拉格朗日乘子法
是一种寻找多元函数在一组约束下的极值的方法。通过引入拉格朗日乘子，可将有 ddd 个变量与 kkk 个约束条件的最优化问题转化为具有 d+kd + kd+k 个变量的无约束优化问题求解。假如有方程 x2y=3x^2y=3x2y=3，它的图像如下(左一)所示。现在我们想求其上点与原点的最短距离(中图)
Nvidia Jetson TX2入门指南(白话版)
最近要用到jetson tx2，但之前也完全没有接触过。边用边学，这篇文章就是向新手介绍下jetson tx2刚入手的一些事项(适合纯小白~)。一、TX2初认识开发板全称：Nvidia Jetson tx2(本文简称为tx2)开发板照片：功能描述： TX2是英伟达公司主要研发的AI边缘计算设备
数据预处理的方法有哪些？
数据处理的工作时间占据了整个数据分析项目的70%以上。因此，数据的质量直接决定了分析模型的准确性。那么，数据预处理的方法有哪些呢？比如数据清洗、数据集成、数据规约、数据变换等，其中最常用到的是数据清洗与数据集成，下面小编将来详细介绍一下这2种方法。数据清洗是通过填补缺失值，平滑或删除离群点，纠正数据
YOLO v5 代码精读（1） detect模块以及非极大值抑制
YOLO 是目前最先进的目标检测模型之一，现在博客上常有的是如何使用YOLO模型训练自己的数据集，而鲜有对YOLO代码的精读。我认为只有对算法和代码实现有全面的了解，才能将YOLO使用的更加得心应手。这里的代码精读为YOLO v5，github版本为6.0。版本不同代码也会有所不同，请结合源码阅读本
探寻人工智能前沿 迎接AIGC时代——CSIG企业行（附一些好玩的创新点）
由中国图像图形学会和合合信息共同举办的CSIG企业行活动圆满结束，多位来自图像描述与视觉问答、图文公式识别、自然语言处理、生成式视觉等领域的学者分享了各自的研究成果和经验，并与现场观众进行了深入的交流和探讨。干货多多，感悟多多，在这里分享此次的收获给大家。
Boundary Loss 原理与代码解析
在医学图像分割中任务中通常存在严重的类别不平衡问题，目标前景区域的大小常常比背景区域小几个数量级，比如下图中前景区域比背景区域小500倍以上。分割通常采用的交叉熵损失函数，在高度不平衡的问题上存在着众所周知的缺点即它假设所有样本和类别的重要性相同，这通常会导致训练的不稳定，并导致决策边界偏向于数量多
Gartner DSG数据安全治理 架构及解读
目录背景：架构图： 解释：英文解释：（自上而下）平衡业务与风险、威胁、合规之间的关系（5个维度之间的平衡）优先处理数据集制定安全策略实施安全工具策略配置同步从上到下，从需求调研开始实施数据安全治理。千万不要跨过数据摸底、治理优先级分析、制定治理整体策略，而直接从技术工具开始对数据安全进行治理。
KITTI数据集Raw Data与Ground Truth序列00-10的对应关系，以及对应的标定参数
一、KITTI官方提供的真值下载地方网站：Visual Odometry / SLAM Evaluation 2012具体位置：Download odometry ground truth poses (4 MB)下载后文件如下：这里有序号00-10，共11个真值数据（内数据是KITTI格式的）二、
机器学习开篇之机器学习的分类
目录1 引言2 机器学习分类2.1 监督学习（Supervised Learning）2.1.1 传统监督学习2.1.2 非监督学习2.1.3 半监督学习2.1.4 其它分类2.2 强化学习（Reinforcement Learning）3 总结首先，我们给出四个机器学习任务以上四
Visual chatgpt多模态大模型的前菜
visual chat将会是多模态大模型一个过渡态，Gpt4以及他的后代一定会用集成电路的模式取代这个分立元器件组成的通用多模态模式。但是它的很多思路是值得我们学习的。
制作符合期刊审图号标准的中国地图（含九段线）
好在前人种树，后人乘凉，目前有几种带审图号的shp资源，应该是个人通过上述方法转的。这些问题在做图中应该是避免的，但前不久有小伙伴求助帮忙改图，原因是论文录用了，但是审图时地图不符合规范，又要重新修改，影响论文发表进度，十分可惜。发中文期刊涉及中国地图需进行地图审核获得审图号，要将我们原始的地图用标
BEV视觉3D感知算法梳理
这部分的实现逻辑与传统的Transformer的Decoder的逻辑类似，利用Cross-Attention模块将生成的3D空间下的Object Query和具有3D空间位置的语义特征进行交互，得到Output Embedding，然后利用FFN网络充当3D检测头实现最终的3D检测结果。
数字图像处理总结（冈萨雷斯版）
数字图像处理（冈萨雷斯版本）课程复习
【Google Earth Engine】利用GEE进行Landsat 8 SR数据土地利用分类
最近用学习到的知识进行了利用GEE和Landsat 8 SR数据进行土地利用分类的小实验，在这里进行一些学习记录。一、数据导入首先在GEE中上传要进行土地利用分类的行政区域边界，这里是以雄安新区为例。二、遥感数据筛选使用的数据是Landsat 8 OLI/TIRS传感器的SR数据集，SR数据利用QA
用Python实现地理信息出图(含比例尺、指北针、图例)
最近用GIS在批量出图，发现一张一张出图真的麻烦（那个累啊！！！）于是便有了今天这篇文章，初步教大家如何用Python出那种开起来专业一点点的GIS图。
三维点云预处理之点云去噪
三维点云去噪常用方法介绍
无卷积步长或池化:用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块SPD-Conv
No More Strided Convolutions or Pooling:A New CNN Building Block for Low-ResolutionImages and Small Objects 无卷积步长或池化:用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块SPD-Conv提出了一
最新版本 Stable Diffusion 开源 AI 绘画工具之汉化篇
工欲善其事必先利其器
【深度强化学习】多智能体算法汇总
本文收纳了常见的多智能体强化学习方法，并简单介绍各个算法。
MFCC语音特征值提取算法
MFCC意为梅尔频率倒谱系数，顾名思义，MFCC语音特征提取包含两个关键步骤；将语音信号转化为梅尔频率，然后进行倒谱分析。梅尔频谱是一个可用来代表短期音频的频谱，梅尔刻度（Mel Scale）则是一种基于人耳对等距的音高变化的感官判断而确定的非线性频率刻度。梅尔频率和正常的频率f之间的关系：当梅尔刻
