Lidar学习系列第7页

Pyside2 学习系列三：PyInstaller打包项目瘦身（超详细的Pyside2 攻略）

继上一篇文章打包后，发现包太大了，我们现在开始进行瘦身优化。本项目的所有演示代码：github可在这里下载。打包只用的工具为PyInstaller。不想细看的朋友可以直接跳到最后方法对比查看瘦身结果比较。~~优化1简单查看包构成2瘦身方法2.1打包成单文件2.2UPX压缩2.2.1命令行添加地址2.2.2将UPX路径添加到环境变量2.3打包成单文件并UPX压缩2.4打包成多文件后，删除无用的依赖库

jimboRen·2023-12-17 14:18

【埋点学习系列】04如何设计一套好的埋点管理工具

1，埋点管理系统的必要性当前许多中小型公司的埋点需求使用表格来统计的，但是随着项目的进行以及后期的精细化运营需要，数据量越来越复杂，越来越难以维护。所以很多公司都已经开发了一整套系统，以实现从埋点的统一管理。数据上报链路2，埋点管理系统的主要功能埋点管理：埋点管理模块主要包含所属业务模块，埋点列表的展示，编辑，回收等。根据业务模块来筛选各个业务模块的埋点列表，在埋点列表中可以查看埋点的详情信息，比

tricking紫枫·2023-12-17 07:12

跟着曾仕强学习系列-情绪管理

很早就听过曾教授的讲座，现在看到视频，觉得非常有智慧。跟着大师学习，体会。这个系列就是边听边想，边做，修己，提升自己。情绪管理1.我们只知道外界的是环境。我们自己对自己也是一种环境。我们心情变动，也会影响到我们的额情绪。我们要扩大范围，看得见的，看不见的，内在的，外在的，都在变动，都会使得我们有一种反应，这种反应就叫做情绪。反应无所谓好坏。任何环境都是会变动的，不是固定的。任何时候看他都是不一样的

人间四月2012·2023-12-17 06:33

论文阅读：UniSeg: A Unified Multi-Modal LiDAR Segmentation Network and the OpenPCSeg Codebase

0、Abstract点视图、体素视图和距离视图是点云的三种典型形式。它们都有精确的3D测量，但缺乏颜色和纹理信息。RGB图像是这些点云视图的自然补充，充分利用它们的全面信息有利于更强的感知。本文提出了一种统一的多模态激光雷达图像分割网络，称为UniSeg，该网络利用RGB图像信息和三视点云信息，同时实现了语义分割和全景分割。具体而言，我们首先设计了可学习交叉模态关联Learnablecross-M

shiyueyueya·2023-12-17 06:52

【vim 学习系列文章 13.1 -- 自动命令autocmd 根据文件类型设置vim参数】

文章目录autocmd根据文件类型配置vim参数vim文本类型autocmd根据文件类型配置vim参数在Vim中，你可以使用autocmd（自动命令）来根据文件类型自动执行特定的函数。首先，你需要定义这些函数，然后使用autocmd与文件类型模式匹配来调用这些函数。以下是一个基本的Vim配置示例，该配置在~/.vimrc文件中定义了两个函数，一个用于C类型文件，另一个用于Python类型文件。然后

CodingCos·2023-12-16 16:09

[论文阅读]Multimodal Virtual Point 3D Detection

MultimodalVirtualPoint3DDetection多模态虚拟点3D检测论文网址：MVP论文代码：MVP论文简读方法MVP方法的核心思想是将RGB图像中的2D检测结果转换为虚拟的3D点，并将这些虚拟点与原始的Lidar

一朵小红花HH·2023-12-16 14:31

C++ 学习系列 -- 实现简单的 String

1标准库std::stringc++中的std::string是一个重要的字符串的类,我们在日常工作中常常与之打交道。string是C++标准库的重要部分，主要用于字符串处理。使用string库需要在同文件中包括该库#includestd::string实际上是std::basic_string：std::basic_string-cppreference.comtemplate,typename

在河之洲木水·2023-12-16 12:53

C++ 学习系列 -- conversion function

一什么是转换函数？在c++编码中，我们可能遇到要将类A转为类B的情况，此时就可以定义类A的转换函数将其按照一定规则转换为类B；转换函数声明规则如下：operator转换类型()const;转换函数无返回值，转换类型是一个已定义的类，包括c++基本类型int、double等，也包括事先定义过的类。这里介绍一下隐式转换的知识点：所谓隐式转换，由编译器私下进行的类型转换，该转换不需要使用者干预。当一个值

在河之洲木水·2023-12-16 12:22

C++ 学习系列 -- 模板 template

一C++模板介绍？C++为什么引入模板？我的理解是：C++引入模板的概念，是为了复用重复的代码，当某些代码除了操作的数据类型不同以外，其他逻辑全都相同，此时就适合采用模板的方式。定义模板类或者模板函数时，只是定义了一个代码的架子，使用时需要配合上实际的数据类型，数据类型可以是基本数据类型也可以是用户自定义的类型。官方一点的说法：所谓模板，实际上是建立一个通用函数或类，其类内部的类型和函数的形参类型

在河之洲木水·2023-12-16 12:46

开源书籍—鸢尾花书：从加减乘除到机器学习系列 | 开源专题 No.50

Visualize-ML/Book1_Python-For-BeginnersStars:2.4kLicense:NOASSERTION《编程不难》是一本名为鸢尾花书的开源项目，它从基础的加减乘除开始，逐步引导读者进入机器学习领域。该项目提供了PDF草稿和Jupyter笔记，并经过至少两轮修改以确保内容更新完善。以下是这个开源项目的核心优势和关键特性：详细而易懂：《编程不难》通过简洁明了的语言、清

开源服务指南·2023-12-16 12:30

【Lidar】基于Python格网法计算点云体积（eg.树木体积）

这两天一直不在状态，不是特别想分享文章，所以也没怎么更新。但是代码放在文件里始终不是它的归宿，只有被不断使用它才能进步，才能诠释它的意义。所以今天抽空给大家分享一下如何基于Python利用格网法计算点云的体积，我这里是做林业的点云，所以是按照树木体积编写的代码。1代码逻辑逻辑部分其实很简单，就是将三维点云数据投影至二维平面，再通过格网将二维平面切割成无数个小块，统计位于该格网中点云的最高点和最低点

RS迷途小书童·2023-12-16 03:50

lidar slam vs visual slam

lidar对结构敏感，结构缺失（structure-scarce）的场景lidar不行，例如隧道，而视觉SLAM对特征敏感，特征缺失（poortextures）的场景视觉不行。

wenningshine·2023-12-15 22:50

第527篇-Prism学习系列3_Modularity

在Prism中，一个非常普遍的方法是把各个不同的Business模块化，用Module的机制可以很好的解决这个问题。Module支持即时加载.//////Amoduleforthequickstart.///[ModuleExport(typeof(ModuleD))]publicclassModuleD:IModule{privatereadonlyIModuleTrackermoduleTra

weixin_30908707·2023-12-15 18:41

DSGN：用于 3D 目标检测的深度立体几何网络

2F%2Farxiv.org%2Fpdf%2F2001.03398v3.pdf论文代码：https://github.com/chenyilun95/DSGN论文背景大多数最先进的3D物体检测器严重依赖LiDAR

飞大圣·2023-12-15 17:15

【深度学习初探】Day31 - 三维点云数据的获取

【深度学习初探】Day31-三维点云数据的获取文章目录【深度学习初探】Day31-三维点云数据的获取一、激光扫描仪（LiDAR）二、深度相机（DepthCamra）三、双目相机（StereoCamera

Clown Piece·2023-12-15 16:38

CPGNet点云语义分割简介

该方法通过将LiDAR点云分别投影到鸟瞰视图bird`s-eyeview(BEV)和距离视图rangeview(RV)，然后在两个视图上应用2D全卷积网络提取语义特征，接

AI松子666·2023-12-15 15:25

论文阅读：Lidar Annotation Is All You Need

在以往的地面分割任务中，利用Lidar来做地面分割是目前采用激光雷达方案进行自动驾驶的常见手段。

苦瓜汤补钙·2023-12-15 13:20

源码学习系列之SpringBoot自动配置（篇一）

源码学习系列之SpringBoot自动配置源码学习（篇一）ok，本博客尝试跟一下Springboot的自动配置源码，做一下笔记记录，自动配置是Springboot的一个很关键的特性，也容易被忽略的属性，

smileNicky·2023-12-15 07:01

如何求extrinsicTrans和extrinsicRot：

笔者传感器使用的是6-axis的ouster激光雷达，自带IMU.配置文件.ymal,需要求extrinsicTrans和extrinsicRot.如果参数不准的话，建图效果是这样的：传感器中给出的变换矩阵分别为:lidar

稻壳特筑·2023-12-15 01:15

高翔《自动驾驶与机器人中的SLAM技术》第九、十章载入静态地图完成点云匹配重定位

/bin/dump_map--pose_source=lidar。、完成第一次优化：./bin/run_optimization--stage=1完成

稻壳特筑·2023-12-15 00:40

算法学习系列之排序算法：原理、应用场景与C++实现精解

文章目录前言原理和应用场景快速排序的实现一般的递归快速排序三点取中法单边递归快速排序无监督快速排序混合排序的实现C++标准库sort算法我设计的混合排序算法堆排序的实现我的实现另一种实现解释特性其它c++案例实现总结前言在计算机科学领域，排序算法是最基础也是最关键的部分之一。它们不仅在理论上具有重要意义，也在实际应用中发挥着至关重要的作用。从经典的冒泡排序到更高效的快速排序，每种算法都有其独特之处

梦想的理由·2023-12-14 19:42

【Spring Boot 源码学习】ApplicationListener 详解

SpringBoot源码学习系列ApplicationListener详解引言往期内容主要内容1.初识ApplicationListener2.加载ApplicationListener3.响应应用程序事件总结引言书接前文

Huazie·2023-12-14 13:14

【Spring Boot 源码学习】ApplicationContextInitializer 详解

SpringBoot源码学习系列ApplicationContextInitializer详解引言往期内容主要内容1.初识ApplicationContextInitializer2.加载ApplicationContextInitializer3

Huazie·2023-12-06 22:50

激光雷达篇——[科普]一文看懂激光雷达LIDAR基本工作原理（转载）

utm_id=0一、激光雷达LiDAR工作原理激光雷达LiDAR的全称为LightDetectionandRanging激光探测和测距，又称光学雷达。

易Yi·2023-12-06 09:54

【Java不看后悔系列】|面向对象编程|[继承、封装、多态全覆盖]

个人主页:Aileen_0v0系列专栏:Java学习系列专栏个人格言:"没有罗马,那就自己创造罗马~"1.Judgingrightfromwrong(inheritance)1.Achildclassinheritseverythingfromitsparentclass

Aileen_0v0·2023-12-05 04:53

FreeRTOS的学习（十二）——任务调度器的开启

FreeRTOS的学习系列文章目录FreeRTOS的学习（一）——STM32上的移植问题FreeRTOS的学习（二）——任务优先级问题FreeRTOS的学习（三）——中断机制FreeRTOS的学习（四）

LEODWL·2023-12-04 21:39

使用激光雷达（LiDAR）和相机进行3D物体跟踪

使用相机和激光雷达进行时间到碰撞（TTC）计算在我的先前文章中，我介绍了通过检测关键点和匹配描述符进行2D特征跟踪的主题。在本文中，我将利用这些文章中的概念，以及更多的内容，开发一个软件流水线，使用相机和激光雷达测量在3D空间中检测和跟踪对象，并使用两者估计每个时间步长与前方车辆的时间到碰撞（TTC）（如本文开头的GIF所示）。我完成了这个项目，作为我Udacity传感器融合纳米学位课程的一部分。

小北的北·2023-12-04 13:09

STM32那些你该知道的事儿-第3季第1部分视频课程-朱有鹏-专题视频课程

STM32那些你该知道的事儿-第3季第1部分视频课程—81人已学习课程介绍本课程是《朱有鹏老师单片机完全学习系列课程》第3季第1个课程，也是STM32系列课程的第一部分，综合讲解了整个STM32课程的规划

朱有鹏老师·2023-12-04 07:48

8.ROS的TF坐标变换（二）：动态坐标变换、多坐标变换代码讲解（以LIO-SAM为例）

2ROS的多坐标变换及代码解释2.1什么是ROS的多坐标变换2.2发布方代码实现2.3接收方代码实现3LIOSAM中所有的TF坐标变换代码解析3.1后端每预测出一帧激光里程计发送TF信息3.2IMU前端获取lidar

APS2023·2023-12-04 06:17

【JAVA面向对象编程】--- 探索子类如何继承父类

个人主页:Aileen_0v0学习专栏:Java学习系列专栏个人格言:"没有罗马,那就自己创造罗马~"目录继承继承的普通成员方法调用及普通成员变量修改构造方法的调用子类构造方法继承packageInherit

Aileen_0v0·2023-12-03 21:54

【Spring Boot 源码学习】自定义 Banner 信息打印

SpringBoot源码学习系列自定义Banner信息打印引言往期内容主要内容1.ResourceBanner打印1.1添加默认的banner.txt资源文件1.2指定任意路径的资源文件1.3添加自定义的信息

Huazie·2023-12-03 12:52

【Spring Boot 源码学习】Banner 信息打印流程

SpringBoot源码学习系列Banner信息打印流程引言往期内容主要内容1.printBanner方法2.关闭Banner信息打印3.SpringApplicationBannerPrinter类3.1LOG

Huazie·2023-12-03 12:52

【Spring Boot 源码学习】BootstrapRegistryInitializer 详解

SpringBoot源码学习系列BootstrapRegistryInitializer详解引言往期内容主要内容1.初识BootstrapRegistryInitializer2.加载BootstrapRegistryInitializer3

Huazie·2023-12-03 12:49

MySQL学习系列之三——不做限制的查询

在上一篇内容中介绍了对表字段的增加、修改、删除操作。在本篇内容中，我们将会介绍一些简单的查询语句。具体包括全表查询，查询部分字段，返回固定条数的查询以及对查询结果进行排序。由于还没有介绍如何在表里插入数据，所以下面给出建表语句和插入数据的语句，方便大家练习。建表语句：CREATETABLEcustomers(cust_idintNOTNULLAUTO_INCREMENT,cust_namechar

小詹小詹·2023-12-03 07:38

前端学习系列之CSS

目录CSS简介发展史优势基本语法引用方式内部样式行内样式外部样式选择器id选择器class选择器标签选择器子代选择器后代选择器相邻兄弟选择器后续兄弟选择器交集选择器并集选择器通配符选择器伪类选择器属性选择器CSS基本属性优点字体属性文本属性背景属性边框属性列表属性鼠标属性盒子概念格式边框外边距圆角边框阴影浮动标准文档流displayfloatoverflow定位相对定位绝对定位z-indexCSS

lgcgkCQ·2023-12-03 06:00

堆的应用：堆排序

在之前，小编在[C语言学习系列–＞【关于qsort函数的详解以及它的模拟实现】]谈到冒泡排序，但是冒泡排序的时间复杂度（O（n2))着实有点高，堆排序的时间复杂度相对低很多，O（log2N）。

南桥几晴秋·2023-12-03 04:40

DQN原理及PyTorch实现【强化学习】

新缸中之脑·2023-12-03 01:34

几种常见的点云格式数据解析与在线预览

常见的点云格式有：.las、.laz：LiDAR数据的工业标准格式，是一种二进制文件格式。.pcd：PCL库官方指定格式。.obj：由Alias|WavefrontTechonol

wangming100·2023-12-03 00:27

[论文阅读]Sparse Fuse Dense

论文提出了一种名为SFD（SparseFuseDense）的新型多模态框架，以提高基于激光雷达（LiDAR）的三维目标检测性能。SFD框架主要包括三个部分：激光雷达数据流

一朵小红花HH·2023-12-02 07:39

JAVA实战演练之自动驾驶系统

一基本概念：1.传感器数据处理：自动驾驶汽车需要收集大量的数据，包括来自雷达、激光雷达(LiDAR)、摄像头等传感器的数据。这些数据需要通过JAVA程序进行处理和解析，以便汽车能够理解其周围环境。

程序猿～厾罗·2023-12-01 15:39

【vim 学习系列文章 13 -- 自动命令 vim autocmd 】

文章目录autocmd定义自动命令events参数pattern参数nested参数删除自动命令自动命令组自动命令选项转自：https://yyq123.github.io/learn-vim/learn-vi-49-01-autocmd.htmlautocmd自动命令，是在指定事件发生时自动执行的命令。利用自动命令可以将重复的手工操作自动化，以提高编辑效率并减少人为操作的差错。比如自定义以下函数

CodingCos·2023-12-01 13:52

嵌入式Linux入门-彻底理解UART串口，手把手教你写程序

没有基础的先看：嵌入式Linux学习系列全部文章：嵌入式Linux学习—从裸机到应用教程大全目录1.UART串口1.1UART硬件连接1.2UART软件通信协议2.读手册，编程序2.1找对应引脚2.2设置

闪耀大叔·2023-12-01 03:25

机器学习系列 - 6. 重要概念补充

1.多项式回归&Pipeline1.1多项式回归：研究一个因变量与一个或多个自变量间多项式的回归分析方法，称为多项式回归（PolynomialRegression）。多项式回归是线性回归模型的一种，其回归函数关于回归系数是线性的。其中自变量x和因变量y之间的关系被建模为n次多项式。如果自变量只有一个时，称为一元多项式回归；如果自变量有多个时，称为多元多项式回归。在一元回归分析中，如果变量y与自变量

小蘑菇1962·2023-11-30 11:20

python学习系列之安装

一、python的安装1、下载安装包：Windows系统按如下操作选择自己想安装的版本，我选择的是3.6.4,对应自己的系统选择相应的可执行安装包。2、下载完成，进行安装，按如下步骤操作：（1）选中Add_Python3.6toPATH会自动配置好环境变量。：（2）（）（3）（4）（5）（6）二、开发工具pycharm的安装，（1）登录网站：http://www.jetbrains.com/pyc

小雪洁·2023-11-30 07:59

ZEMAX | 如何使用 ZOS-API 创建飞行时间自定义分析

ZEMAX|如何使用ZOS-API创建飞行时间自定义分析LiDAR（光探测和测距）是一种传感器技术，它可以通过测量发射的光从周围物体反射到接收器的时间来帮助创建环境的三维数字地图。

ueotek·2023-11-29 13:30

Android音视频学习系列(八) — 基于Nginx搭建(rtmp、http)直播服务器

系列文章Android音视频学习系列(一)—JNI从入门到精通Android音视频学习系列(二)—交叉编译动态库、静态库的入门Android音视频学习系列(三)—Shell脚本入门Android音视频学习系列

金戈鐡馬·2023-11-29 10:10

Midjourney学习系列之三——宝藏网站与博主分享

在学习了Midjourney保姆级教程（点击Midjourney学习系列之一——保姆级入门教程_输出啊靓仔的博客-CSDN博客阅读）和进阶学习内容（点击Midjourney学习系列之二——Midjourney

输出啊靓仔·2023-11-28 23:12

激光SLAM论文R3LIVE和LIO-SAM阅读

R3LIVE:ARobust,Real-time,RGB-colored,LiDAR-Inertial-Visualtightly-coupledstateEstimationandmappingpackage

稻壳特筑·2023-11-28 22:43

前端学习系列之html

目录初识html发展史优势W3C标准地址格式网页基本标签标题标签段落标签换行标签水平线标签字体样式注释和特殊符号特殊符号图像、超链接图像常见图像格式格式超链接格式重要属性href：规定链接指向的页面的URLtarget：链接页面的打开方式name：定义锚名称title：鼠标悬停显示的提示文本状态列表、表格、媒体元素列表分类表格优点基本结构使用媒体元素内联框架表单及表单应用表单input属性单选框多

lgcgkCQ·2023-11-28 10:23

C#学习系列相关之数组（一）---数组的定义与使用

一、数组定义与初始化数组是数据的集合。标量变量一次只能保存一项。数组可以容纳多个项目。这些项目称为数组的元素。数组存储相同数据类型的数据。每个元素都可以通过索引来引用。数组是从零开始的。第一个元素的索引为零。数组是引用类型。数组用于存储我们应用程序的数据。我们将数组声明为某种数据类型。我们指定它们的长度。我们用数据初始化数组。我们有几种处理数组的方法。我们可以修改元素、对其进行排序、复制或搜索它们

大花爱编程·2023-11-28 06:49

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