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LeetCode题库整理【Java】—— 3 无重复字符的最长子串

示例3:输入:“pwwkew”输出:3解释:因为无重复字符的最长子串是“wk

pdh慎行·2023-01-12 18:17

视觉SLAM十四讲第六讲

一、状态估计问题1）批量状态估计与最大后验估计经典SLAM模型由一个运动方程和一个观测方程构成：在运动和观测方程中，我们通常假设两个噪声项wk,vk,j满足零均值的高斯分布，像这样：其中

菜菜的阿远·2023-01-08 16:59

RIRE数据集格式转换(转.nii格式)

RIRE数据集可以在官网获取(https://bafybeih23xv6uamx7k27wk4uvzkxdtdryqeok22hpl3ybideggcjhipwme.ipfs.dweb.link/rire

是小峰呀·2023-01-05 21:12

（开源）简单的人脸识别考勤系统（python+opencv+dilb）

演示视频前往B站(开源)人脸识别签到系统_哔哩哔哩_bilibili源文件及使用说明百度网盘下载链接:https://pan.baidu.com/s/1taQQCp9wgNHhG7xivr7kbA提取码:h3wk

Your Mei·2023-01-02 09:35

贝叶斯滤波器

贝叶斯滤波器定义以下运动和观测模型：运动方程：xk=f(xk−1,vk,wk),k=1,⋯ ,K观测方程：yk=g(xk,nk),k=0,⋯ ,K\begin{aligned}&\text{运动方程：}

威士忌燕麦拿铁·2022-12-26 00:50

数据结构与算法——哈夫曼树

一、哈夫曼树的定义及构造思想哈夫曼树定义：满足WPL最小的二叉树，即最优树WPL(带权路径长度):设二叉树有n个叶结点，每个叶子结点带有权值wk，从根结点到每个叶结点长度为lk，则每个叶结点的WPL=∑

Lifelrving·2022-12-22 14:22

海思Hi3559AV100将caffemodel转为wk文件

使用ruyistudio将caffemodel转换为wk文件流程。

m0_49009986·2022-12-22 12:31

优化算法总结

StochasticGradientDescent）：随机梯度下降，每一次计算mini-batch的平均梯度，然后更新参数降低方差类SAG（StochasticAverageGradient）：随机平均梯度，该算法的梯度更新公式为：wk

jerry_young14·2022-12-19 23:07

VIO/VINS中关于能观性/可观性的详细讲解

无论是外感还是内感传感器，无外乎从运动出发或者从观测出发：这个部分不需要扯到VIO里面非线性优化那块比较复杂的东西，直接列出线性高斯情况下的运动/观测方程：运动方程：Xk=A(k-1)X(k-1)+Vk+Wk

紫川Purple River·2022-12-17 17:07

Pytorch版本YOLOv3模型转Darknet weights模型然后转caffemodel再转wk模型在nnie上面推理

Pytorch版本YOLOv3模型转darknetweights模型然后转caffemodel再转wk模型在nnie上面推理文章目录Pytorch版本YOLOv3模型转darknetweights模型然后转

HELLOWORLD2424·2022-12-17 10:11

SBERT-WK: A Sentence Embedding Method byDissecting BERT-based Word Models

https://arxiv.org/pdf/2002.06652.pdfI.INTRODUCTIONOnelimitationofBERTisthatduetothelargemodelsize,itistimeconsumingtoperformsentencepairregressionsuchasclusteringandsemanticsearch.Oneeffectivewaytosol

还卿一钵无情泪·2022-12-16 07:25

基于卡尔曼滤波器的融合IMU与雷达/深蓝多传感器融合第七章作业

1、卡尔曼滤波介绍参考详解卡尔曼滤波原理_清风莞尔的博客-CSDN博客_卡尔曼滤波原理1、运动方程与观测方程其中代表位置和速度Vk代表输入输入，Wk代表噪声运动方程表示已知k-1时刻的状态和k时刻的输入来预测

111111111112454545·2022-12-15 13:36

SAR成像概述-SAR成像算法系列（七）

学习笔记-SAR成像算法系列（一）》《后向投影算法（BPA）-SAR成像算法系列（二）》《距离多普勒算法（RDA）-SAR成像算法系列（三）》《线性调频变标算法（CSA）-SAR成像算法系列（四）》《wk

【杨（_> <_)】·2022-12-14 08:48

wk算法-SAR成像算法系列（五）

系列文章目录《SAR学习笔记》《SAR学习笔记-代码部分》《SAR学习笔记后续-phased工具箱介绍》《SAR学习笔记-SAR成像算法系列（一）》《后向投影算法（BPA）-SAR成像算法系列（二）》《距离多普勒算法（RDA）-SAR成像算法系列（三）》《线性调频变标算法（CSA）-SAR成像算法系列（四）》目录系列文章目录前言一、算法原理二、算法步骤2.1回波信号获取2.2距离脉冲压缩2.3方位

【杨（_> <_)】·2022-12-14 08:48

【ML】降维：LDA线性判别分析

作用：降维分类LDA的原理1.将原有的ppp维数据集，转换为kkk维数据，k2C>2C>2 数据集不只两个类别，降一维已经不能满足分类要求，需要kkk个基向量来做投影，W=(w1,w2,...,wk)

一只干巴巴的海绵·2022-12-13 10:26

机器人学中的状态估计第3章线性高斯系统的状态估计

文章目录离散时间的批量估计离散时间的批量估计离散时间的递归平滑算法离散时间的滤波算法（卡尔曼滤波）离散时间的批量估计离散时间的线性时变系统运动方程:xk=Ak−1xk−1+vk+wk,k=1,⋯ ,K观测方程

chunyu_w·2022-12-12 19:45

java8 32位和64位资源分享 Windows 版本：8u311

链接：https://www.aliyundrive.com/s/RK8wK2m41bv百度云盘：链接：https://pan.baidu.com/s/1WABr1-HZ7umdxhmFN2eQRw提取码

缇友·2022-12-12 17:58

用R语言画文本分析词频词云

工作报告.csv",header=FALSE)#把全部工作报告放在第一行第一列的格子里安装jieba分词包install.packages("jiebaR")library(jiebaR)删掉中文停用词wk

自律的萱小主·2022-12-12 12:56

PyTorch 肺部感染识别1.0版本

PyTorch肺部感染识别1.0版本转载自B站视频：https://www.bilibili.com/video/BV1wk4y1B77W/?

QT-Smile·2022-12-09 23:48

Extended kalman算法原理和开源代码阅读

AnIntroductiontotheKalmanFilter》EKF的主要步骤：1、对非线性时变或者非时变系统进行近似线性化，得到离散线性状态空间和观测空间表达式；线性化的过程如下：原来的非线性时变系统状态方程和观测方程：xk=f(xk−1,uk−1,wk

KPer_Yang·2022-12-09 22:53

无人机高度估计_卡尔曼滤波

一、卡尔曼滤波公式线性系统的离散状态空间表达式：这是卡尔曼五个标准公式的基础①式叫做系统状态方程：xk:k时刻系统状态变量值Ak:状态转移矩阵Bk:控制矩阵uk-1:k-1时刻系统的输入wk-1:k-1

slowdownbabe·2022-12-09 11:59

yolov5转hisi的nnie（c and c++）

hisi的nnie（candc++）总述一.训练前修改网络二.导出模型三.后处理1.c++版2.基于hisiSDK的纯c版（后续更新）总述刚躺了坑，记录一下，目的是将yolov5(6.1)转成海思可以推理的wk

这只考拉·2022-12-09 07:32

yolov5模型pt转wk（HISI3559）

目录1caffe-plus环境安装1.1准备ubuntu16.04虚拟机1.2caffe安装1.2.1安装依赖1.2.2安装caffe1.2.3编译python接口2适应wk的yolov5模型训练2.1yolov5

新鑫信心·2022-12-09 06:55

PyTorch 肺部感染识别2.0版本

PyTorch肺部感染识别2.0版本转载自B站视频：https://www.bilibili.com/video/BV1wk4y1B77W/?

QT-Smile·2022-12-06 12:52

滤波算法_扩展卡尔曼滤波(EKF, Extended Kalman filter)_全网最详细的数学推导_Part1

1、简单复习标准卡尔曼滤波的五大公式对于线性系统，{xk=Axk−1+Buk+wk−1zk=Hxk+vk\left\{\begin{array}{l}{{\bf{x}}_k}{\bf{=A}}{{\bf

江湖上都叫我秋博·2022-12-05 13:17

机器学习笔记--改进KNN算法实现人脸识别

3.3--运行及结果:4--主函数4.1--原理分析:4.2--源码：4.3--运行及结果：5--参考6--问题补充1--前言①sysu模式识别作业②数据集：ORLDatabaseofFaces③原理：wk_NNC

憨豆的小泰迪·2022-11-30 03:17

【BERT】Transformer/BERT/Attention面试问题与答案

2.不考虑多头的原因，self-attention中词向量不乘QKV参数矩阵（WQ,WK,WVW_Q,W_K,W_VWQ,WK,WV），会有什么问题？

尊新必威·2022-11-24 10:11

海思 YOLOv5 pytorch 转 onnx 转 Caffe 再转 wk 的转化详解

目录：前沿YOLOv5模型的选取与修改YOLOv5pytorch转onnx转CaffeYOLOv5Caffe转wk文件总结参考前沿作者在将YOLOv5pytorch版本转成wk文件中碰到了很多的坑，但在研究中也收获了很多知识

丶Endeavor·2022-11-23 22:26

Transformer笔记

p=4&spm_id_from=pageDriver&vd_source=b070ed3f7d11d76ba6c8c88f7c6bbf28计算注意力a,b向量分别与WQ,WK,WV相乘得到Queries

十九岁的花季少女·2022-11-23 15:24

一些经常忘记的报错

scikit-learnpipinstallscikit-learntime.clock()报错Traceback(mostrecentcalllast):File“/home/hsilab/Data/wk

guguu1·2022-11-22 07:39

滤波笔记一：卡尔曼滤波（Kalman Filtering）详解

Lesson1递归算法Lesson2数学基础_数据融合_协方差矩阵_状态空间方程Lesson3卡尔曼增益的详细推导Lesson4误差的协方差矩阵Pe的数学推导Lesson5直观理解卡尔曼滤波以及一个实例当计算误差Wk

scoutee·2022-11-22 07:45

从pytorch模型到wk

背景：深度学习训练的模型，很多项目需要移植到板子上应用，这里记录了移植华为海思的芯片Hi3516CV500上的流程。在这里默认板子已经预装好系统，服务器的系统为ubuntu16.04。目的：本文主要针对刚接触板子算法移植的一个简单工作手册，按顺序操作，基本问题不大。一.服务器环境搭建及工具链安装1.安装himix200交叉编译器(1)解压：tar–xzfarm-himix200-linux.tgz

+速度·2022-11-20 17:50

关于weight decay

www偏大，导致无法正确拟合正常输入weightdecay的公式为：C=C0+λ2n∑iwi2C=C_0+\frac{\lambda}{2n}\sum_i{w_i^2}C=C0+2nλ∑iwi2∂C∂wk

MaloFleur·2022-11-20 03:44

我一拳打弯你A柱·2022-11-19 14:41

轻量级网络——MobileNetV1、v2详解

MobileNetV1传统卷积计算量卷积核个数×卷积核宽×卷积核高×卷积核通道数×（输出高×输出宽）N×Wk×Hk×C×Wo×Ho输出的高和宽就代表了卷积核在输入图像上卷积的次数，括号前计算的是每次卷积所有参数量

0基础快速入门整数的读写·2022-11-19 08:21

【模式识别2】KNN及SVM人脸识别

KNN及SVM人脸识别1基于KNN的人脸识别1.1KNN算法描述1.2改进的WK-NNC实验验证1.3KNN算法的优势和劣势2基于SVM的人脸识别2.1SVM二分类算法描述2.2SVM多分类算法描述2.3

Wilbur11·2022-11-19 02:35

wk通过js获取id，动态注入js删除相应元素

-(void)webView:(WKWebView*)webViewdidFinishNavigation:(null_unspecifiedWKNavigation*)navigation{NSString*str=@"varelem=document.getElementById('getStarted');elem.parentNode.removeChild(elem);";[webVie

架构师的一小步·2022-11-17 09:55

海思AI芯片(Hi3519A/3559A)方案学习（二十五）初识 mapper_quant 和mapper_param

检查caffemodel权值的方式在转换wk前，需要选择loglevel为Functionlevel，如下所示。

ltshan139·2022-11-17 07:33

卡尔曼滤波算法

X是系统状态向量，U是系统的输入，Wk,Vk表示的是系统的噪声。Wv是系统的随机噪声（系统建模不精确，未知数引起的噪声）。Vk是传感器引起的观测噪声。

Art1st `Sakura·2022-11-13 18:44

卡尔曼滤波的五大公式及python代码示例

维矢量AAA是n∗nn*nn∗n的状态转移矩阵，也就是对目标状态转换的猜想模型，是已知的uk−1u_{k-1}uk−1是新的，让系统可以接受外部控制BBB是n∗cn*cn∗c矩阵，将输入转换为状态的矩阵wk

hjxu2016·2022-11-13 17:58

APP渗透—Android 7.0 抓包（教程）

零基础学黑客，搜索公众号：白帽子左一关于APP渗透的教程及思路，之前发过视频，视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1WK411w7UA/用到的工具1.Proxifier

zkzq·2022-11-10 09:50

【论文阅读笔记】《Attention is All You Need》——Attention机制和Transformer

Self-Attention原理计算两个向量之间的相关性α输入的向量分别乘矩阵Wq和Wk得到q(query)和k(key)输入的向量分别乘矩阵W^q和W^k得到q(query)和k(key)输入的向量分别乘矩阵

我已经吃饱了·2022-10-27 21:46

水准网条件平差

sigma_0^2P^{-1}AV+W=0D=σ02Q=σ02P−1条件方程为：AV+W=0AV+W=0AV+W=0法方程为：NAAK+W=0N_{AA}K+W=0NAAK+W=0其解为：K=−NAA−1WK

点云侠·2022-10-22 10:16

SQLServer 查询最近一天，三天，一周，一月，一季度数据的方法

三天select*fromT_newswheredatediff(day,addtime,getdate())=0一周select*fromT_newsWHERE(DATEPART(wk,addtime

最数据·2022-10-21 07:08

2022-10-10 WK40 周复盘

国庆黄金周，休息放松的一周，这次的复盘就按照时间轴来回顾了。往年国庆都会选择在家看外面人山人海，会庆幸选择在家最清闲~而今年的国庆，只想出门，哪里都可以，只要不在家~10月1日：早上跑步10.1KM后开启国庆模式1665414692968.png带娃炮台湿地公园烧烤去，娃在江边跑步，在湖里划船，在景区骑着智能ZC车image.png1665414650976.png1665414630639.pn

努力向上的大曹曹·2022-10-10 23:36

CAM和gradCAM原理

indicatesthediscriminativeimageregionsusedbycnntoidentifythatcategory.CNN->GAP->FC->softmax提取CNN最后一层的值及其各通道对应目标分类的权重（w1,w2,w3…），相乘后叠加即可得到图像在此分类下的的CAM，公式为：其中wk

weixin_41299233·2022-10-04 16:23

2022-10-02 WK39 周复盘

随着国庆节的到来，WK39也已经结束。时间闭环实战营也结束了。因为实战营，作业倒逼及时完成记录，所以复盘的时候也都有迹可循。

努力向上的大曹曹·2022-10-02 18:37

Transformer简明教程 P3 计算注意力

QKV向量：自注意力计算流程：换成用矩阵计算，（计算机）效率更高/（数学上，矩阵和向量复杂度一样）：单头注意力机制和多头注意力机制：单头注意力机制：即只有一组QKV；多头注意力机制计算过程：有多个Wq，Wk

XD0DX·2022-10-01 07:45

2022-09-25 WK38 周复盘

WK38周复盘时间记录.jpg工作方面生产统计管理环节，终于慢慢过渡完成，不再是内心焦躁，而是凡事提前准备，能够确保一三五的早会资料提交。

努力向上的大曹曹·2022-09-25 22:47

iOS提包时遇到ITMS-90809: Deprecated API Usage - UIWebView

上传ipa包时，被反馈ITMS-90809:DeprecatedAPIUsage，具体如图所示：WechatIMG1.jpeg解决方案：1.全局搜索UIWebView，任何使用的地方改成WK2.但凡UIWebView

suoluomen·2022-09-16 14:28

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