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slam数学基础
推荐算法工程师的技术图谱和学习路径
推荐算法工程师的技术图谱和学习路径可以从多个维度进行概述,可以总结如下:一、技术图谱推荐算法工程师需要掌握的技术栈主要分为以下几个方面:
数学基础
:微积分、线性代数、概率论与统计学是推荐算法的基础,用于理解模型的数学原理和优化算法
执于代码
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2025-03-03 22:00
开发者职业加速服务
推荐算法
学习
算法
人工智能: 增广矩阵
数学基础
到综合实战!!!
1.增广矩阵一、基本概念增广矩阵是将系数矩阵AAA与常数项向量bbb并在一起形成的矩阵,记作[A∣b][A|b][A∣b]。例如,对于线性方程组:{x+2y=53x−y=1\begin{cases}x+2y=5\\3x-y=1\end{cases}{x+2y=53x−y=1其增广矩阵为:[A∣b]=(12∣53−1∣1)[A|b]=\begin{pmatrix}1&2&|&5\\3&-1&|&1\
小南AI学院
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2025-03-03 19:06
人工智能
矩阵
算法
人工智能之
数学基础
:线性代数中的特殊矩阵
本文重点矩阵是数学中一个重要的工具,在各个领域都有广泛的应用。其中,一些特殊矩阵由于具有独特的性质,在特定的问题中发挥着关键作用。单位矩阵单位矩阵是一种特殊的方阵,在矩阵乘法中起到类似于数字“1”的作用。对于一个的单位矩阵,其主对角线元素全为1,其余元素全为0。性质对于任意一个nxn的矩阵A,有AxI=IxA=A。这表明单位矩阵与任何同阶矩阵相乘都不改变该矩阵。单位矩阵是可逆的,且其逆矩阵就是它本
每天五分钟玩转人工智能
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2025-03-03 18:01
机器学习深度学习之数学基础
线性代数
人工智能
矩阵
机器学习
线性空间
深度学习
人工智能直通车系列01【Python 基础与
数学基础
】(Python 基础语法:变量、数据类型)
目录变量数据类型变量在Python中,变量是存储数据值的容器。变量不需要显式声明数据类型,Python会根据赋给变量的值自动推断其类型。变量命名需遵循一定规则:只能包含字母、数字和下划线,且不能以数字开头,不能是Python关键字。示例:#定义一个整数变量age=25print(age)#输出:25#定义一个字符串变量name="Alice"print(name)#输出:Alice#修改变量的值a
浪九天
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2025-03-03 18:30
人工智能直通车
python
开发语言
机器学习
深度学习
人工智能
Ubuntu20.04 ros-noetic下opencv多版本问题may conflict with libopencv_highgui.so.4.2
/usr/bin/ld:warning:libopencv_highgui.so.406,neededby/lidar_
slam
_ws/devel/lib/libvikit_common.so,ma
JANGHIGH
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2025-03-02 16:37
小技巧
OpenCV
opencv
人工智能
计算机视觉
V
SLAM
新方案之《在复杂环境中实现高精度与超强鲁棒性》
OAKChina&苏州泛科特机器人联合推出OAK-DSeries&因子空间感知(FactorPerceptionKit)V
SLAM
解决方案01FactorPerceptionKit简介FactorPerceptionKit
OAK中国_官方
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2025-03-01 20:56
SLAM
人工智能
rpab-map
案例分享:D2
Slam
@xuhao3e8
视频来源:$D^2$
SLAM
:DecentralizedandDistributedCollaborativeVisual-inertial
SLAM
硬件新4P的介绍https://www.oakchina.cn
OAK中国_官方
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2025-03-01 20:56
无人机
OAK相机:纯视觉
SLAM
在夜晚的应用
哈喽,OAK的朋友们,大家好啊,今天这个视频主要想分享一下袁博士团队用我们的OAK相机产出的新成果在去年过山车
SLAM
的演示中,袁博士团队就展示了纯视觉
SLAM
在完全黑暗的环境中的极高鲁棒性。
OAK中国_官方
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2025-03-01 20:26
人工智能
机器学习
SLAM
解构R语言底层逻辑:用语言学思维进行降维打击
以我多年自学以及辅导身边同学、同事的经验来看,许多人不是学不会R语言,而是刚开始就对“编程”这两个字带有一种潜意识里面的恐惧感,然后想着编程肯定需要
数学基础
,自己没学过等等负面情绪。
南大小程聊科研
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2025-03-01 11:57
r语言
利用 AWS API Gateway 和 Lambda 节省成本的指南
APIGateway和Lambda的成本效益1.无需服务器管理使用AW
SLam
bda,您无需预置或管理服务器。这意味着不再需要为闲置的资源付费。Lambda采用按
fxrz12
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2025-03-01 11:51
aws
gateway
云计算
无服务器
架构
低代码
智能路径规划:从数学建模到算法优化的理论与实践
二、路径规划的
数学基础
(一)状态空间建模路径规划的本质是在状
木子算法
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2025-02-28 00:59
人工智能
数学建模
数学建模
算法
人工智能
视觉
SLAM
十四讲 第7讲 (3) 相机运动估计 2D-2D/3D-2D/3D-3D
相机运动估计2D-2D/3D-2D/3D-3D1.2D-2D:对极约束2.三角测量3.3D-2D:PnP3.1直接线性变换DLT3.2P3P3.3最小化投影误差求解PnP4.3D-3D:ICP4.1SVD方法4.2非线性优化方法5.总结若已经有匹配好的点对,要根据点对估计相机的运动,可以分为以下三种情况:2D-2D:即点对都是2D点,比如单目相机匹配到的点对。我们可以用对极几何来估计相机的运动。在
LYF0816LYF
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2025-02-27 21:27
slam
learning
3d
计算机视觉
算法
slam
unable to launch什么意思_激光
SLAM
| IMLS-
SLAM
:基于scan-to-model方法的大场景3D激光
SLAM
...
论文题目:IMLS-
SLAM
:scan-to-modelmatchingbasedon3DdataIMSL-
SLAM
和IMSL-
SLAM
++是kitti数据集上仅次于LOAM的激光
SLAM
系统,虽然它有一个最大的缺点
weixin_39559097
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2025-02-27 15:04
unable
to
launch什么意思
机器学习
数学基础
:32.复本信度
复本信度(Parallel-FormsReliability)深度详解教程专为小白打造,零基础也能轻松掌握一、深度解读复本信度复本信度,也被称为“平行测验信度”,其核心要义是借助两个虽然不同但在各方面等效的测验版本,对同一批受测者进行多次测量,然后对测量结果的一致性程度展开评估。从本质上讲,它是衡量测验稳定性的重要指标,能够有效减少因题目重复出现而致使受测者产生练习或记忆效应,进而影响测验结果真实
@心都
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2025-02-27 14:29
机器学习
算法
人工智能
SLAM
文献之-IMLS-
SLAM
: scan-to-model matching based on 3D data
IMLS-
SLAM
算法原理详解一、算法概述IMLS-
SLAM
(ImplicitMovingLeastSquares
SLAM
)是一种基于3D激光雷达数据的低漂移
SLAM
算法,由Jean-EmmanuelDeschaud
点云SLAM
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2025-02-27 13:22
SLAM
3d
机器学习
SLAM
IMLS
ICP
ORB_
SLAM
2编译build_ros.sh时报错([rosbuild] Error from directory check: /opt/ros/kinetic/share)
时报错,出现如下信息:BuildingROSnodesmkdir:cannotcreatedirectory‘build’:Fileexists[rosbuild]BuildingpackageORB_
SLAM
2
Spider_man_
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2025-02-27 06:36
linux
LM_Funny-2-01 递推算法:从
数学基础
到跨学科应用
目录第一章递推算法的数学本质1.1形式化定义与公理化体系定理1.1(完备性条件)1.2高阶递推的特征分析案例:Gauss同余递推4第二章工程实现优化技术2.1内存压缩的革新方法滚动窗口策略分块存储技术2.2异构计算加速方案GPU并行递推量子计算原型第三章跨学科应用案例3.1密码学中的递推构造混沌流密码系统3.2生物信息学的序列分析DNA甲基化预测第一章递推算法的数学本质1.1形式化定义与公理化体系
王旭·wangxu_a
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2025-02-27 01:25
算法
3DGS(三维高斯散射)与
SLAM
技术结合的应用
3DGS(三维高斯散射)与
SLAM
(即时定位与地图构建)技术的结合,为动态环境感知、高效场景建模与实时渲染提供了新的可能性。
点云SLAM
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2025-02-26 23:08
SLAM
3d
3DGS
SLAM技术
深度学习
计算机视觉
定位和建图
渲染
Serverless Framework 使用教程
ServerlessFramework使用教程serverless无服务器框架——使用AW
SLam
bda、AzureFunctions、GoogleCloudFunctions等构建无服务器架构的Web
裘羿洲
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2025-02-26 17:25
【人工智能
数学基础
篇】线性代数基础学习:深入解读矩阵及其运算
矩阵及其运算:人工智能入门
数学基础
的深入解读引言线性代数是人工智能(AI)和机器学习的
数学基础
,而矩阵作为其核心概念之一,承担着数据表示、变换和运算的重任。
猿享天开
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2025-02-26 14:33
人工智能基础知识学习
线性代数
人工智能
学习
矩阵及其运算
用云平台资源每月免费额度搭建博客,一年账单竟是 $0!
就在这个时候,我无意间发现了AW
SLam
bda的每月免费额度。AWS为Lambda提供每月100万次请求和40万GB-秒的计算时间,而对于
fxrz12
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2025-02-26 11:41
云计算
无服务
个人博客
serverless
架构
云原生
程序开发
云计算
动态视觉
SLAM
的亿点点思考(含20项最新开源代码链接)[上篇]
作者:泡椒味的口香糖|来源:3D视觉工坊添加微信:dddvisiona,备注:
SLAM
,拉你入群。文末附行业细分群。
3D视觉工坊
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2025-02-26 05:57
3D视觉从入门到精通
人工智能
大模型学习路线与资源推荐
以下是基于多篇参考资料整理的大模型学习路线,涵盖从基础到进阶的完整学习路径,帮助您系统掌握大模型核心技术并应用于实际场景:一、基础阶段:构建核心知识体系编程与
数学基础
编程语言:优先学习Python,掌握其语法
数字化转型2025
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2025-02-26 01:27
AI投资
人工智能
无人机实战系列(二)本地摄像头 + Depth-Anything V2
其本身仅提供了一个单目视觉相机,在众多单目视觉转Depth的方案中我选择了Depth-AnythingV2,这个库的强大在于其基于深度学习模型将单目视觉以较低的代价转换成RGBD图像,可以用来无人机避障与
SLAM
nenchoumi3119
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2025-02-25 23:42
无人机实战
无人机
初学者推荐学习AI的路径
以下是一个简要的路径:1️⃣基础知识
数学基础
(线性代数、微积分、概率统计)编程基础(Python/R等语言)算法与数据结构2️⃣机器学习基础理解监督学习(如回归、分类)、无监督学习(如聚类、PCA)掌握机器学习库
ProgramHan
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2025-02-25 09:05
学习
人工智能
机器学习
数学基础
:36.φ相关系数分析
用φ相关系数分析性别与心理测验态度关系的教程一、学习目标学会使用φ相关系数分析两个二分变量(如性别男/女、对心理测验态度肯定/否定)之间的关系,并通过卡方检验判断结果是否具有统计学意义。二、数据准备假设我们想研究青年大学生的性别和对心理测验的态度之间的关系,收集到如下2×22×22×2列联表数据(调查了170170170人):肯定否定合计男生222222888888110110110女生18181
@心都
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2025-02-25 06:46
机器学习
人工智能
机器学习
数学基础
:37.偏相关分析
偏相关分析教程一、偏相关分析是什么在很多复杂的系统中,比如地理系统,会有多个要素相互影响。偏相关分析就是在这样多要素构成的系统里,不考虑其他要素的干扰,专门去研究两个要素之间关系紧密程度的一种方法。用来衡量这种紧密程度的数值,叫做偏相关系数。举个简单例子,在研究一个地区的房价时,房价会受到很多因素影响,像地段、房屋面积、周边配套设施等。如果我们想知道单纯的房屋面积和房价之间的关系,就可以用偏相关分
@心都
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2025-02-25 06:46
机器学习
人工智能
机器学习
数学基础
:22.对称矩阵的对角化
一、核心概念详解(一)内积定义与公式:在nnn维向量空间中,对于向量x⃗=(x1,x2,⋯ ,xn)\vec{x}\=(x_1,x_2,\cdots,x_n)x=(x1,x2,⋯,xn)和y⃗=(y1,y2,⋯ ,yn)\vec{y}\=(y_1,y_2,\cdots,y_n)y=(y1,y2,⋯,yn),内积记作(x⃗,y⃗)(\vec{x},\vec{y})(x,y),其计算公式为(x⃗,y⃗
@心都
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2025-02-25 06:45
机器学习
矩阵
概率论
机器学习
数学基础
:34.点二列
点二列相关教程一、点二列相关的定义点二列相关是一种统计方法,用于衡量两个变量之间的相关程度。在这种相关分析中,一个变量是正态连续性变量,取值可以是连续的数值,比如身高、体重、考试分数等;另一个是真正的二分名义变量,其两个类别是天然存在、相互独立的,不能再细分,像性别(男/女)、是否吸烟(是/否)、抛硬币的结果(正面/反面)等。二、适用场景点二列相关常用于研究天然二分变量与连续变量之间的关系。例如在
@心都
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2025-02-25 05:11
机器学习
概率论
人工智能
JavaAPI(lambda表达式、流式编程)
可以使用注解@FunctionalInterface来验证publicclas
sLam
bdaDemo01{publicstaticvoidmain(String[]args){//InterAx=(int
NGC2237999
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2025-02-24 23:55
java
算法
开发语言
点云从入门到精通技术详解100篇-基于多线激光雷达的点云数据处理与导航(续)
目录三维点云建图与定位算法研究§3.1激光
SLAM
技术§3.2基于特征的建图算法§3.2.1三维点云建图算法简述§3.2.3LeGO-LOAM建图算法§3.3基于点云配准的定位算法§3.3.1点云配准§
格图素书
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2025-02-24 10:54
人工智能
算法
机器学习的
数学基础
(三)——概率与信息论
目录1.随机变量2.概率分布2.1离散型变量和概率质量函数2.2连续型变量和概率密度函数3.边缘概率4.条件概率5.条件概率的链式法则6.独立性和条件独立性7.期望、方差和协方差7.1期望7.2方差7.3协方差8.常用概率分布8.1均匀分布U(a,b)U(a,b)U(a,b)8.2Bernoulli分布8.3Multinoulli分布8.4高斯分布(正态分布)N(x;μ,σ2)N(x;\mu,\s
梦醒沉醉
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2025-02-23 03:09
数学基础
概率论
信息论
GTSAM 库详细介绍与使用指南
GTSAM概述GTSAM(GeorgiaTechSmoothingandMapping)是由佐治亚理工学院开发的C++开源库,专注于概率图模型(尤其是因子图)的构建与优化,广泛应用于机器人定位与建图(
SLAM
点云SLAM
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2025-02-22 19:31
点云数据
优化工具
GTSAM
SLAM后端优化
最小二乘法
计算机视觉
贝叶斯
DeepSeek 学习路线图
一、基础知识与预备技能1.
数学基础
线性代数:掌握矩阵运算和向量空间,这是深度学习的核心。概率统计:理解贝叶斯理论和概率分布,用于模型训练和推理。微积分:了解优化算法中的梯度下降等概念。
CarlowZJ
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2025-02-22 09:14
学习
deepseek
【CCM-
SLAM
论文阅读笔记】
CCM-
SLAM
论文阅读笔记整体框架结构如图所示:单智能体只负责采集图像数据,运行实时视觉里程计VO以估计当前位姿和环境地图,由于单智能体计算资源有限,负责生成的局部地图只包含当前N个最近的关键帧。
随机取名字
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2025-02-22 02:07
协同SLAM论文阅读
slam
聊聊这两年学习
slam
啃过的书!
入坑2年多,零七零八买了7、8本书,正好最近研一的新师弟让我来推荐几本,那么,独乐乐不如众乐乐,我就来巴拉巴拉一下我买的这些书吧。以下测评,仅代表个人观点,与书的作者无关(狗头保命)1、【C++PrimerPlus】嗯~这个灰常灰常厚的c++书是我买的第一本书,也是我所有书里除了java最厚的一本(java买了就没看),But,这本巨厚的c++我竟然翻完了!!!当年,年轻的我以为,看完这本书,我就
3D视觉工坊
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2025-02-21 20:48
3D视觉从入门到精通
定位
编程语言
人工智能
机器学习
slam
腿足机器人之十-
SLAM
地图如何用于运动控制
腿足机器人之十-
SLAM
地图如何用于运动控制腿足机器人
SLAM
地图的表示与处理全局路径规划:地形感知的路径搜索基于A*的三维路径规划基于RRT*的可行步态序列生成局部运动规划:实时步态调整与避障动态窗口法的腿足适配模型预测控制
shichaog
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2025-02-21 12:06
腿足机器人
机器人
《机器学习
数学基础
》补充资料:四元数、点积和叉积
《机器学习
数学基础
》第1章1.4节介绍了内积、点积的有关概念,特别辨析了内积空间、欧几里得空间;第4章4.1.1节介绍了叉积的有关概念;4.1.2节介绍了张量积(也称外积)的概念。
CS创新实验室
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2025-02-19 23:36
机器学习数学基础
机器学习
人工智能
机器学习数学基础
《机器学习
数学基础
》补充资料:求解线性方程组的克拉默法则
《机器学习
数学基础
》中并没有将解线性方程组作为重点,只是在第2章2.4.2节做了比较完整的概述。这是因为,如果用程序求解线性方程组,相对于高等数学教材中强调的手工求解,要简单得多了。
CS创新实验室
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2025-02-19 22:30
机器学习数学基础
机器学习
人工智能
机器学习数学基础
[总结] 音视频开发工程师之路
数学基础
:了解傅里叶变换、线性代数、信号处理等数学知识,这些是音视频编-解码和处理的基石。编程语言:熟练掌握C/C++,这是音视频开发中最常用的语言;
二进制怪兽
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2025-02-19 20:17
音视频
音视频
AWS Lambda参考架构:MapReduce实现指南
AW
SLam
bda参考架构:MapReduce实现指南lambda-refarch-mapreduceThisrepopresentsareferencearchitectureforrunningserverlessMapReducejobs.ThishasbeenimplementedusingAW
SLam
bdaandAmazonS3
郜逊炳
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2025-02-19 20:12
Java程序员面临抉择:激烈竞争下,转行大模型或是新出路,非常详细收藏我这一篇就够了!
Java程序员转行大模型领域,可以依据以下详细路线进行学习和职业转换:第1阶段:基础知识巩固
数学基础
:线性代数:矩阵运算、向量空间等。概率论与统计:概率分布、统计推断等。
大模型教程
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2025-02-19 15:04
大模型学习
学习
大模型
语言模型
人工智能
程序员
转行
《人工智能所需的
数学基础
》:开启AI领域的数学之旅
《人工智能所需的
数学基础
》:开启AI领域的数学之旅【下载地址】人工智能所需的
数学基础
人工智能所需的
数学基础
欢迎来到《人工智能所需的
数学基础
》资源页面项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit
杨焕月Great
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2025-02-19 07:31
[学习笔记-
SLAM
篇]Ubuntu16.04+ROS下配置ORB-
SLAM
3——后续
参考ubuntu18.04配置ORB-
SLAM
3。将ORB-
SLAM
3的CMakeLists.txt中的-Wall后面加上-w,可屏蔽编译的
warningm_dm
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2025-02-19 05:16
SLAM篇
【人工智能】AI现状分析 || 神经网络的
数学基础
|| 人工智能交叉领域的发展和技术应用 || 附:小白入门人工智能 学习步骤
目录1.AI现状分析(人工智能基础入门概念)1.1人工智能基础概念1.2人工智能的技术发展路线1.3产业发展的驱动因素1.4人工智能薪资岗位介绍2.神经网络的
数学基础
2.1神经网络的生物表示2.2神经网络的数学表示
追光者♂
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2025-02-19 05:15
Python从入门到人工智能
百题千解计划(项目
实战
案例)
人工智能
交叉领域
神经网络的数学基础
AI现状分析
一文读懂!深度学习 + PyTorch 的超实用学习路线
一、基础知识储备
数学基础
数学是很重要的!!!线性代数、概率论与数理统计、微积分是深度学习的数学基石。熟悉矩阵运算、概率分布、梯度计算等概念,能帮助理解深度学习模型的原理。
a小胡哦
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2025-02-19 03:27
深度学习
python
pytorch
用realsense d435i传感器在实际环境中跑ORB_
SLAM
3,顺带解决一部分编译问题
是的ORB_
SLAM
3来了,时隔五年,它来带的惊喜到底是啥呢?
睫力上爬
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2025-02-18 12:46
SLAM
日常折腾
传感器
ORB_SLAM3
【ORB_
SLAM
系列3】—— 如何在Ubuntu18.04中使用自己的单目摄像头运行ORB_
SLAM
3(亲测有效,踩坑记录)
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、ORB_
SLAM
3源码编译二、ORB_
SLAM
3实时单目相机测试1.查看摄像头的话题2.运行测试三.运行测试可能的报错1.
啥也不会的研究僧
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2025-02-18 11:03
SLAM算法安装与实践记录
ubuntu
计算机视觉
人工智能
自动驾驶
线性代数导引:张量与张量空间
线性代数作为
数学基础
,为理解和构建这些算法提供了坚实的基础。而张量,作为一种高维数组的表示形式,成为了深度学习和机器学习的核心数据结构。
AI大模型应用之禅
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2025-02-18 09:15
DeepSeek
R1
&
AI大模型与大数据
计算科学
神经计算
深度学习
神经网络
大数据
人工智能
大型语言模型
AI
AGI
LLM
Java
Python
架构设计
Agent
RPA
ORB-
SLAM
3源码的学习:GeometricTools文件
这部分功能在ORB-
SLAM
2中就已经介绍过了,这里不过多赘述。1.头文件GeometricTools.h除了计算基础矩阵和三角化恢复三维点外,头文件中还提供了两种用于比较矩阵的模板函数。
PaLu-LvL
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2025-02-17 15:09
计算机视觉
#
ORB-SLAM3
c++
计算机视觉
ubuntu
人工智能
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