1. 需求 将 python 训练好的 xgboost 模型, 使用C++ 进行加载并进行推理(预测) 2. 代码实现 #include <iostream> #include <fstream> #include <sstream> #include <vector> #include <string> #include
官方网站 : CUDA Runtime API :: CUDA Toolkit Documentation cudaFree() 说明 cudaFree() 是 CUDA 中用于释放由 cudaMalloc() 或 cudaMallocManaged() 分配的设备内存的函数。它的参数是一个指向设备内存的指针,用于指示要释放的内存块的起始地址。 用法说明如下: cudaError_t
目录 1. 以数据为中心的泛化方法 1.1 使用更多数据 1.2 做好数据预处理 特征工程 1.3 数据增强 1.4 调整数据分布 2. 以模型为中心的泛化方法 2.1 使用更大批次 超参数调优 2.2 调整目标函数 2.3 调整网络结构 2.4 屏蔽网络节点 2.5 权值正则化 2.6 偏差-方差权衡 提高模型泛化的方法大致可以分为两个方向:以数
目录 1. 机器学习 使用监督吗?什么又是监督学习? 2. 与XGBoost 类似的机器学习方法有哪些? 3. 随机森林方法 和 梯度提升方法 有什么区别? 分别应用于什么场景? 4. 决策树回归方法 和 Gradient Boosting类回归方法 有什么区别和联系? 5. 什么是集成学习? 6. 多元线性回归方法 和 多项式回归方法 区别和联系? 7. 梯度提升回归方法 梯度下降
1 shared_ptr的实现原理 智能指针的一种通用实现技术是使用引用计数。智能指针类将一个计数器与智能指针指向的对象相关联,用来记录有多少个智能指针指向相同的对象,并在恰当的时候释放对象。 每次创建类的新对象时,初始化指针并将引用计数置为1;当对象作为另一对象的副本而创建时,引用计数加1;对一个对象进行赋值时,赋值操作符减少左操作数所指对象的引用计数(如果引用计数为减至0,则删除对象),并
1.需求 给定一个二维数组 100行, 5列, 每一列绘制一条折线, 横轴为行索引, 纵轴为对应位置的值, 绘制在一个子图里面, 使用python plot, 使用随机颜色进行区别 添加显示和隐藏按钮, 可以对每条折线进行显示和隐藏 2.代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.
需求使用matplotlib 绘制折线图 响应鼠标事件 单击折线 线条高亮显示 解决方法: 使用 mplcursors 库, 一句代码可实现. 代码 import matplotlib.pyplot as plt import mplcursors import numpy as np # 生成一些示例数据 x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.
1. IMU基本原理 惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,简称 IMU)一般由3轴加速度计和3轴陀螺仪组成。加速度计为力传感器,可根据各方向受力(包含重力)情况计算每个轴上的加速度。陀螺仪为角速度检测仪,可根据每个轴上的角加速度得到各个轴上的角度变化。惯导解算主要是通过加速度计测得的载体加速度和陀螺仪测得的载体相对于导航坐标系的角速度,来对载体的位置、 姿态
需求 使用matplotlib 绘制折线图 响应鼠标事件 单击折线 线条高亮显示 解决方法: 使用 mplcursors 库, 一句代码可实现. 代码 import matplotlib.pyplot as plt import mplcursors import numpy as np # 生成一些示例数据 x = np.linspace(0, 10, 100) y =
1. 功能 在程序执行过程中,点击键盘p按键(pause), 程序暂停, 点击键盘上的n按键(next),程序继续执行 2. 代码 #include <iostream> #include <stdio.h> #include <unistd.h> #include <stdlib.h> #include <sys/i
名称说明:关于 常量指针 和 指针常量 各个参考书目的叫法会有所区别,本文采用较符合语法的叫法: 指向常量的指针 和 常量指针。 字面解读: 指向常量的指针:有一个变量(也有可能是const修饰的变量)当被一个指针指向时,不能通过该指针改变这个变量,则这个指针称之为“指向常量的指针”, 这不意味着 指针不能改变,也不意味着这个变量不能改变,只是说,不能通过这个指针改变这个变量的值。
参考:https://blog.csdn.net/sksukai/article/details/10561187 总结 说明:出现这个错误,请你先检查重复定义的变量是否是定义在了.h头文件中,如果是,请您耐心的看完这篇文章,他会告诉你错误的根本原因。 如果你很着急,不想弄清楚原因,请直接按下面的方法更改: 假设重复定义的变量是int a,且你定义在了b.h,想作为全局变量使用,那么:
参考:多边形或轮廓等距离外扩或收缩_hjk61314的博客-CSDN博客_多边形外扩 1. 需求 已知:给定一个简单多边形,多边形按照顺时针或者逆时针的数组排列, 求:内部等距离缩小或者外部放大的多边形,该多边形实际上是由距离一系列平行已知多边形的边,并且距离为L(已知)的线段所构成的。如图所示,外围的是原多边形,内侧红色是新的多边形 2. 原理 数学描述:多边形的相邻两条边,L1和
1. 协方差矩阵定义 在统计学中,方差是用来度量单个随机变量的离散程度,而协方差则一般用来刻画两个随机变量的相似程度。 参考: 带你了解什么是Covariance Matrix协方差矩阵 - 知乎 2. 协方差矩阵计算过程 将输入数据A进行中心化处理得到A’。即通过减去每个维度的平均值来实现中心化。 注意:平均值的计算有两种方式,按行计算(如numpy)和按列计算(如matlab),
前言:为什么要重建纹理?为了真实感绘制,以及计算机的渲染。 1. 纹理图像的自动创建1.1 基础知识纹理贴图 1.2 算法流程 1.2 算法流程 1.2.2 纹理坐标的计算 1.2.3 全局颜色调整 1.2.4 泊松图像编辑 1.2.5 OBJ文件 1.3 结果示例 网
1. 三角化和体素重建的区别 基于“一致性”定义的不同,衍生出了多种方法,其中比较经典的包括: 1. 空间雕刻法,2. 体素着色法。 注意:基于体素的方法需要已知摄像机的内、外参数矩阵。 获取相机内外参数方法:1、SFM 计算得到2、固定工作台,相机和物体的位置关系进行标定2. 空间雕刻法 空间雕刻法的一致性定义给定工作体积中的一个点,将其投影到某个视图上时,如果投影点落在该视图的
1. 三维物体的表面表达方式✓ 边界表示法✓ 空间划分法✓ 构造体素法1.1 边界表示法 (Boundary Representation) 1.2 空间划分法 (Spatial-Partitioning Representations) 1.3 构造体素法 (Boundary Constructive Solid Geometry) 2. 三维模型的表述方式 3. 基于符号距离场的表面
说明: 将kitti数据集中 雷达点云图像投影到camera图像平面, 并生成 深度图的灰度图(灰度值=深度x256 保存成int16位图像(kitti中 depth benchmark的做法)) 输入: P_rect_02: camera02相机内参 R_rect_00: 3x3 纠正旋转矩阵(使图像平面共面)(kitti特有的) Tr_v
摘要:定位作为自动驾驶中最基本的环节之一,目的在于明确车辆相对于全局的绝对位置或相对于交通参与者的相对位置,其准确性直接影响了自动驾驶系统的安全性。当前,自动驾驶技术正在对我们的出行产生越来越深远的影响,但是在复杂的真实道路环境中,面向自动驾驶的定位方法还不够成熟。本文对已有的定位方法进行了全面而系统的梳理,首先针对单个定位方式逐类别地进行了归纳,包含基于通信的、基于航位推算的、和基于特征
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