06-14 23:19

点云从入门到精通技术详解100篇-车载激光雷达路面检测

目录前言国内外研究现状车载激光雷达系统研究现状道路检测研究现状车载激光雷达测量系统集成2.1车载激光雷达测量系统原理2.1.1车载激光雷达测量系统硬件组成模块2.1.1.1车载激光雷达数据采集模块2.1.1.2

格图素书·2025-06-14 20:57

激光雷达 + 视觉相机：高精度位姿测量方案详解

激光雷达+视觉相机：高精度位姿测量方案详解引言在航天器交会对接、自动驾驶、机器人导航等领域，位姿（位置+姿态）测量的精度和鲁棒性至关重要。

ScilogyHunter·2025-06-14 20:25

PRIMES“中国校准实验室”正式运营，携手东隆科技共筑精准测量新标准

该实验室将为中国激光行业提供国际领先的测量设备校准、维修及技术支持，推动行业标准的提升。

东隆科技·2025-06-14 11:53

【C#】多级缓存与多核CPU

多级缓存（如CPU的L1/L2/L3缓存）与多核处理器之间存在紧密的协同与竞争关系，直接影响系统性能。

汪小白JIY·2025-06-14 06:58

Python搞定自动驾驶实时数据分析，这套方案你值得拥有！

自动驾驶汽车配备了成百上千个传感器，比如：摄像头捕获环境图像激光雷达（LiDAR）

Echo_Wish·2025-06-13 18:31

信息传输仿真：光纤通信系统仿真_（4）.光调制技术

常见的直接调制光源包括激光二极

kkchenkx·2025-06-13 06:06

[蓝桥杯 2024 国 Java B] 美丽区间

问题描述美丽区间是这样的一组区间：[L1,R1]、[L2,R2]、[L3,R3]..构造美丽区间需要满足以下条件：L1=1Li≤RiRi−Li≥K对于任意的i>1，有Li=Ri−1+1gcd(Li,Ri

N_NAN_N·2025-06-12 07:49

【2D与3D SLAM中的扫描匹配算法全面解析】

本文将深入探讨2D和3DSLAM中的各种扫描匹配算法，包括数学原理、实现细节以及实际应用中的性能对比，特别关注激光雷达SLAM中的典型方法。

Unpredictable222·2025-06-10 11:44

历史与未来的交响曲：历史建筑保护与现代技术的完美融合

数字化扫描：历史的三维记忆利用三维激光扫描和无人机航拍技术，我们可以精确地捕捉历史建筑的每

GeoSaaS·2025-06-09 08:34

【深度学习-Day 25】告别过拟合：深入解析 L1 与 L2 正则化（权重衰减）的原理与实战

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-06-08 19:32

cdn简单理解_cdn-1：cdn使用的基础架构集成方案与成本控制方案

原创；微信公众号：千里行走；受限图片大小限制，有些图片不是很清晰，可以到微信公众号查看；目录(1).方案架构图(2).要点概述1.cdn发布微服务2.caf-(cdn/oss)-module3.CDN的L1

Reincarnated.Ra·2025-06-08 11:04

ADP5071的外围电路设计

✅一、升压通道（Boost通道）外围元件（输出VPOS）元件名称作用选型建议L1（升压电感）储能元件，决定升压效率和纹波一般取值：10µH~

m0_69864327·2025-06-08 06:56

无人机光纤FC接口模块技术分析

2.电光转换：模块内部的激光发射器将电信号转换成特定波长的光信号。3.光纤传输：光信号通过光纤跳线传输。光纤利用全内反射原理将光信号约束在纤芯内进行长距离、低损耗的传输。

·2025-06-08 03:03

导航-避障型激光雷达在AGV的运用

导航-避障型激光雷达在AGV（自动化导引车）上的运用是非常常见的。激光雷达可以帮助AGV实现精确的定位和导航，同时也可以检测周围环境，帮助AGV避免障碍物。

镭眸·2025-06-07 21:31

测量型激光雷达在交通领域的应用场景

测量型激光雷达在交通领域的应用场景十分广泛。以下是一些主要的应用：车辆检测和计数：在高速公路收费站口，新式的车辆检测系统利用激光雷达实时检测来往车辆的轮廓，进行车辆计数和安全检测。