Lidar学习系列第4页

C++ 学习系列 -- std::function 与 std::bind

一std::function与std::bind的介绍1.std::functionstd::function是c++11的新特性，包含在头文件中，为了更方便的调用函数而引入。std::function是一个函数包装器（functionwrapper），可以包装任何可调用实体，包括如下几种：普通函数、函数指针、成员函数、静态函数、lambda表达式与仿函数对象。std::function对象实例可

在河之洲木水·2024-01-21 19:04

Odrive 学习系列四：如何使用脚本自动初始化odrive配置

一、背景：在学习markbase的教程后，发现odrive的初始化配置命令确实有点多。尽管odrive有自动补全：且可以通过ctrl+→来快速补全：但是对初学者而言，仍旧有比较大的工作量。而针对于此，我们可以通过powershell脚本的方式来解决这个问题。二、设计初始化命令文件：脚本的意义在于基于已经编辑好的命令集，自动化的输入到powershell命令行窗口中。因此首先应基于教程，配置好命令集

嘉禾天成·2024-01-21 08:27

MSPM0L1306例程学习-UART部分(1)

MSPM0L1306例程学习系列1.背景介绍写在前边的话：这个系列比较简单，主要是围绕TI官网给出的SDK例程进行讲解和注释。并没有针对模块的具体使用方法进行描述。

HappyShengxiang·2024-01-21 05:22

MSPM0L1306例程学习-ADC部分(6)

MSPM0L1306例程学习系列使用的TI的官方例程，即SDK里边包含的例程代码。

HappyShengxiang·2024-01-21 05:21

MSPM0L1306例程学习-UART部分(2)

MSPM0L1306例程学习系列1.背景介绍写在前边的话：这个系列比较简单，主要是围绕TI官网给出的SDK例程进行讲解和注释。并没有针对模块的具体使用方法进行描述。

HappyShengxiang·2024-01-21 05:47

RF-LIO：面向高动态场景的紧耦合LiDAR惯导融合里程计（IROS 2021）

RF-LIO:面向高动态场景的紧耦合LiDAR惯导融合里程计单位：西安交通大学针对问题：实际场景中动态因素的引入造成基于静态假设的LIO严重位姿漂移提出方法：提出基于自适应的多分辨率RangeImage

Tom Hardy·2024-01-21 04:11

Kotlin学习系列——解构声明

解构声明所谓的解构声明就是将一个对象解构(destructure)为多个变量，也就是意味着一个解构声明会一次性创建多个变量.简单的来说，一个解构声明有两个动作：声明了多个变量将对象的属性值赋值给相应的变量比如，有个数据类Person，其有name和age两个属性dataclassPerson(varname:String,varage:Int){}12当我们对Person的实例使用解构声明时，可以

xk_一步一步来·2024-01-20 21:43

极客时间专栏陈皓《左耳听风》笔记二

专栏《高效学习系列》精华笔记主动学习与被动学习你听别人讲，或是自己看书，或是让别人演示给你，这些都不能让你真正获得学习能力，因为你是在被别人灌输，在听别人说。

weixin_33779515·2024-01-19 23:23

隐马尔可夫模型【维特比算法】

机器学习笔记机器学习系列笔记，主要参考李航的《机器学习方法》，见参考资料。

格兰芬多_未名·2024-01-19 03:21

奇异值分解(SVD)【详细推导证明】

机器学习笔记机器学习系列笔记，主要参考李航的《机器学习方法》，见参考资料。

格兰芬多_未名·2024-01-19 03:20

点云数据从入到arcgis平台、发布场景服务到前端调用

激光雷达LiDAR(LightDetectionandRangin

gislaozhang·2024-01-18 18:33

前端学习系列之JQuery

目录JQuery介绍定义作用优点安装与使用JQuery包装集对象DOM对象JQuery包装集对象DOM对象转JQuery对象JQuery对象转DOM对象选择器基础选择器id选择器元素名称选择器类选择器选择所有元素组合选择器层次选择器后代选择器子代选择器相邻选择器同辈选择器表单选择器表单选择器⽂本框选择器密码框选择器单选按钮选择器复选框选择器提交按钮选择器图像域选择器重置按钮选择器按钮选择器⽂件域选

lgcgkCQ·2024-01-18 05:29

前端学习系列之JavaScript

目录JavaScript概述优点入门引入1.内部引入2.外部引入调试模式数据类型1.字符串2.数组3.对象4.流程控制if判断while循环for循环forEach循环for…in-------下标5.Map和SetMapSet6.iterator函数定义函数方式一方式二调用函数argumentsrest变量的作用域全局变量规范局部作用域常量方法内部对象DateJSONAJAXBOM对象windo

lgcgkCQ·2024-01-18 05:29

Matlab 一种基于机载LiDAR点云电力线自动提取方法之二

文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介之前的方法在面对地面为水面时，由于地面点的缺失会导致电力线提取错误，因此这里使用CSF地面点滤波改进电力线的提取过程。关于CSF滤波的相关配置可以详看：MatlabCSF地面点滤波（插件），改进之后的代码如下所示。二、实现代码%%********

大鱼BIGFISH·2024-01-18 04:54

tensorflow vgg基于cifar-10进行训练

最开始想先跑vgg16，搜了一大圈，没有一个可以直接跑的（我参考【深度学习系列】用PaddlePaddle和Tensorflow实现经典CNN网络Vgg跑出来的精度就10%），要么是代码是针对1000种分类的

GOGOYAO·2024-01-17 23:37

用于激光雷达的 APD，SPAD 和 SiPM 分析

用于激光雷达的APD，SPAD和SiPM分析1.术语及定义1.1激光雷达，LightDetectionAndRange,LiDAR发射激光光束，并接收回波以获取目标三维和/或速度信息的系统；1.2机械旋转激光雷达

masust·2024-01-17 13:12

mayavi 显示点云检测结果

目录可视化代码：mayavi显示点云检测结果输入文件格式是hdf5字段：f=h5py.File(args.filename,'r')pcls=f['point_cloud']lidar_pose=f['

AI视觉网奇·2024-01-17 12:09

【KnowledgeBase】一份较为全面的自动驾驶各坐标系介绍

文章目录前言一、坐标系种类二、各种坐标系的定义1.像素坐标系2.图像坐标系3.Camera坐标系4.Lidar坐标系5.Ego坐标系6.Global坐标系三、各种坐标系之间的转换1.图像坐标系=>像素坐标系

Prymce-Q·2024-01-17 10:42

机器学习系列 - 10 SVM支持向量机

1.SVM原理与数据模型推导支持向量机要解决的问题：就是找到一条合适的决策边界，决策边界越大越好。虽然说起来比较拗口，但是中心思想就是离决策边界最近的点到决策边界的距离尽可能地远。1.1定义及思想将最优决策边界向上&下平移，在遇到第一个点时停下来，这个点被称为支撑向量SupportVector；支撑向量到决策边界的距离是d；这两条平移后的直线的间隔（2d）被称为最大间隔Margin。支撑向量就是支

小蘑菇1962·2024-01-16 22:43

【持续学习系列(七)】Gradient Episodic Memory for Continual Learning

一、论文信息1标题GradientEpisodicMemoryforContinualLearning2作者DavidLopez-PazandMarc’AurelioRanzato3研究机构FacebookArtificialIntelligenceResearch二、主要内容论文主要探讨了持续学习（continuallearning）的问题，即模型在不断接触到新任务时，如何快速解决新问题而不遗忘

ZedKingCarry·2024-01-16 17:51

【持续学习系列(八)】《Continual Learning Through Synaptic Intelligence》

一、论文信息1标题ContinualLearningThroughSynapticIntelligence2作者FriedemannZenke,BenPoole,SuryaGanguli3研究机构StanfordUniversity二、主要内容论文探讨了如何在人工神经网络（ANNs）中实现持续学习（continuallearning），即在不断变化的数据分布中学习新任务时，如何避免遗忘旧任务。论文

ZedKingCarry·2024-01-16 17:51

【持续学习系列(六)】《iCaRL》

一、论文信息1标题iCaRL:IncrementalClassifierandRepresentationLearning2作者Sylvestre-AlviseRebuffi,AlexanderKolesnikov,GeorgSperl,ChristophH.Lampert3研究机构UniversityofOxford/ISTAustria二、主要内容论文主要探讨了如何开发能够随着时间推移从数据流

ZedKingCarry·2024-01-16 17:50

【Python机器学习系列】拟合和回归傻傻分不清？一文带你彻底搞懂它

一、拟合和回归的区别拟合并不特指某一种方法，指的是对一些数据，按其规律方程化，比如把平面（一元）上一系列的离散点，用一条直线（线性）或光滑的曲线（非线性）连接起来，而其方程化的方法有很多，回归分析（regressionanalysis）指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，是其中一种最常见的拟合方法，还有指数平滑这样简单一些的方法，或者ARIMA，VAR，等等各种复杂

数据杂坛·2024-01-16 16:59

007-35班|20180121期第2组作业汇总

林玉爱说服的指导原则007-高冰部分币种浅析007-刘静云海007-常广香2018年计划007-谭明峰《可复制的领导力》速读007-温小贤一切从清零开始007-廖茉莉《区块链--量子财富观》读书笔记007-周峡财报入门学习系列

_高冰·2024-01-16 11:11

Kalman Filter in SLAM (7) ——Error-state Iterated Kalman Filter (EsIKF, 误差状态迭代卡尔曼滤波)

预测公式2.2.校正公式2.2.1.误差状态观测方程2.2.2.传感器观测误差值2.2.3.校正公式2.3.R2Live中的Es-IKF的校正公式理解2.3.1.IMU+Camera2.3.2.IMU+LiDAR

Cc1924·2024-01-16 06:43

【论文阅读】Tightly Coupled 3D Lidar Inertial Odometry and Mapping

TightlyCoupled3DLidarInertialOdometryandMapping摘要I.介绍II.相关工作III.符号与说明A.符号B.IMU运动1)状态2)运动模型3)预积分IV.紧耦合Lidar-IMU

MIKingZCC·2024-01-16 06:05

语义分割数据集

以下是对KITTI数据集的一些主要特点和描述：数据类型：KITTI数据集提供了多种传感器数据，包括激光雷达（LiDAR）扫描、

TechMasterPlus·2024-01-16 04:27

革命性突破！全新多传感器辅助惯性导航系统，效能与精准度并肩

作者：小柠檬|来源：3DCV在公众号「3DCV」后台，回复「原论文」获取论文和项目地址大家好，给大家推荐一种高效、强大的多传感器辅助惯性导航系统，具有在线校准功能，能够融合IMU、摄像头、LiDAR、GPS

3DCV·2024-01-15 17:46

21、LiDAR-LLM: Exploring the Potential of Large Language Models for 3D LiDAR Understanding

简介官网将原始LiDAR数据作为输入，利用LLMs卓越的推理能力，来获得对室外3D场景的全面了解，将3D户外场景认知重构为语言建模问题，如3Dcaptioning,3Dgrounding,3Dquestionanswering

C--G·2024-01-15 15:20

Odrive 学习系列二：将烧录工具从ST-Link V2修改为JLink

一、背景：通过观察odrive解压后的内容，可以看到在下面配置文件及makefile文件中的配置设置的均为openOCD+stlinkv2，例如makefile中：#Thisisonlyastubforvariouscommands.#Tupisusedfortheactualcompilation.BUILD_DIR=buildFIRMWARE=$(BUILD_DIR)/ODriveFirmwa

嘉禾天成·2024-01-15 06:14

Vue.js学习系列六——Vue单元测试Karma+Mocha学习笔记

在使用vue-cli创建项目的时候，会提示要不要安装单元测试和e2e测试。既然官方推荐我们使用这两个测试框架，那么我们就动手去学习实践一下他们吧。简介KarmaKarma是一个基于Node.js的JavaScript测试执行过程管理工具（TestRunner）。该工具在Vue中的主要作用是将项目运行在各种主流Web浏览器进行测试。换句话说，它是一个测试工具，能让你的代码在浏览器环境下测试。需要它的

LarryHai6·2024-01-15 04:37

激光雷达（LIDAR）和里程计数据的时间同步方法汇总

文章目录激光雷达（LIDAR）和里程计数据的时间同步常用方法的汇总如何使用双缓冲队列来同步激光雷达和里程计数据如何使用插值同步来同步激光雷达和里程计数据代码详细解读1.数据结构定义2.线性插值函数3.数据同步函数激光雷达

小秋SLAM入门实战·2024-01-14 12:15

算法学习系列（十八）：字符串哈希

目录引言一、字符串哈希概念二、代码实现引言这个字符串哈希还是比较厉害的啊，只要是有关字符串的题目，这个字符串哈希都是可以轻松水过，所以说这个还是得好好掌握啊，话不多说，直接开始。一、字符串哈希概念这个字符串哈希就是将一个字符串转换为一个p进制的数，然后将这个p进制的数转换为十进制modQ，然后就可以比较这个数，来判断这两个字符串是否相等。这个p一般取131或者13331，Q一般取2^64，在这种情

lijiachang030718·2024-01-13 20:46

算法学习系列（十九）：DFS、BFS

目录引言一、DFS1.排列数字2.n-皇后问题二、BFS1.走迷宫2.八数码问题引言关于这个DFS与BFS的问题非常的常见，其实这两个就是搜索的方式不一样而已，核心思想非常容易懂，题目的话也是做一道记一道，还是要针对题来看，话不多说直接开始吧。一、DFSDFS：深度优先搜索，就是先一直遍历到底部，然后再回退上来，对应的数据结构是栈，大部分是拿递归做的1.排列数字给定一个整数n，将数字1∼n排成一排

lijiachang030718·2024-01-13 20:46

算法学习系列（十七）：哈希表

目录引言一、哈希表概念二、代码实现1.开放寻址法2.拉链法引言这个哈希还是很重要的一个概念，我觉得本质上就是一个映射，然后只要你以后干计算机，这个概念都是非常常见并重要的一个概念，之前搞得离散化其实就是哈希表的一种，所以得好好学并且理解啊，那就开始吧。一、哈希表概念为什么要用哈希表：主要是快，时间复杂度为O(1)，这个哈希表的主要功能就是查找一个数，看这个数在不在当前的集合里，所要的操作就是插入和

lijiachang030718·2024-01-13 20:16

算法学习系列（二十）：树与图的DFS与BFS

目录引言一、图的存储1.邻接矩阵2.邻接表二、图的DFS1.模板2.例题：树的重心三、图的BFS1.模板2.例题：图中点的层次引言关于这个树与图考察的还是比较多的，其实就是图，树就是一种特殊的图，树是一种无环无向图，关于图本文主要介绍图的存储方式以及他们的DFS与BFS模板怎么写，并且介绍了相应的例题。一、图的存储稠密图用邻接矩阵（n^2==m），稀疏图用邻接表(n==m)。1.邻接矩阵邻接矩阵就

lijiachang030718·2024-01-13 20:43

spring 5.0.x源码学习系列五: AnnotationConfigApplicationContext类refresh方法之invokeBeanFactoryPostProcessor(一)

前言上篇博客spring5.0.x源码学习系列四:AnnotationConfigApplicationContext类register方法作用主要介绍了register方法的作用。

avengerEug·2024-01-13 12:45

基于激光雷达的路沿检测用于自动驾驶的真值标注

文章：LiDAR-basedcurbdetectionforgroundtruthannotationinautomateddrivingvalidation作者：JoseLuisApellaniz,MikelGarc

点云PCL公众号博客·2024-01-13 07:25

十三项教练工具打卡学习系列之九宫格

三点收获：1、优秀的管理者管事情，理人心，管事情有原则，不同的管理行为会带来不同的结果和职业生涯。2、九宫格就是GPS导航仪，去哪儿，在哪儿，三个路径选择。3、九宫格：帮助解决厘清和确定目标，正向、可控（不说你不要，说你想要）、Smart、系统平衡你好我也好；现状和问题，对话要有敏感度，找到最有价值的目标，在现状和问题阶段帮助被教练者看到真相，发生了什么？复述在目标实现过程中你遇到的问题和困难是什

wangzi04·2024-01-13 06:06

Pyhton基础学习系列15——面向对象编程

文章目录一、面向对象编程二、如何定义类和创建对象1.类2.对象3.初始化方法三、面向对象编程中三种不同类型的方法1.对象方法（实例方法）2.类方法3.静态方法4.三种方法的用法四、面向对象的三大支柱1.封装（Encapsulation）2.继承（Inheritance）和重写（override）3.多态（Polymorphism）4.例子总结一、面向对象编程面向对象编程（Object-Orient

是靖不是静·2024-01-13 04:01

Pyhton基础学习系列11——字典

文章目录一、认识字典二、字典的使用方法1.字典的增删改查1.查-获取字典的值2.增和改3.删-删除键值对三、字典相关操作、函数、方法1.字典的相关操作1.in和notin-判断字典中是否存在指定的键2.字典的函数操作1.len(字典)-统计字典中键值对的个数2.dict(数据)-将指定的数据转换成字典3.字典的操作方法1.复制字典2.获取字典所有的键，返回一个新的容器3.获取字典所有的值，返回一个

是靖不是静·2024-01-13 04:30

Pyhton基础学习系列9——列表

文章目录一、认识列表二、列表的特点以及使用方法1.列表中的元素可以为不同类型的数据2.列表是可变的（列表支持增删改查）1.查-获取列表中的元素的值2.增-往列表中添加元素3.删-删除列表中的某一个元素4.改-修改列表中元素为指定的值三、列表的切片操作1.切片的完整写法2.切片的省略写法四、列表的遍历1.直接遍历2.下标遍历3.enumerate五、列表的相关操作1.列表支持+、*操作2.列表支持比

是靖不是静·2024-01-13 04:00

Pyhton基础学习系列14——函数

文章目录一、函数的定义二、函数的分类1.系统函数2.标准库函数和第三方库函数3.自定义函数三、函数的使用1.基本语法2.函数使用案例和说明文档1.函数的说明文档2.输入两个正整数，计算它们的最大公约数和最小公倍数3.from和import的区别4.return和print的使用四、函数的参数1.形参和实参的区别2.位置参数和关键字参数1.位置参数2.关键字参数3.位置参数和关键字参数混用3.参数默

是靖不是静·2024-01-13 04:56

机器学习系列--R语言随机森林进行生存分析（2）

随机森林（Breiman2001a）（RF）是一种非参数统计方法，需要没有关于响应的协变关系的分布假设。RF是一种强大的、非线性的技术，通过拟合一组树来稳定预测精度模型估计。随机生存森林（RSF）（Ishwaran和Kogalur，2007；Ishwaraan，Kogalur、Blackstone和Lauer（2008）是Breimans射频技术的延伸从而降低了对时间到事件数据的有效非参数分析。接

天桥下的卖艺者·2024-01-13 03:55

Java学习——字节流操作文件

系列文章目录这里是Java学习系列课程，点击进入http://t.csdnimg.cn/Xtkz9欢迎大家一起来学习！目录系列文章目录一、字节流是什么？

m0_7Ella·2024-01-12 16:06

Odrive 学习系列一：vscode 编译Odrive

搭建环境可参考Markerbase教程，很详细了。简单说一两点：解压ODrive-fw-v0.5.1.zip：打开ODrive-fw-v0.5.1文件夹，找到Firmware文件夹，用vscode打开该文件夹：按照以下内容操作：编译工程：打开中断(terminal)，输入make-j4回车进行编译。编译成功后如下：注意：在编译前Firmware文件夹下没有build文件夹。在编译成功后将会生成bu

嘉禾天成·2024-01-12 07:17

C#学习系列之MVVM模型

C#学习系列之MVVM模型文章目录C#学习系列之MVVM模型啰嗦MVVM是什么？MVCMVVMMVC与MVVM区别总结啰嗦需要深入了解C#/WPF相关的内容，那么大家常说的MVVM时什么？

arriettyandray·2024-01-11 17:30

Linux内核学习系列（1）——系统调用

前言由于工作需要，个人从java栈转为了c语言栈，并需要深入学习linux内核。本系列记录一些个人学习笔记。由于Linux内核涉及内容以及知识点很多，一开始接触十分痛苦，通过反复阅读《Linux内核完全注释》一书才逐渐能够看懂源码。在理解的过程中，个人发现自上而下地探索内核，才是最适合自己的学习内核的方式。因此，本系列主要从自上而下的角度，进行笔记记录。整个系列配图及概念描述将直接引用《Linux

DaHuangXiao·2024-01-11 02:10

使用 Open3D 的 3D LiDAR 可视化：用于自动驾驶的 2D KITTI 深度框架-含数据集+源码

3DLiDAR传感器（或）3维光探测和测距是一种先进的发光仪器，能够像我们人类一样在3维空间中感知现实世界。这项技术尤其彻底改变了地球观测、环境监测、侦察以及现在的自动驾驶领域。它提供准确和详细数据的能力有助于增进我们对环境和自然资源的理解和管理。在这篇权威研究文章中，我们将全面关注3DLiDAR传感器数据的可视化，并尝试深入了解自动驾驶的3D点云表示系统。请继续关注本文的高潮部分——展示3D点云

TD程序员·2024-01-10 17:46

Kotlin学习系列之：使用async和await实现协程高效并发

引例：privatesuspendfunintValue1():Int{delay(1000)return1}privatesuspendfunintValue2():Int{delay(2000)return2}funmain()=runBlocking{valelapsedTime=measureTimeMillis{valvalue1=intValue1()valvalue2=intValu

xlh1191860939·2024-01-10 02:04

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