SLAM综述第32页

网络嵌入综述

图嵌入综述整理（上）来源：图算法探索系列（一）：图嵌入模型的原理和应用篇【万字长文】图9是DeepWalk模型在推荐场景下的应用。图9（a）显示的是不同用户在不同Session中的item点击序列。

stay_foolish12·2023-11-17 14:22

embedding的综述

0【自然语言处理】Word2Vec词向量模型详解+Python代码实战1一文读懂Embedding的概念，以及它和深度学习的关系one-hot变成地位稠密的向量，降维什么是词嵌入：讲词汇表中的词或者词语映射成固定长度的向量。具体过程：one-hot变成低维连续的向量语义相近的词语，词语赌赢的向量位置也更近具体实例：问题：怎么得到embedding1word2vec1.1·CBOW模型实例：1.2s

stay_foolish12·2023-11-17 14:52

learning to rank 学习排名系统综述

LearningtoRank的实践文档列表方法Listwise算法相对于Pointwise和Pairwise方法来说，它不再将排序问题转化为一个分类问题或者回归问题，而是直接针对评价指标对文档的排序结果进行优化，如常用的MAP、NDCG等。应用Listwise的模型有ListNet、ListMLE、SVMMAP、AdaRank、SoftRank、LambdaRank、LambdaMART。其中La

stay_foolish12·2023-11-17 14:44

平面几何参数表示

平面几何ref：slam中线和面特征的参数化表示方法https://blog.csdn.net/qq_35102059/article/details/122437847SLAM中面特征的参数化https

Jumping润·2023-11-17 11:04

物理驱动深度学习方法总结

一、物理驱动深度学习方法总结现有博主更新物理驱动深度学方法总体介绍二、PINN介绍PINN综述Blog介绍：内嵌物理知识神经网络（PhysicsInformedNeuralNetwork，简称PINN）

pinn山里娃·2023-11-17 10:43

综述论文翻译Recent Advances in Baggage Threat Detection:A Comprehensive and Systematic Survey（2022.11）

暖小宝·2023-11-17 08:38

X-ray 综述

ASurveyofAdvancesofDeepLearningwithinX-raySecurityImag面向自动的危险品检测：X射线安检图像中深度学习进展的调查论文链接AbstractX-ray被广泛应用于维护航空、运输安全，这篇综述旨在将该领域分为机器学习和深度学习来回顾

_晟_·2023-11-17 08:33

傲然*·2023-11-17 08:01

linux系统启动流程(centos6)以及配置系统服务(chkconfig)

内容：1、CentOS的启动流程2、服务管理(chkconfig)3、手动制定系统开机服务脚本一、centos6系统启动流程综述过程：POST-->BIOS(BootSequence)-->MBR(grub

weixin_34380781·2023-11-17 08:57

目标检测YOLO系列从入门到精通技术详解100篇-【目标检测】SLAM（最终篇）

目录前言SLAM学习方法论语义SLAM与深度相机SLAM-机器人ROSSLAM与ROS之间的关系

格图素书·2023-11-17 06:03

VUE3 之插槽的使用

目录1.概述2.插槽的使用3.综述4.个人公众号1.概述非理性定律告诉我们：人们总是习惯于以情感去判断眼前的事物，非理性的去做决定。对于长远的利益，人们更愿意去选择短期的利益。

追风人聊Java·2023-11-17 05:59

Jetson TX2 NX(Ubuntu 18.04) + ROS melodic + turtlebot功能包 + realsense d455 + ORB-SLAM2

JetsonTX2NX(Ubuntu18.04)+ROSmelodic+turtlebot功能包+realsensed455+ORB-SLAM21.安装ROSmelodic更换中科大源$sudosh-c

呼吸之野qaq·2023-11-17 03:07

PTA 7-29 删除字符串中的子串 (20 分)-嵌套字串怎么办啊？

综述：本题删除字串的情况也挺多的，一个比较难一点的地方就是嵌套的字串部分，如例子中的ccatat,当你删除了中间的cat之后，你会发现又出现了cat，这其实还是挺麻烦的，意味着你不仅仅只遍历一遍字符串，

芝士就是菜·2023-11-17 02:33

大型语言模型综述全新出炉：从T5到GPT-4最全盘点，国内20余位研究者联合撰写...

来自：机器之心为什么仿佛一夜之间，自然语言处理（NLP）领域就突然突飞猛进，摸到了通用人工智能的门槛？如今的大语言模型（LLM）发展到了什么程度？未来短时间内，AGI的发展路线又将如何？进NLP群—>加入NLP交流群(备注nips/emnlp/nlpcc进入对应投稿群)自20世纪50年代图灵测试提出以来，人们始终在探索机器处理语言智能的能力。语言本质上是一个错综复杂的人类表达系统，受到语法规则的约

zenRRan·2023-11-16 23:10

大语言模型全新综述来了

转自：机器之心为什么仿佛一夜之间，自然语言处理（NLP）领域就突然突飞猛进，摸到了通用人工智能的门槛？如今的大语言模型（LLM）发展到了什么程度？未来短时间内，AGI的发展路线又将如何？自20世纪50年代图灵测试提出以来，人们始终在探索机器处理语言智能的能力。语言本质上是一个错综复杂的人类表达系统，受到语法规则的约束。因此，开发能够理解和精通语言的强大AI算法面临着巨大挑战。过去二十年，语言建模方

风度78·2023-11-16 23:37

大型语言模型综述全新出炉！从T5到GPT-4最全盘点，国内20余位研究者联合撰写...

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>【计算机视觉】微信技术交流群转载自：机器之心为什么仿佛一夜之间，自然语言处理（NLP）领域就突然突飞猛进，摸到了通用人工智能的门槛？如今的大语言模型（LLM）发展到了什么程度？未来短时间内，AGI的发展路线又将如何？自20世纪50年代图灵测试提出以来，人们始终在探索机器处理语言智能的能力。语言本质上是一个错综复杂的人类

Amusi（CVer）·2023-11-16 23:35

对象存储服务oss

物理存储世代困扰扩容:估算容量-数据备份-数据安全-成本控制oss产品介绍主要功能第二讲oss特点稳定安全大规模\高性能oss适合作为应用数据的持久化存储案例解读第二章oss基本概念第一讲oss产品概念综述

weixin_30404405·2023-11-16 23:55

史上最简SLAM零基础解读(10.1) - g2o(图优化)→简介环境搭建(slam十四讲第二版为例)

本人讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始文末正下方中心提供了本人联系方式，点击本人照片即可显示WX→官方认证{\color{blue}{文末正下方中心}提供了本人\color{red

江南才尽，年少无知！·2023-11-16 22:41

【自动驾驶与机器人中的SLAM技术】点云中的拟合问题和K近邻

目录1.在三维体素中定义NEARBY14，实现14格最近邻的查找。2.推导argmax||Ad||22的解为ATA的最大特征向量或者奇异向量。3.将本节的最近邻算法与一些常见的近似最近邻算法进行对比，比如nanoflann，给出精度指标和时间效率指标。4.也欢迎大家来公众号--“过千帆”读书。1.在三维体素中定义NEARBY14，实现14格最近邻的查找。在NearbyType中定义NEARBY14

宛如新生·2023-11-16 21:25

【论文阅读】A Survey on Video Diffusion Models

视频扩散模型（VideoDiffusionModel）最新综述+GitHub论文汇总-ASurveyonVideoDiffusionModels。

李加号pluuuus·2023-11-16 21:04

ubuntu 20.04+ORB_SLAM3 安装配库教程

目录安装ros(如果只是运行ORB-SLAM3，可以跳过安装)0.ros安装教程1.安装opencv2.安装Pangolin3.安装Eigen34.安装Python&libssl-dev5.安装boost

lelezhuxj·2023-11-16 20:32

光伏仪器-1763卫星帆板电源阵列模拟器

011763卫星帆板电源阵列模拟器产品综述：1763卫星帆板电源阵列模拟器用于解决卫星电源系统研制等帆板电源阵列及二次供电设备的测量和分析，解决电源分系统功能验证、现场试验等无法使用真实的帆板电源等带来的难题

XLTYQYB·2023-11-16 16:52

高效的深度学习：将深度学习模型变得更小、更快、更好的综述

©PaperWeekly原创·作者|王馨月学校|四川大学本科生研究方向|自然语言处理摘要深度学习彻底改变了计算机视觉、自然语言理解、语音识别、信息检索等领域。然而，随着深度学习模型的逐步改进，它们的参数数量、延迟、训练所需的资源等都大幅增加。因此，关注模型的这些内存印迹指标，而不仅仅是其质量，也变得很重要。我们提出并推动了深度学习中的效率问题，然后对模型效率的五个核心领域（跨度建模技术、基础设施和

PaperWeekly·2023-11-16 13:04

网络准入控制产品发展

一、准入控制技术综述网络准入控制产品出现已经有近20年的历史，从最早的基于终端软件控制实现准入控制到当前基于应用设备实现准入控制，可以分为三个时代。

rootkit192·2023-11-16 12:25

阶段记录 18年11月29日于天津

阶段记录综述最近感觉过的挺惨的，也不能用惨形容吗，总的来说没有好好利用时间，娱乐的有点太多了，沉迷于movie，Livebroadcast，Royalwar无法自拔，花在这三个事物上面的时间有点多，再加上没人看着

无驰复逸·2023-11-16 11:08

android源码分析

01_Android系统概述02_Android系统的开发综述03_Android的Linux内核与驱动程序04_Android的底层库和程序05_Android的JAVA虚拟机和JAVA环境06_Android

千里送人头·2023-11-16 07:30

【知识增强】A Survey of Knowledge-Enhanced Pre-trained LM 论文笔记

ASurveyofKnowledge-EnhancedPre-trainedLanguageModelsLinmeiHu,ZeyiLiu,ZiwangZhao,LeiHou,LiqiangNie,SeniorMember,IEEEandJuanziLi2023年8月的一篇关于知识增强预训练模型的文献综述论文思维导图思维导图网页上看不清的话

辰阳星宇·2023-11-16 06:37

卡尔曼家族从零解剖-(07) 高斯分布积分为1，高斯分布线性变换依旧为高斯分布，两高斯函数乘积仍为高斯。

讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始，针对于本栏目讲解的卡尔曼家族从零解剖链接:卡尔曼家族从零解剖-(00)目录最新无死角讲解：https://blog.csdn.net/weixin

江南才尽，年少无知！·2023-11-16 06:14

计算机网络大纲总结

前述：课本基于《计算机网络》第7版谢希仁编著，PPT基于西南交通大学计算机网络PPT第一章-概述一、综述21世纪的重要特征：数字化、网络化、信息化，它是一个以网络为核心的信息时代。

围棋战神·2023-11-16 05:54

PMCW体制雷达系列文章(1) – PMCW体制雷达综述

说明相位调制连续波(Phase-modulatedcontinuouswave,PMCW)雷达，或又被称为数字雷达，近年来开始被应用于汽车雷达领域。而且因其特有的一些优势(精度高、抗干扰能力强等)被认为是车载毫米波雷达的发展趋势之一(从目前占主导的调频连续波(Frequency-modulatedcontinuouswave,FMCW)体制到PMCW体制)。PMCW相关的内容不可不察，于是我预设了

墨@#≯·2023-11-16 05:06

深度学习聚类的综述

来源：机器学习算法与Python实战本文约1200字，建议阅读5分钟本文对现有的深度聚类算法进行全面综述与总结。这篇博客对现有的深度聚类算法进行全面综述与总结。

数据派THU·2023-11-16 04:06

一篇综述读懂m6A甲基化+分型+免疫浸润+机器学习。快来get

今天给同学们分享一篇生信文章“Comprehensivecharacterizationoftumormicroenvironmentandm6ARNAmethylationregulatorsanditseffectsonPD-L1andimmuneinfiltratesincervicalcancer”，这篇文章发表在FrontImmunol期刊上，影响因子为7.3。结果解读：m6A甲基化调节

生信风暴·2023-11-16 03:42

【ROS导航Navigation】一 | 概述

目录致谢：ROS赵虚左老师一、【概述】二狗子找大水法Navigation全图二、【SLAM】即时定位与地图构建三、【AMCL】自适应蒙特卡洛定位四、【Move_base】路径规划五、【cmd_vel】运动控制六

Akaxi-1·2023-11-16 00:10

【ROS导航Navigation】四 | SLAM与导航 | 自主移动的地图构建（更新ing）

致谢：ROS赵虚左老师Introduction·Autolabor-ROS机器人入门课程《ROS理论与实践》零基础教程参考赵虚左老师的实战教程实现比较简单，步骤如下:编写launch文件，集成SLAM与

Akaxi-1·2023-11-16 00:08

【源码分析】Java中的lambda表达式会生成内部类吗？是如何生成的？

文末附结论分析以该程序为例子publicclassLambdaTest{publicstaticvoidmain(String[]args){Threadt1=newThread(()->{System.out.println

Honyelchak·2023-11-16 00:22

(JMLR-2019)NAS综述鼻祖-神经架构搜索：一项调查

神经架构搜索：一项调查paper题目：NeuralArchitectureSearch:ASurveypaper是博世人工智能中心发表在JMLR2019的工作paper链接：地址Abstract过去几年，深度学习在图像识别、语音识别和机器翻译等各种任务上取得了显着进步。这一进展的一个关键方面是新颖的神经架构。目前使用的架构大多是由人类专家手动开发的，这是一个耗时且容易出错的过程。正因为如此，人们对

顾道长生'·2023-11-15 23:58

J.Kuchiki·2023-11-15 22:09

PCL编译提示CMake Error: Boost not Found(common is required but boost was not found)

不得不说ORB-SLAM2依赖库实在是太多了，库和库之间很容易冲突，这不，源码编译安装了boost1.54，然后在编译PCL1.8的时候报错了：CMakeError:BoostnotFound(commonisrequiredbutboostwasnotfound

nudt_qxx·2023-11-15 21:59

大型语言模型与知识图谱融合方法概述

今天我们将介绍一篇综述LLM与知识图谱联合相关研究的论文，其中既包含用知识图谱增强LLM的研究进展，也有用LLM增强知识图谱的研究成果，还有LLM

池佳齐·2023-11-15 21:45

《视觉SLAM十四讲》-- 后端 1（下）

8.2BA与图优化BundleAdjustment是指从视觉图像中提炼出最优的3D模型和相机参数（内参和外参）。8.2.1相机模型和BA代价函数我们从一个世界坐标系中的点p\boldsymbol{p}p出发，把相机的内外参数和畸变都考虑进来，最后投影成像素坐标，步骤如下：（1）世界坐标系转换到相机坐标系P′=Rp+t=[X′,Y′,Z′]T(8-30)\boldsymbol{P'}=\boldsy

算法导航·2023-11-15 20:28

《视觉SLAM十四讲》-- 视觉里程计2

文章目录07视觉里程计27.1直接法的引出7.22D光流7.2.1Lucas-Kanade光流7.2.1实践：LK光流7.3直接法7.3.1推导过程7.3.2直接法的优缺点07视觉里程计27.1直接法的引出特征点的缺点：关键点的提取与描述子的计算非常耗时，实时性差；使用特征点时，忽略了特征点以外的所有信息，而丢弃了部分可能有用的信息；有时会出现特征缺失的情况，如白墙或者空荡荡的走廊等。为了克服上述

算法导航·2023-11-15 20:58

《视觉SLAM十四讲》-- 视觉里程计 1（下）

6.4.1直接线性变换（DLT）已知空间中某点P=[X,Y,Z,1]T\boldsymbol{P}=[X,Y,Z,1]^TP=[X,Y,Z,1]T，在图像中的归一化坐标为[u,v,1]T[u,v,1]^T[u,v,1]T，求解相机运动R\boldsymbol{R}R、t\boldsymbol{t}t。定义增广矩阵[R∣t][\boldsymbol{R}|\boldsymbol{t}][R∣t]为一

算法导航·2023-11-15 20:57

《视觉SLAM十四讲》-- 后端 1（上）

文章目录08后端18.1概述8.1.1状态估计的概率解释8.1.2线性系统和卡尔曼滤波（KF）8.1.3非线性系统和扩展卡尔曼滤波（EKF）8.1.4小结08后端1前端视觉里程计可以给出一个短时间内的轨迹和地图，但由于不可避免的误差积累，地图在长时间内是不准确的，因此，我们希望构建一个大规模、长时间的最优轨迹和地图。8.1概述8.1.1状态估计的概率解释（1）两种处理方式批量式：使用过去和未来的信

算法导航·2023-11-15 20:55

自学SLAM（8）《第四讲：相机模型与非线性优化》作业

前言小编研究生的研究方向是视觉SLAM，目前在自学，本篇文章为初学高翔老师课的第四次作业。

Chris·Bosh·2023-11-15 17:06

【注意力机制综述】基础原理、变种和最近研究

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达来自|知乎作者丨李新春来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/106662375仅作学术交流，如有侵权，请联系删文Attention机制是深度学习里面的一个非常重要且有效的技巧，本文将会简单介绍Attention的基础原理，重点介绍Attention的变种和最近研究。以下是文章的目录结构：Attentio

小白学视觉·2023-11-15 17:04

SLAM中提到的相机位姿到底指什么？

不小心又绕进去了，所以掰一下。以我个人最直观的理解，假设无旋转，相机在世界坐标系的(5,0,0)^T的位置上，所谓“位姿”，应该反映相机的位置，所以相机位姿应该如下：Eigen::Matrix4dT=Eigen::Matrix4d::Identity();//假设T是一个4x4的矩阵，初始化为单位矩阵T(0,3)=5.0;但是根据我对位姿的这个理解，再结合高翔博士的《十四讲》第五章，第二版P99，

秦伟H·2023-11-15 17:26

python 属性方法调用_Python实例属性控制的四种方法综述,手段,总结

Python作为动态语言，其一大特性就是对其属性(变量)的动态控制。而这种控制主要表现在set(赋值)、get(访问)、delete(删除)这三方面。在学习Python过程中，也涉及到了大量相关的方法，比如@.setter、__setarri__、__set__等等一系列容易混淆的概念，今特作整理，以享。tip：Python本身内容庞杂，所以这里除了描述符，基本上只涉及到实例属性的控制，类属性、父

关然·2023-11-15 14:00

论文浅尝 | 大语言模型综述

笔记整理：刘康为、方润楠，浙江大学硕士，研究方向为自然语言处理链接：https://arxiv.org/abs/2303.18223一、介绍在当前机遇和挑战的背景下，对大语言模型的研究和开发需要更多的关注。为了让读者对大语言模型有一个基本的了解，本调查从四个主要方面对大语言模型进行了文献回顾。首先是预训练方面，调查详细探讨了如何进行有效的预训练，以培养出具备强大能力的大型语言模型。其次是适应性调优

开放知识图谱·2023-11-15 06:16

技术动态 | 知识相结合的提示学习研究综述