VIO学习系列

PX4官方手册中对于T265定点的说明，用的Auterion的VIO功能包。

http://docs.px4.io/master/zh/peripherals/camera_t265_vio.html网站似乎现在打不开，可能网址有变更。暂时通过百度快照复制记录下。
TYINY·2023-04-20 02:41

Encoder-Decoder

2021SC@SDUSC为了更好的理解模型代码，进行的相关知识补充学习系列文章目录（一）面向特定问题的开源算法管理和推荐（二）论文阅读上（三）sent2vec（四）BERTforKeyphraseExtraction
qq_47537678·2023-04-20 01:01

CS20si 第8课:生成对抗网络GANs

所以使用网上一个比较全的GANs学习系列替代。
tech0ne·2023-04-19 23:27

机器学习系列（十五）——梯度下降法的优势

梯度下降法的向量化在之前的学习中我们知道利用numpy模块的特性，将运算向量化能一定程度上加快运算速度，这里使用boston房产数据集，向量化后的梯度运算函数只有一行代码：defdJ(theta,X_b,y)：returnX_b.T.dot(X_b.dot(theta)-y)*2/len(X_b)测试性能，首先是正规解：'''使用boston房产数据的所有特征'''importnumpyasnpi
Ice_spring·2023-04-19 11:43

机器学习系列（二十四）——交叉验证与偏方差权衡

交叉验证CrossValidation前面我们学习了可以用测试数据集修正模型的过拟合现象，但是这样做其实是有一点问题的。每次我们用测试数据集来看模型的好坏，如果发现模型表现不好则取调整模型参数优化模型，我们相当于在针对这组测试数据集进行调参，这样最终得到的模型极有可能针对测试数据集过拟合的。测试集非常非常珍贵，它相当于模型遇到的全新数据，一个真正好的机器学习模型应该对全新数据拥有很好的预测能力，因
Ice_spring·2023-04-19 09:12

【数据库通关之路】 MySQL 全路线学习知识点梳理（中）

前言本文是MYSQL零基础小白学习系列的第二篇文章，点此阅读上一篇文章文末包邮送《分布式中间件核心原理与RocketMQ最佳实践》(点击下方目录直达)一本，本文每+1000浏览额外加抽一人文章目录前言6
陈橘又青·2023-04-18 12:00

【文章学习系列之模型】TIMESNET

本章内容文章概况模型流程实验结果结果1结果2具体对比长时预测短时预测缺失值填充异常检测分类模型分析总结文章概况《TIMESNET:TEMPORAL2D-VARIATIONMODELINGFORGENERALTIMESERIESANALYSIS》是2023年发表于ICLR上的一篇文章，主要针对时序预测问题提出了一种新方法。值得一提的是，该论文的作者同时还是2021年Autoformer的作者，因此代
清流自诩·2023-04-18 02:14

【文章学习系列之模型】Autoformer

本章内容文章概况模型流程主要结构DecompositionArchitecture（分解结构）Auto-CorrelationMechanism（自相关机制）实验结果消融实验总结文章概况《Autoformer:DecompositionTransformerswithAuto-CorrelationforLong-TermSeriesForecasting》是2021年发表于NeurIPS上的一篇
清流自诩·2023-04-18 02:14

【文章学习系列之模型】FEDformer

本章内容文章概况模型流程主要结构FrequencyEnhancedDecompositionArchitecture（频率增强分解结构）FourierenhancedblocksandWaveletenhancedblocks（傅里叶增强模块和小波增强模块）FourierEnhancedStructure（傅里叶增强结构）FrequencyEnhancedBlockwithFourierTrans
清流自诩·2023-04-18 02:14

从零学习VINS-Mono/Fusion源代码（六）：后端优化

VINS-Mono/Fusion代码学习系列：从零学习VINS-Mono/Fusion源代码（一）：主函数从零学习VINS-Mono/Fusion源代码（二）：前端图像跟踪从零学习VINS-Mono/Fusion
slender-·2023-04-17 20:45

【Note】MV-机器学习系列 之 神经网络 PyTorch

一、PyTorch简介1、WhyPyTorch？PyTorch的优势是建立的神经网络是动态的，比如RNN变化时间长度的输出。而且深入API，是可能看懂底层在干嘛。.Tensorflow的优势是在分布式训练上下了很多功夫。高度工业化使得很难看懂底层代码。二、PyTorch神经网络基础1、Torch或NumpyTorch可以将tensor放在GPU中加速运算(前提是有合适的GPU)，就像Numpy会把
火禾子_·2023-04-17 02:11

距离度量 —— 曼哈顿距离（Manhattan Distance）

Python学习系列文章：目录文章目录一、概述二、计算公式①二维平面上的曼哈顿距离②三维空间上的曼哈顿距离③n维空间上的曼哈顿距离一、概述曼哈顿街区熙熙攘攘，在高处向下望去，曼哈顿的建筑方方正正地排列在一条条街道上
繁依Fanyi·2023-04-17 01:23

机器学习系列（三十四）——支撑向量回归（SVR）

本篇主要内容：SVRSVM解决回归问题前面我们说过SVM不只可以解决分类问题，也可以解决回归问题，现在就简要叙述下SVM如何解决回归问题。所谓回归问题其实就是找到一条拟合曲线，使得预测输出能与真值尽可能地接近，同时面对未知数据又要有很好的泛化能力。在线性回归中我们是让MSE的值达到最小，与线性回归不同，支撑向量机回归（SupportVectorRegression，下简称SVR）能容忍模型输出与真
Ice_spring·2023-04-16 09:16

新课标学习系列④:了解了布鲁纳就把握这次新课标精髓一一学习、理解新课标得从根上去研究一一元点研究

[红顺视点]:新课标学习系列④:了解了布鲁纳就把握这次新课标精髓一一学习、理解新课标得从根上去研究一一元点研究笔者对第三版课标与前二版课标所依据理论进行了对比，发现有如下特点:前二版旧课标主要依据是建构主义理论及布鲁纳的发现学习理论
王红顺·2023-04-16 00:04

读书学习系列1

我的阅读史我的成长史我很赞同朱永新教授的那句话“一个人的阅读史就是他的精神成长史”。那就借着这篇文章回忆自己的成长经历，同时梳理一下迷茫的思路，调整一下前进的方向。单调的童年我1982年出生在河南信阳潢川县，家乡有些偏远和落后，亲人们的文化程度也不是很高，父亲是一名退伍军人，只有小学文化程度。母亲上过初中，但长年忙于田地活和家务，很少在学习上引导我们。入学之前的记忆就是在家看护比我小三岁的弟弟，跟
2020夏末兰君·2023-04-16 00:18

GO语言学习系列五——GO的控制语句(补充指针)

补充指针在GO语言中，提供了控制数据结构的指针的能力，但是，你不能进行指针运算;在GO语言中，用*关键字来声明某个变量为指针变量;(例：varp*int)在GO语言中，用&关键字来放到变量前，返回变量的内存地址;（例：p=&变量）在GO语言中，格式化标识符为%p(例：fmt.Printf("%P",p))一个完整的例子packagemainimport("fmt")funcmain(s:="goo
astarblog·2023-04-15 18:44

C++提高编程（三）—— STL常用容器(1) ：string容器

C++系列内容的学习目录→\rightarrow→C++学习系列内容汇总。
大彤小忆·2023-04-15 11:06

polygraphy深度学习模型调试器使用教程

深度学习系列文章目录文章目录深度学习系列文章目录Polygraphy介绍一、安装源码安装：简单安装安装依赖二、简单使用三、使用教程2、polygtaphy使用示例Polygraphy介绍Polygraphy
武魂殿001·2023-04-15 11:47

距离度量 —— 余弦相似度（Cosine similarity）

Python学习系列文章：目录文章目录一、概述二、计算公式①二维平面上的余弦相似度②n维空间上的余弦相似度③注意一、概述三角函数，相信大家在初高中都已经学过，而这里所说的余弦相似度（CosineDistance
繁依Fanyi·2023-04-15 04:23

高效学习系列4-持续写作需要掌握这几点

一、写作的定位找好平台和确定自己擅长的方向写作是持续写作的前提。找到好平台意味着找到一个雪球可以滚起来的坡道，有些长、有些陡、这些都要和自身相匹配二、持续写作的正向循环养成习惯->正向反馈->行为->养成习惯三、两个不求不求完美，完美是个持续的结果，先出来一稿，才能不断完善，不断精进，迟迟不动手或者不产出，就没有后面的成长了。不求长短，表达清楚意思和描述完整意思即可，前期不用过多追求长篇或者精简。
马一·2023-04-14 22:15

【嵌入式入门学习笔记】-- 六、Linux C语言高级编程

嵌入式入门学习系列笔记索引一、Linux简介二、deb软件包管理三、shell中的特殊字符四、Linux常用命令五、shell编程六、LinuxC语言高级编程1.gcc编译器1.1GNU工具编译工具：把一个源程序编译为一个可执行程序调试工具
DUANDAUNNN·2023-04-14 19:15

dqn系列梳理_莫烦python强化学习系列-DQN学习(代码)

importnumpyasnpimportpandasaspdimporttensorflowastfnp.random.seed(1)tf.set_random_seed(1)#DeepQNetworkoff-policyclassDeepQNetwork:def__init__(self,n_actions,n_features,learning_rate=0.01,reward_decay=
weixin_39909212·2023-04-14 14:41

机器学习系列15-半监督学习

如果本文对你有帮助，请给我的github打个star叭注：更多优质内容欢迎关注我的微信公众号“Sakura的知识库”：半监督学习(semi-supervisedlearning)1、introduction2、Semi-supervisedLearningforGenerativeModel3、Low-densitySeparationAssumption：非黑即白4、SmoothnessAssu
Sakura_gh·2023-04-14 04:33

机器学习系列--LDA与PCA

版权声明：本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com。前言：第二篇的文章中谈到，和部门老大一宁出去outing的时候，他给了我相当多的机器学习的建议，里面涉及到很多的算法的意义、学习方法等等。一宁上次给我提到，如果学习分类算法，最好从线性的入手，线性分类器最简单的就是LDA，它可以看做是简化版的SVM，如果想理解SVM这种分类器，那理解LDA就是
yezi_1026·2023-04-14 02:03

机器学习系列十三：数据降维

一、算法原理降维方法一般分为线性降维方法和非线性降维方法，如下图所示：我们主要主要介绍PCA、LDA、LLE方法。1.PCA主成分分析(PCA)是另一种常用的数据降维方法，它属于无监督学习算法。PCA旨在找到数据的主成分，并利用这些主成分表征原始数据，从而达到降维的目的。(1)PCA的推导1)最大方差理论在信号处理领域，我们认为信号具有较大方差，噪声具有较小方差，信号与噪声之比称为信噪比。信噪比越
小小小读书匠·2023-04-14 02:56

【嵌入式入门学习笔记】-- 四、Linux常用命令

嵌入式入门学习系列笔记索引一、Linux简介二、deb软件包管理三、shell中的特殊字符四、Linux常用命令目录一、基本系统维护命令1.man2.passwd3.su4.echo5.date6.clear7
DUANDAUNNN·2023-04-12 17:56

微服务学习系列9：RedisTemplate

系列文章目录目录系列文章目录前言一、序列化的方法Jackson2JsonRedisSerializerGenericJackson2JsonRedisSerializerJdkSerializationRedisSerializerStringRedisSerializerGenericFastJsonRedisSerializerFastJsonRedisSerializer二、序列化类的对比序
yangyanping20108·2023-04-12 13:56

微服务学习系列7：开放平台接口鉴权

系列文章目录第一章Nacos实现配置中心第二章Nacos实现注册中心第三章Redis队列目录系列文章目录前言一、什么是appId、appSecret、appTokenappIdappSecretappToken二、API接口开发安全性三、实现原理1.定义接口ParamSecret2.鉴权处理器定义3.BaseController定义四、使用步骤1.BookListQuery实现ParamSecre
yangyanping20108·2023-04-12 13:26

微服务学习系列8：RestTemplate

系列文章目录目录系列文章目录前言一、CallingRESTServiceswithRestTemplateRestTemplateAutoConfigurationRestTemplateConfig栗子参考getForObjectgetForEntitypostForObject交换资源总结前言在java的http开发中，访问第三方网络接口，通常使用的连接工具为HttpClient和OKHttp
yangyanping20108·2023-04-12 13:26

Prometheus学习系列（八）之数据模型

Prometheus从根本上存储的所有数据都是时间序列:具有时间戳的数据流只属于单个度量指标和该度量指标下的多个标签维度。除了存储时间序列数据外，Prometheus还可以生成临时派生的时间序列作为查询的结果。metrics和labels(度量指标名称和标签)每一个时间序列数据由metric度量指标名称和它的标签labels键值对集合唯一确定。这个metric度量指标名称指定监控目标系统的测量特征
飞雪K·2023-04-12 10:22

【Python画图 04】标注

一、学习背景最近在学习python制图，准备做个模板好出图目录一、学习背景二、参考三、代码学习方法1：自行设置锚点方法2：以原点为基准二、参考这个学习系列都参考了B站UP主的视频《【莫烦Python】MatplotlibPython
嘻嘻爱学习·2023-04-12 08:43

Prometheus学习系列（一）之Prometheus简介

前言Prometheus官网的非官方中文手册，翻译截至Prometheuslatest(2.9)。什么是prometheus？Prometheus是一个最初在SoundCloud上构建的开源系统监视和警报工具包。自2012年成立以来，许多公司和组织都采用了Prometheus，该项目拥有非常活跃的开发者和用户社区。它现在是一个独立的开源项目，可以独立于任何公司进行维护。为了强调这一点，并阐明项目的
飞雪K·2023-04-12 02:48

JVM学习系列学习五

我们接着上一篇文章讲解：4.2：查看内存中对象数量及大小查看所有对象，包括活跃及非活跃的。使用命令：Jmap-histo|more查看活跃对象：Jmap-histo:live|more对象说明：B:byteC:charD:doubleF:floatI:intJ:longz:Boolean[]：数组如[I]:表示的是int数组[L+类名：其他对象4.3：将内存使用情况dump到文件中在有些时候，我们
凯哥Java·2023-04-11 23:30

一文速学数模-最优化算法(二)梯度下降算法一文详解+Python代码

目录前言一、梯度下降法简述二、梯度下降算法原理理解1.梯度2.梯度定义3.梯度下降4.损失函数(lossfunction)5.学习率(步长)三、梯度下降算法代码展示消失和爆炸梯度前言最近会不断更新深度学习系列文章
fanstuck·2023-04-11 21:18

Elasticsearch学习系列一（部署和配置IK分词器）

优质资源分享学习路线指引（点击解锁）知识定位人群定位Python实战微信订餐小程序进阶级本课程是pythonflask+微信小程序的完美结合，从项目搭建到腾讯云部署上线，打造一个全栈订餐系统。Python量化交易实战入门级手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的量化交易系统Elasticsearch简介Elasticsearch是什么？Elaticsearch简称为ES,是一个开源的可扩展的分
pythonxxoo·2023-04-11 20:51

linux命令学习系列-用户切换su,sudo

这一节，我们来说一下用户切换相关命令为什么要进行用户切换？在操作过程中需要使用特定的用户进行特定的操作，多数情况下是因为权限，比如要修改一个文件，只有root用户有权限修改，那么就要切换到root用户下进行操作。切换用户一般有两个命令：1.su命令su命令不加参数，默认切到root用户，需要输入root用户密码进行验证，imageimageexit命令可退出root用户。su命令可以加一个“-”再
G_慧慧·2023-04-11 09:12

书单分享|数据分析看这些就够了❗️

我将书籍划分为几个段位和类别，把每本书的优缺点和重点都整理出来了，大家可自行挑选：1️⃣数据分析小白入门系列2️⃣统计学入门系列3️⃣数据处理入门系列4️⃣大数据分析进阶系列5️⃣数据可视化系列6️⃣机器学习系列
Leo.yuan·2023-04-11 04:29

零信任学习系列四——研读零信任架构在高校网络安全建设中的应用和研究

高校网络安全形势（一）：网络资产形式各异网络资产是指在一个机构或组织内部用于支撑网络信息相关行为的任何数据，设备及其他组件。网络资产通常包括硬件（服务器和交换机），软件（关键任务应用程序和支持系统）和数据信息。在高校中，由于学术研究的开放性，同学和老师通常会携带自己的设备，寻求和周围的同学或者老师进行学习，交流，合作。校园网络更像咖啡店或酒店的网络而非公司或者政府机关的内部网络。在这种情况下，学校
刚学c的小白·2023-04-11 02:20

机器学习系列之——Knn算法 kd树详解

关于knn算法，对特征空间进行划分的方法为计算新的输入实例与训练实例之间的距离，因为在特征空间中2个特征实例的相似程度可以用距离来表示。一般我们采用的是欧式距离，也就是说每个新的输入实例都需要与所有的训练实例计算一次距离并排序。当训练集非常大的时候，计算就非常耗时、耗内存，导致算法的效率降低。以上是对knn算法的简单理解。kd树（k-dimensional树的简称）是一种对k维空间中的实例点进行存
Nick_Dizzy·2023-04-11 01:14

深度强化学习笔记——基本方法分类与一般思路

概要本文梳理了一下台大李宏毅老师的深度强化学习系列课程内容。该课程主要是对无模型深度强化学习方法的一些大致介绍，将其分为大致三类：基于值函数的、基于梯度的方法、actor-critic的方法。
RavenRaaven·2023-04-10 22:12

强大的代码保护软件 .NET Reactor使用教程（四）： .NET Reactor针对De4Dot脱壳工具的应对

本次给大家带来.NETReactor学习系列.NETReactor针对De4Dot脱壳工具的应对，需要的朋友可以收藏哦~De4Dot是一个专门反混淆.net程序的一个工具，支持对于以下工具混淆过的代码的清理
Aote222·2023-04-10 07:58

【C语言快速上手】带你了解C语言，零基础入门①

这个C语言学习系列，我
慧天城寻·2023-04-09 23:54

来看看几个数据库连接池的配置参数

文章不定期同步公众号，还有各种一线大厂面试原题、我的学习系列笔记。
明天喝可乐·2023-04-09 21:56

SpringBoot源码学习系列——自动配置原理（三）

自动配置实现原理可见下列文章：SpringBoot源码学习系列——自动配置原理（一）SpringBoot源码学习系列——自动配置原理（二）@Conditional条件注解@Conditional注解介绍
shmily‘’·2023-04-09 13:23

SpringBoot源码学习系列——构造流程分析

通过执行SpringApplication的静态run()方法，可以完成SpringBoot应用的启动。本文对SpringApplication的实例化过程进行分析。SpringApplication初始化简介查看SpringApplication#run方法，可以看到，实际上就是new了一个SpringApplication对象，参数primarySources即为入口类：根据上面的分析，启动类
shmily‘’·2023-04-09 13:23

SpringBoot源码学习系列——自动配置原理（一）

核心原理概述关键点@EnableAutoConfiguration开启自动配置spring.factories提供自动配置类的全路径，位于jar包META-INF目录下@Conditional条件注解，自动配置类实例化的前置条件Starters配置及依赖支持XXAutoConfiguration具体的自动配置类关系图扫描加载指定自动配置类全路径提供前置条件判断配置及依赖支持EnableAutoCo
shmily‘’·2023-04-09 13:52

SpringBoot源码学习系列——自动配置原理（二）

AutoConfigurationImportSelector解析由@EnableAutoConfiguration可以看到，其主要功能通过@Import(AutoConfigurationImportSelector.class)实现。@Inherited@AutoConfigurationPackage@Import(AutoConfigurationImportSelector.class)
shmily‘’·2023-04-09 13:48

视觉SLAM | 最小二乘优化

[1]:从零手写VIO——（三）基于优化的IMU与视觉信息融合（上篇)[2]:从零开始手写VIO第三章作业（含关键点细节及思维过程）[3]:[基础知识点]LM算法——阻尼因子更新策略(Nielsen)—
Way798·2023-04-09 08:58

Docker 学习系列11 多阶段镜像构建

从Docker版本17.05.0-ce开始，就支持了一种新的构建镜像的方法，叫做：多阶段构建(Multi-stagebuilds)，旨在解决Docker构建应用容器中的一些痛点。在日常构建容器的场景中，经常会遇到在同一个容器中进行源码的获取，编译和生成，最终才构建为镜像。这样做的劣势在于：不得不在容器中安装构建程序所必须的运行时环境不得不在同一个容器中，获取程序的源码和构建所需的一些生态工具构建出
飞凡的陀螺·2023-04-09 00:48

弱监督学习系列：Inter-Image Communication for Weakly Supervised Localization

原文链接https://arxiv.org/pdf/2008.05096.pdf代码链接(ECCV2020)Inter-ImageCommunicationforWeaklySupervisedLocalization-GitHub-xiaomengyc/I2C:(ECCV2020)Inter-ImageCommunicationforWeaklySupervisedLocalizationhtt
yafee123·2023-04-08 17:08
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