如果想要深入学习单目深度估计方面的知识,可以关注我们工坊推出的课程: 单目深度估计方法:算法梳理与代码实现 单目深度估计一直以来都是计算机视觉领域中的一项非常具有挑战的难题。随着计算机技术、数字图像处理算法和深度学习等技术的发展,常用的单目深度估计算法大概可以分为以下几类:基于线索的和机器学习的传统方法、基于有监督的深度学习方法和基于无监督的深度学习方法。 今天和大家重点介绍一下三个传统方法
1. 前言 欢迎使用ESP32进行WiFi配网!本教程将带领您轻松掌握两种不同的配网方法:一种是通过Web服务器在浏览器中手动输入WiFi信息;另一种则是利用BLE(低功耗蓝牙)进行无线配网。只需按照以下步骤操作,您就能顺利将ESP32连接到家庭WiFi网络,并且下次启动可以自动连接之前连过的wifi。 2. 先决条件 这一次还是采用Arduino编程就会轻松许多开发。这样就
假设我们需要一个查找表(Lookup Table),我们可以根据索引数字快速定位查找表中某个具体位置并读取出来。最简单的方法,可以通过一个二维数组或者二维list来实现。但如果我希望查找表的值可以通过梯度反向传播来修改,那么就需要用到nn.Embedding来实现了。 其实,我们需要用反向传播来修正表值的场景还是很多的,比如我们想存储数据的通用特征时,这个通用特征就可以用nn.Embedding
RDK X3简介 RDK X3 是一款全功能开发板,具有5Tops端侧推理算力。通过搭配丰富的传感器和扩展组件,为开发者提供了灵活的硬件扩展和连接选项。 RDK X3 和 STM32 单片机有什么区别? 二者的区别在于定位上的区别,从广泛意义来看,RDK X3属于是全功能开发板,而STM32系列则是一种常见的微控制器。可以从以下几个方向来做一些区分 计算能力: RDK
AI时代智能机器人开发新范式 回放链接: https://class.guyuehome.com/detail/ 6614a22de4b0694c7180c32714
说明: 本文章旨在总结备份、方便以后查询,由于是个人总结,如有不对,欢迎指正;另外,内容大部分来自网络、书籍、和各类手册,如若侵权请告知,马上删帖致歉。 QQ 群 号:513683159 【相互学习】内容来源: 用到在修正 0、container_of 宏的理解 /** * @brief 通过“结构体成员”的地址与“结构体”的类型推导出“结构体”的首地址 * * @ptr:
几乎可以下结论:3D Gaussian Splatting(3DGS)技术的出现,宣告了NeRF时代的结束。犹如transformer当年对CNN的打击。一个集高渲染质量、分钟级重建速度、实时渲染速度为一身的三维重建算法3DGS,毫无疑问开创了一个新的时代。本文不对3DGS的原理做太深入的解读,只做实验。 1. 准备自己的数据:我们规定一个路径(你自己任意命名),为方便为这里命名为folder_
序号 内容 1 【数理知识】向量的坐标基表示法,Matlab 代码验证 2 【数理知识】向量与基的内积,Matlab 代码验证 1. 向量与基的内积 假设存在一个二维平面内的向量\vec{a},,其在坐标基\vec{e}_1, \vec{e}_2下的坐标值为\left[\begin{matrix}x \ y \end{mat
目录 随机访问存储器 物理架构 从 CPU 角度看物理内存架构 查看NUMA相关信息 绑定NUMA节点 管理内存节点(node) node节点以及page数据结构之间关系 物理内存划分(zone) 物理内存页(page) 内存分配行为 内存分配ALLOC*标志 页面阈值 内存紧张时 内存分配流程
1、概述 Mahalanobis 距离分类广泛用于聚类。该方程有一个协方差矩阵,它作用于类的变化以创建相似性。 在 Matlab 中,我们有一个函数 'mahal' 可以计算一个点和一个样本子集之间的距离。 让我们使用 Mahal() 函数对 RGB 图像进行聚类。 原始图片如下。 2、实现过程 让我们根据颜色(即 RG
Darknet训练自己数据集之木材识别并计数 一直没有用Darknet训练过自己的数据,最近拿Yolov3尝试了一下,效果很好,记录一下。Ubuntu系统使用Darknet还是很方便的,如何编译就不说了,直接讲训练过程。这里用了60张木材照片,用来识别木材的数量 做好标注后,将img文件夹放进data目录下 将train.txt放进data目录下 将obj.names放进dat
【2024对地平线&古月居核心开发者招募】活动收到了非常多开发者的热烈欢迎,感谢大家对古月居&地平线社区的支持。 经过前期的积极报名和严格筛选,最终入选本次【2024对地平线&古月居核心开发者招募】活动的开发者名单如下: 姓名 项目名称 吴坤鹏 人行机械臂 白雪岩 轮式、四足交替运动机器人 汤韩霖 基于ROS2的AG
CubeMX简介传统的单片机开发时,需要针对片上外设做各种初始化的工作,相当麻烦。CubeMX是ST公司出品的一款图形化代码生成工具,通过图形化界面,可以非常直观的配置好各种片上外设,时钟,中断,DMA等等各种设备的参数,然后CubeMX可以直接生成初始化代码,使得开发人员可以将更多的精力放在核心代码的开发上。生成的代码选择性适配IAR,KEIL,以及ST自家的STM32CubeIDE(免费)
报错信息 在程序中我的损失函数定义如下所示: loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none') 但在执行loss.backward()时出现了下面这条报错信息: RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs 原因分析 在定义损失函数loss时,我们设置
硬件 hx711模块使用原理图如下: 应变片原理 图片来源 程序 使用此测试程序需要先下载 HX711 库文件。下载方法:在“工具”—>“管理库”中,搜索“hx711”,并安装图示的库文件。 拉力计模块测试程序: /****************************************************************** * 程序名称:拉力计模块 H
分类目录:《系统学习Python》总目录 现在,给定了这些限制和假设,我们可以用这一算法来考虑调用中的关键字参数以及省略的默认参数。当拦截了一个调用,我们可以做如下假设和推断: 设N NN是传递的位置参数的个数,从*pargs元组的长度中获得。 *pargs中的所有N NN个位置参数,必须与从数的代码对象获取的前N NN个期待的参数匹配。依据前面列出的Python的调用顺序规则,这是
1、简述 Windows Subsystem for Linux (WSL) 是 Windows 的一项功能,允许您在 Windows 计算机上运行 Linux 环境,而无需单独的虚拟机或双重启动。 WSL 旨在为想要同时使用 Windows 和 Linux 的开发人员提供无缝且高效的体验。 使用 WSL 安装和运行各种 Linux 发行版,例如 Ubuntu、Debian、Kali 等。安装
我经常需要用手机看服务器的运行情况,所以就写一个脚本,通过邮件把服务器运行情况发送给我,直接手机可以查看炼丹状态。事实证明还是很有用的,所以撰写一篇博文将脚本分享给大家。这里用到smtplib和email两个python包。 import smtplib from email.mime.text import MIMEText from email.header import Header
RDK X3 使用及学习资源分享 回放链接:https://class.guyuehome.com/detail/l_6603e75ce4b092c1684e314a/4
TensorBoard是一款优秀的基于浏览器的机器学习可视化工具。之前是tensorflow的御用可视化工具,由于tensorboard并不是直接读取tf张量,而是读取log进行可视化。所以,其他框架只需生成tensorboard可读的log,即可完成可视化。 之前,我一直用visdom做pytorch可视化,也是非常易用。不过现在跟tensorboard对比,我还是更推荐tensorboard
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