1、问题描述 我是编译pcdet的时候,执行命令python setup.py develop,出现了如下这样的问题: gcc -pthread -Wno-unused-result -Wsign-compare -DNDEBUG -g -fwrapv -O3 -Wall -fPIC -I/opt/python3.7/lib/python3.7/site-packages/torch/in
继续看pytorch_quantiation.calib中Calibrator类,代码位于:tools\pytorch-quantization\pytorch_quantization\calib 其作用:收集校准数据的统计信息:将校准数据馈送到模型,并以直方图的形式收集每个层的激活分布统计信息以进行量化。收集直方图数据后,使用一个或多个校准算法( compute_amax)校准刻度( cal
文章目录 [TOC] 一,背景 data = [["165465","dhfh-中国,每列汇总嗯嗯好","春,夏,秋","男,女,中性","","","美丽,瘦身","",""], ["165465","dhfh-中国,每列汇总嗯嗯好","春","男","","","美丽","chehis","cehsi"]] 将上面的数据拆分为下面这种形式 data =
今天,是第十九届全国大学生智能汽车竞赛地平线创意组预选赛倒计时最后一天,我们满怀激动与期待,为您送上开幕式惊喜和重要日程安排,确保每位参赛者都能以最佳状态迎接这场科技盛宴。 预选赛开幕式惊喜 地平线创意组在武汉理工大学东院体育馆特别设置了千人大合照环节,还备有精美纪念品等着大家~ 期待各位的精彩亮相,让这一刻成为永恒的记忆! 注
文章目录 一、APOC经典使用场景 二、APOC所在系统说明 三、APOC详细配置安装 1. APOC插件下载 2. APOC的相关文件下载说明 3. APOC与图数据库neo4j的版本对应 4. APOC在本机安装位置 5. 修改APOC的配置文件 6. 配置APOC的注意问题 7
我在这里其实已经实现了家人识别功能,但是在这个识别过程中是调用的阿里云的searchFace这个功能实现的,这个是收费的,而且响应比较慢,实际使用过程中不太好用。 我花了点时间,又做了一个本地版本。 项目设计 家人识别功能分成几个小任务: 「人员检测」:使用计算机视觉技术检测摄像头画面中是否有人。 「人脸识别」:识别人脸并与数据库中的家人面部特征进行匹配。 「家人数据库建立」:创建一
一、设计目的: 理解数字乘法运算:通过实现一个4位乘法器,深入理解乘法的硬件实现原理,掌握乘法的位级操作。学习数字逻辑设计:通过使用逻辑门、乘法器电路、开关和LED等元件,了解数字逻辑设计的基础知识。掌握输入/输出接口:通过拨码开关和发光二极管(LED),学习如何将输入信号转换为输出信号,了解如何与外部设备进行交互。培养问题解决能力:在设计和实现过程中,遇到问题并解决,增强实际动手能力和创新思维。
LIO-GVM: An Accurate, Tightly-Coupled Lidar-Inertial Odometry With Gaussian Voxel Map论文地址:https://arxiv.org/pdf/2306.17436v2 一、文章概述 1.问题导向 一般的点云地图存储形式在处理非常大的目标地图时会影响实时性能。为了解决这个问题,一些系统选择用基于哈希的体素来管理目标地图
语言规范-优化可读性与可维护性 本教程旨在面向已经具备C语言基础知识的程序员,无论是正在寻求提升编程技能的学生,还是系统编程的爱好者,还是嵌入式开发的实践者,本教程都将为你提供宝贵的指导和见解。 1. 变量命名 通用命名规则 下划线命名法:下划线命名法常用于Unix环境当中,命名规则主要受到Unix和类Unix系统(如Linux)的影响,其特点如下: 命名规则:单词之间使用下划线进行分割
操作空间的机器人阻抗控制实现 机器人操作空间的阻抗控制旨在使机器人在与环境交互时表现出期望的动力学行为。阻抗控制的基本思想是将机器人建模为一个质量-弹簧-阻尼器系统,通过控制末端执行器的力和运动来实现特定的机械阻抗。 操作空间的机器人阻抗控制实现的首要任务就是要把机器人关节空间动力学转化到末端坐标系空间上,然后写出操作空间的阻抗控制模型,利用加速度层面上去解耦和线性化控制器,最后带入到机器人操作空
前面介绍的队列(queue)可以用于传输数据:在任务之间、任务和中断之间。 消息队列用于传输多个数据,但是有时候我们只需要传递状态,这个状态值需要用一个数值表示,比如: 卖家:做好了1个包子!做好了2个包子!做好了3个包子! 买家:买了1个包子,包子数量减1 这个停车位我占了,停车位减1 我开车走了,停车位加1 在这种情况下我们只需要维护一个数值,使用信号量效率更高、更节省内存 本章涉及如下内
1. 前言 特斯拉的FSD带火了自监督学习,而GPT这类大模型也使用了自监督学习的理念。众所周知,监督学习的成本过于高昂,尤其在任务复杂时,典型的就是FSD这样的系统。特斯拉收集的训练数据已经超出4亿公里,这些数据如果没有“自动标注系统”的帮助,根本无法用于训练。即便特斯拉构建了自己的Dojo超级计算机和自动标注、训练软件系统等整套自动化数据闭环体系,仍然无法足够快的完成数据标注和训练,因为标注永
第一部分:引入 随着技术的进步和DIY文化的兴起,自制点阵屏外壳成为了一种有趣且具有挑战性的项目。本文将记录如何基于WS2812B点阵屏,通过嘉立创平台导出PCB的三维图,使用SolidWorks进行外壳设计,并通过3D打印完成外壳制作的全过程。这些点阵屏不仅可以用于信息显示,还可以作为装饰或艺术品展示。另外,之前在给机器人设计了一个点阵屏之后,发现如果没有合适的外壳,组装起来还是不好看的。于是自
写在前面 LSS的意义 LSS(Lift, Splat, Shoot)算法是在BEV(Bird’s-Eye-View)感知方案中提出的一种关键方法,通过解决遮挡问题、统一多模态数据处理、为纯视觉模型奠定基础以及提高感知精度等方式,为自动驾驶系统的发展做出了重要贡献。 解决遮挡问题:LSS算法通过Lift操作恢复图像中每个像素的深度,将图像从2D平面提升到3D空间,有效减少了遮挡对感知结果的影响。
文章目录 介绍 激光雷达与激光雷达之间的外参标定 激光雷达与摄像头的标定 介绍 激光雷达在感知、定位方面发挥着重要作用。跟摄像头一样,激光雷达也是需要进行内外参数标定的。内参标定是指内部激光发射器坐标系与雷达自身坐标系的转换关系,在出厂之前就已经完成了标定,可以直接使用。自动驾驶系统需要进行的是外参的标定,即激光雷达自身坐标系与车体坐标系的关系。 激
文章目录 介绍 基于传统视觉方法的检测 基于颜色和边缘信息 基于背景抑制 基于深度学习的检测 特征金字塔 特征融合SSD红绿灯检测 自下而上 自上而下 横向连接 特征金字塔网络(FPN)红绿灯检测 高精度地图结合
目录 引入 一、Serdes(概念-历程) 1、概念 2、技术现状 3、发展历程 二、Serdes结构 三、在FPGA领域中的运用 四、Serdes跟Lvds的关系 五、Xilinx 有关 serdes的文档 六、参考文献 引入 回顾接口技术发展历史,
ShellCheck简介 ShellCheck是一个广受欢迎的开源工具,专为Shell脚本开发者设计,旨在帮助发现并修正脚本中的错误。它能够静态分析bash、sh、ksh和dash等多种Shell脚本,通过提供详细的警告和建议,帮助开发者提高脚本的可靠性和可维护性。ShellCheck不仅检查语法错误,还能识别出潜在的逻辑错误、不规范的编码习惯以及安全漏洞,是Shell脚本开发过程中的得力助手。
之前分享的文章:嵌入式 C 语言知识点,掩码结构体,似乎有些争议。 不知道是因为宏的实现看不懂还是用法不懂?掩码结构体宏的实现本质上就是使用一个掩码数组 chMask 把结构体保护起来。 用法可以结合大佬的PLOOC使用示例及其基于C语言的面向对象编程-傻孩子.pdf(本公众号聊天界面回复:基于C语言的面向对象编程)来一起看: https://github.com/GorgonMeduc
随着第十九届全国大学生智能车竞赛决赛的临近,我们即将迎来激动人心的时刻。今天,我们特此发布决赛倒计时两天的特别推文,为您带来最新的赛事信息,希望每位参赛选手都能做好最后的准备,迎接挑战! 参赛院校列表公布 来自五湖四海的科技精英们,在东北、华北、华东、华南、西部这五大赛区大放异彩。 【赛区概览】 东北赛区:冰雪之地孕育科技热情,多所高校汇聚一堂,共探智能车未来。 华北
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