Lidar学习系列

机器学习系列——（二）主要任务

导语：随着信息时代的到来，机器学习作为一项重要技术正逐渐渗透到我们的生活和工作中。它的主要任务是通过使用数据和算法，让计算机系统从中学习并改进性能，使其能够更智能地处理问题和做出决策。本文将详细介绍机器学习的主要任务，包括分类、回归、聚类和推荐系统等，让我们一同探索这个引领智能时代的关键技术。分类任务分类任务是机器学习中最常见的任务之一。它的目标是将数据分为不同的类别或标签。分类任务可以应用于各种
飞影铠甲·2024-02-01 18:03

【vim 学习系列文章 3.2 -- vim 删除 空格】

文章目录vim删除行尾空格vim删除行尾空格在代码开发的过程中，经常会遇到行尾有空格的现象，如下：我们可以在.vimrc中通过map命令来映射删除行尾空格的快捷键，如下：mapd:%s/\s*$//gd：表示delete；:代码空格键。所以执行d+空格键就可以删除行尾空格。
CodingCos·2024-02-01 16:50

机器学习系列——（一）概述

导语：在当今高度数字化和信息化的时代，机器学习作为一项核心技术，正日益渗透到我们生活的方方面面。它不仅为我们提供了更智能、更高效的解决方案，还给予了计算机系统从经验中学习和改进的能力。本文将带您深入了解机器学习的概念、原理以及应用，让我们一同探索这个引领智能时代的关键技术。第一部分：什么是机器学习？机器学习是一种通过利用数据和统计学方法，使计算机系统从中学习并改进性能的人工智能技术。它通过构建模型
飞影铠甲·2024-02-01 10:42

【Spring Boot 源码学习】BootstrapRegistry 详解

《SpringBoot源码学习系列》BootstrapRegistry详解一、引言二、往期内容三、主要内容3.1源码初识3.2register方法3.3registerIfAbsent方法3.4isRegistered
Huazie·2024-02-01 08:47

读书和学习系列之快速阅读（上）

前言：本文是一篇读书笔记!弗兰西斯·培根说：“有些书可以浅尝即止，有些书要生吞活剥，而只有少数的书是要咀嚼和消化的。”图片发自App1.阅读的4个层次基础阅读，检视阅读，分析阅读，主题阅读级别越高所要的主动和能力越强!1.1基础阅读：实则是段和句的理解基本能读懂，就是大众化的随便普通阅读，通常是无读书障碍的中小学生水平，主要在于对句子和段落的理解……1.2检视阅读：对书的筛选和整体理解，主旨的明确
甜的梦想之路修心之旅·2024-01-31 17:10

Jmeter学习系列之二：工具面板必知必会

目录前言一、菜单栏二、功能区编辑2.读入数据总结前言Jmeter面板一共分为4个区域，分别是菜单栏、功能区、视图区和内容区。菜单栏：主要功能包括新建测计划，添加线程组、测试脚本，分布式运行相关，查看日志，生成报告和函数助手。功能区：比较简单，下面详情介绍功能区。视图区：目录树，添加存放测试设计中所使用到的元件。内容区：详细配置区域，主要对元件进行相对应的编辑和配置。一、菜单栏文件：新建、打开、保存
艳Yansky·2024-01-31 15:22

Jmeter学习系列之四：测试计划元素介绍

测试计划元素JMeter包含各种相互关联但为不同目的而设计的元素。在开始使用JMeter之前，最好先了解一下JMeter的一些主要元素。注意:测试计划包含至少一个线程组。以下是JMeter的一些主要组件:测试计划（Plan）线程组(ThreadGroup)控制器(Controllers)监听器(Listeners)计时器(Timers)配置元素(ConfigurationElements)预处理器
艳Yansky·2024-01-31 15:51

【论文解读】Collaboration Helps Camera Overtake LiDAR in 3D Detection

CollaborativeCamera-Only3DDetectionCollaborativedepthestimationCollaborativedetectionfeaturelearning实验结论和局限摘要与基于LiDAR
我叫两万块·2024-01-31 12:18

机器学习系列-1基础概念

机器学习系列-1基础概念学习内容来自：谷歌ai学习https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/framing/check-your-understanding
喜乐00·2024-01-31 12:18

Jmeter学习系列之三：测试计划详细介绍

目录前言步骤1:启动JMeter窗口步骤2:添加/删除测试计划元素步骤3:加载并保存测试计划元素。步骤4:配置树元素步骤5:保存JMeter测试计划步骤6:运行JMeter测试计划
艳Yansky·2024-01-31 10:18

科普类——百度Apollo无人驾驶汽车使用的传感器配置（六）

以下是一些常见的传感器类型及其可能的安装位置，但请注意，具体的型号和数量可能会有所不同：激光雷达（LIDAR）：型号：VelodyneVLP-16、VelodynePuck、Livox等。
JANGHIGH·2024-01-31 08:30

机器学习系列-2 线性回归&训练损失

机器学习系列-2线性回归&训练损失学习内容来自：谷歌ai学习https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/framing/check-your-understanding
喜乐00·2024-01-31 07:35

shiro学习系列：shiro自定义filter过滤器

shiro学习系列：shiro自定义filter过滤器自定义JwtFilter的hierarchy（层次体系）上代码packagecom.finn.springboot.common.config.shiro.filters
悲雨叹风·2024-01-31 03:11

适合 Kubernetes 初学者的一些实战练习(二)

本文作为Kubernetes学习系列的第二篇文章，我们继续学习XX.练习1-使用脚本在Linux服务器上自动安装Kubernetes的包管理器
JerryWang_汪子熙·2024-01-30 21:53

Kubernetes operator（二）CRD篇

云原生学习路线导航页（持续更新中）本文是Kubernetesoperator学习系列第二篇，主要对CRD进行学习1.CRD介绍1.1.如何使用在K8S系统扩展点中，开发者可以通过CRD（CustomResourceDefinition
格桑阿sir·2024-01-30 17:32

Kubernetes operator（三）code-generator 篇

云原生学习路线导航页（持续更新中）本文是Kubernetesoperator学习系列第三篇，主要对使用code-generator进行CRD自动代码生成进行学习Kubernetesoperator学习系列快捷链接
格桑阿sir·2024-01-30 17:32

Kubernetes operator（四）controller-tools 篇

云原生学习路线导航页（持续更新中）本文是Kubernetesoperator学习系列第四篇，主要对使用controller-tools进行CRD自动代码生成进行学习Kubernetesoperator学习系列快捷链接
格桑阿sir·2024-01-30 17:32

云原生学习路线导航页（持续更新中）

云原生学习路线导航页（持续更新中）本文作为云原生学习系列文章的导航页，内容实时更新，笔者会对其中列出的每一项，进行学习并整理成文章，敬请期待1、形成对云原生的基本认识2、golang学习2.1.golang
格桑阿sir·2024-01-30 17:02

机器学习系列 16：使用 scikit-learn 的 Pipeline

在机器学习项目中，我们经常需要进行大量的数据预处理步骤，最后用处理干净的数据集来拟合机器学习算法得到一个合适的机器学习模型。scikit-learn提供了一个强大的Pipeline类来帮助我们将所有的数据预处理步骤和训练模型的步骤串起来。就像流水线一样，前一个步骤处理完的结果输入到下一个步骤，依次处理。这里我们将使用UCI提供的威斯康星洲乳腺癌数据集，下载地址如下：https://archive.
加百力·2024-01-30 07:28

Jmeter学习系列之一：Jmeter的详细介绍

目录一、Jmeter的介绍二、Jemeter的特点三、Jemter相关概念3.1采样器（Samplers）3.2逻辑控制器（LogicControllers）3.3监听器（Listeners）3.4配置元件（ConfigurationElements）3.5断言（Assertions）3.6定时器（Timers）3.7前置处理器（Pre-processors）3.8后置处理器（Post-proce
艳Yansky·2024-01-29 10:50

Windows原理深入学习系列-访问控制列表

这是[信安成长计划]的第19篇文章0x00目录0x01介绍0x02DACL0x03创建DACL0x04文件读取测试0x05进程注入测试0x06原理分析Win10_x64_20H20x07参考文章在最后分析的时候纠正一下网上大批分析文章中的一个错误，东西只有自己实践了才知道0x01介绍在上一篇讲强制完整性控制的时候提到过，在权限检查的时候，会先进行强制完整性检查，然后再进行DACL检查，DACL就是
信安成长计划@Stars·2024-01-29 02:49

Comunion 区块链深度学习系列｜椭圆曲线数字签名发展史

Comunion是一个去中心化的(DAO)组织协作网络，提供面向数字时代的全新商业基础设施和价值转化机制，致力于让劳动价值像资本一样自由流通、交易和积累。本系列内容包含：基本概念及原理、密码学、共识算法、钱包及节点原理、挖矿原理及实现。密码学有两类：私钥密码学，公钥密码学。也可以称之为：对称密码学，非对称密码学。其中公钥密码里面有三个基本原理：公钥加密、数字签名、密钥协商。本文详细阐述的内容是：现
来到ComingDAO·2024-01-28 17:53

算法学习系列（二十八）：快速幂、逆元

目录引言一、快速幂概念二、代码模板三、例题1.快速幂模板题四、快速幂求逆元引言这个快速幂还是很重要的，算是一个比较基础的问题在数论里面，主要是为了降低时间复杂度用的，然后介绍了逆元的概念以及如何用快速幂来求。一、快速幂概念求akmodpa^{k}\mod\pakmodp，一般就是累积kkk次，时间复杂度为O(N)O(N)O(N)快速幂：先预处理出a20,a21a22⋯a2logka^{2^{0}}
lijiachang030718·2024-01-28 15:03

算法学习系列（二十七）：欧拉函数、欧拉定理、费马小定理

目录引言一、欧拉函数1.概念2.求每个数的欧拉函数二、线性筛法求欧拉函数三、欧拉定理，费马小定理引言本文主要介绍欧拉函数、线性筛法求欧拉函数，以及公式是怎样推导出来的，并且介绍了欧拉定理，以及费马小定理是怎样被推导出来的。一、欧拉函数1.概念欧拉函数ϕ(N)：欧拉函数\phi(N)：欧拉函数ϕ(N)：1~N中与N互质的数的个数，（互质：公约数只有1的两个自然数）N=p1α1⋅p2α2⋅p3α3⋅⋯
lijiachang030718·2024-01-28 15:32

算法学习系列（二十九）：裴蜀定理、扩展欧几里得算法

目录引言一、裴蜀定理二、扩展欧几里得算法模板三、公式推导四、例题1.扩展欧几里得算法模板题2.线性同余方程引言这个扩展欧几里得算法用的还是比较多的，而且也很实用，话不多说直接开始吧。一、裴蜀定理裴蜀定理：对于任意正整数a和b，一定存在非零整数x和y，使得ax+by=gcd(a,b)裴蜀定理：对于任意正整数a和b，一定存在非零整数x和y，使得ax+by=gcd(a,b)裴蜀定理：对于任意正整数a和b
lijiachang030718·2024-01-28 14:58

minitab学习系列(1)--二项式分布过程能力分析

系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、操作步骤二、主要结果三、所有统计量和图形四、选择特殊原因检验五、minitab说明书解释参考六、数据注意事项总结前言使用二项式分布过程能力分析确定缺陷品百分比是否符合客户的要求。当每个产品项都划分为两个类别中的一类（例如通过或未通过）时使用。使用此分析，可以执行以下操作：确定过程是否受控制。估计每个样本的缺陷品百分比，以及所有样本的缺陷品百分比（缺陷百分比）
用余生去守护·2024-01-27 18:09

Spring5系列学习文章分享---第五篇（事务概念+特性+案例+注解声明式事务管理+参数详解 ）

目录事务事务概念什么是事务事务四个特性（ACID）搭建事务操作环境Spring事务管理介绍注解声明式事务管理声明式事务管理参数配置XML声明式事务管理事务操作（完全注解声明式事务管理）感谢阅读开篇:欢迎再次来到Spring5学习系列
码农阿豪·2024-01-27 16:48

《LIO-SAM阅读笔记》IMU作用总结

LIO-SAM作为一个Lidar和IMU为主的紧耦合框架，两者缺一不可，这里总结一下LIO-SAM中IMU起到的作用：1.利用当前帧Lidar里程计作为起点，结合IMU预积分，得到IMU里程计信息。
Jiqiang_z·2024-01-26 22:59

Prometheus学习系列（二十三）之PromQL HTTP API

在Prometheus服务器上的/api/v1下可以访问当前稳定的HTTPAPI。将在该端点下添加任何非中断添加项。一、格式概述这个API返回是JSON格式。每个请求成功的返回值都是以2xx开头的编码。到达API处理的无效请求，返回一个JSON错误对象，并返回下面的错误码：400BadRequest。当参数错误或者丢失时。422UnprocessableEntity。当一个表达式不能被执行时。50
飞雪K·2024-01-26 12:25

自定义字符-摄氏度&汉字一

系列专栏：CSDN-单片机串口通信学习系列>我的格言是：“尽最大努力，做最好的自己！要转载，请提前告知！！！版权声明：本文为CSDN博主「日月同辉，与我共生」的原创文
@日月同辉,与我共生·2024-01-26 10:14

＜精学社＞LCD1602移屏操作

系列专栏：CSDN-单片机串口通信学习系列>我的格言是：“尽最大努力，做最好的自己！要转载，请提前告知！！！版权声明：本文为CSDN博主「日月同辉，与我共生」的原创文
@日月同辉,与我共生·2024-01-26 10:14

STC89C51单片机

系列专栏：CSDN-单片机串口通信学习系列>我的格言是：“尽最大努力，做最好的自己！要转载，请提前告知！！！版权声明：本文为CSDN博主「日月同辉，与我共生」的原创文
@日月同辉,与我共生·2024-01-26 10:40

C++核心编程（六）—— 案例：职工管理系统（中）

C++系列内容的学习目录→\rightarrow→C++学习系列内容汇总。
大彤小忆·2024-01-26 09:05

单片机介绍

系列专栏：CSDN-单片机串口通信学习系列>我的格言是：“尽最大努力，做最好的自己！要转载，请提前告知！！！版权声明：本文为CSDN博主「日月同辉，与我共生」的原创文
@日月同辉,与我共生·2024-01-26 08:24

2018-07-12 实现当今汽车LiDARs完全商用的四个挑战

在使用寿命为15年的LiDAR方面，Ouster有5年的研发经验。所以成本将不会成为问题。”
CMOS_ISC·2024-01-26 03:29

机器学习系列15：通过t-SNE可视化高维数据

t-SNE的全称是t-distributedstochasticneighborembedding（t-分布随机领域嵌入），这是一种非线性降维技术。而PCA和LDA是线性的降维技术。t-SNE通常用来在二维或者三维空间中可视化复杂数据集。简单来说，t-SNE试图发现数据集中的样本在原始高维空间中距离的概率分布，然后再去低维空间中重建这种概率分布。我们通过t-SNE将高维空间中的数据点嵌入到了低维空
加百力·2024-01-25 22:38

[algorithm] 自动驾驶 规划 && 非线性优化学习系列之1 ：车辆横向运动&&动力学详细解释

写在前面最近时空联合规划很火，想学习。由于在学校主打学习新能源电力电子方向，转行后也想好好零散的知识体系。计划从车辆运动动力学习，模型预测控制（经典控制目前看主打应用，不会再去深入），非线性优化开始梳理，到最后复现时空联合规划的论文。知识梳理会进行的比较快，实际复现和代码编写会慢慢来完成。当中如果遇到和实际问题有关的细节知识，作为自己的未来解决方案储备也会强调一下。目前计划借助的资料有（每本书阅读
HERR_QQ·2024-01-25 11:03

QT系统学习系列：1.1 QAbstractButton（按钮抽象基类）

文章目录一.QAbstractButton介绍二.QAbstractButton属性down属性shortcut属性checkable属性checked属性autoRepeat属性autoExclusive属性autoRepeatDelay属性autoRepeatInterval属性一.QAbstractButton介绍头文件：#includeqmake：QT+=widgets继承于：QWidge
花狗Fdog·2024-01-24 17:53

【大道至简】机器学习算法之隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model, HMM)详解（3）---预测问题：维特比算法（Viterbi Algorithm）详解及Python代码实现

❤️本篇相关往期文章汇总：（1）HMM开篇：基本概念和几个要素（2）HMM计算问题：前后向算法（3）HMM学习问题：Baum-Welch算法❤️本文隶属专栏：大道至简之机器学习系列❤️更多精彩文章持续发布
五点钟科技·2024-01-24 12:34

论文阅读2---多线激光lidar内参标定原理

前言：该论文介绍多线激光lidar的标定内参的原理，有兴趣的，可研读原论文。
鸿_H·2024-01-24 10:45

ubuntu 16.04使用liblas库读取las格式点云

ubuntu16.04使用liblas库读取las格式点云liblas库的安装与使用liblas库是一个对Lidar数据.las格式的读写等操作的开源库。
supper_stars·2024-01-24 06:42

MATLAB - 激光雷达 - 相机联合标定（Lidar-Camera Calibration）

系列文章目录前言一、激光雷达-相机标定建立了三维激光雷达点和二维相机数据之间的对应关系，从而将激光雷达和相机输出融合在一起。激光雷达传感器和相机被广泛用于自动驾驶、机器人和导航等应用中的三维场景重建。激光雷达传感器捕捉环境的三维结构信息，而相机则捕捉色彩、纹理和外观信息。激光雷达传感器和相机各自根据自己的坐标系捕捉数据。激光雷达-相机标定包括将激光雷达传感器和相机的数据转换为同一坐标系。这样就可以
kuan_li_lyg·2024-01-23 23:32

PSEUDO-LIDAR++：自动驾驶中 3D 目标检测的精确深度

论文地址：PSEUDO-LIDAR++:ACCURATEDEPTHFOR3DOBJECTDETECTIONINAUTONOMOUSDRIVING论文代码：https://github.com/mileyan
飞大圣·2024-01-23 07:53

算法学习系列（二十四）：二分图

目录引言一、二分图二、染色法三、匈牙利算法引言这个二分图作为平常我是不怎么知道的，但是在算法竞赛中还是能用得到的。本文主要介绍了染色法：用来判断如否为二分图，匈牙利算法：求出二分图最大匹配数。一、二分图二分图：在两个集合中，集合之间没有边。如下图所示，两个橙色代表两个集合，集合间的点没有边，不同集合间的点才可能有边二、染色法用处：用来判断是否为二分图思想：遍历所有的点，如果没染过，那就把该集合的点
lijiachang030718·2024-01-23 07:32

算法学习系列（二十六）：约数

目录引言一、约数概念二、最大公约数三、求约数四、约数个数五、约数之和引言本文主要介绍一下数论当中的约数的概念，最大公约数、约数个数、约数之和概念，并用相应的题目来拿代码实现。一、约数概念约数：AmodB=0，那么B就是A的一个约数二、最大公约数用的是辗转相除法，又叫欧几里得算法intgcd(inta,intb){returnb?gcd(b,a%b):a;}提一下如果要求最小公倍数，只需a∗bgcd
lijiachang030718·2024-01-23 07:32

算法学习系列（二十五）：质数

目录引言一、质数概念二、质数的判定1.试除法三、分解质因数四、筛质数1.埃氏筛法2.线性筛法引言接下来的几篇文章主要用来讲解数学知识，这个数学可谓是很重要的，不论是算法竞赛还是找工作面试，这个数学知识还是会经常考的，主要考察你的思维能力。本文主要介绍了质数的概念、判定、分解质因数、筛质数，然后那就开始吧。一、质数概念在大于1的自然数中，只包含1和它本身这两个约数，就叫质数，也叫素数（这两个是一个东
lijiachang030718·2024-01-23 06:53

maven3.X学习系列三 maven 项目打包到nexus

1、maven安装、maven项目创建（略过）2、mavensetting.xml配置nexus用户信息1.pngid信息是最后需要与pom.xml的相对应。3、maven项目中pom.xml的nexus配置。（1）配置中心仓库,url填nexus的地址1.png（2）配置nexus仓库信息1.png4、maven项目中pom.xml的打包插件的配置。（1）源码编译1.png（2）生成源码1.pn
神秘空指针·2024-01-22 08:35

Ubuntu1804 使用calibration_camera_lidar 实现激光雷达和相机联合标定【安装calibration教程】

github.com/stevengj/nlopt.gitcdnloptmkdirbuildcdbuildcmake..makesudomakeinstall2.calibration_camera_lidar
FYY2LHH·2024-01-21 22:32

ouster雷达安装

将官方开源文件ouster_example解压到你本地的机器上mkdiros_ws&&cdos_ws&&mkdirsrc&&cdsrcgitclonehttps://github.com/ouster-lidar
唯依/808·2024-01-21 21:36

UDS诊断协议学习系列2——这篇文章我们来学学常见的术语、定义及缩略语（认知提升篇）

3术语、定义和缩略语3.1术语和定义ISO/IEC7498-1、ISO14230-1、ISO14230-2、ISO10681-2、ISO15765-1、ISO15765-2以及ISO15765-4、ISO17987（所有部分）中界定的及下列术语和定义适用于本文章。3.1.1网关gateway用于在OSI各层级（物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层、应用层）传输PDU（协议数据单元）的
你也想学习吗·2024-01-21 20:07
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