智能驾驶ADAS算法设计及Prescan仿真(1): 前向碰撞预警FCW算法设计与simulink仿真
本系列文章将对智能驾驶ADAS算法进行完整的介绍，并在simulink中搭建算法模型，并在Prescan中搭建场景并且与simulink联合仿真对ADAS算法进行验证。留出需要prescan输入的接口switchon、targetid、egov、relrance、relspeed。1、prescan
深度强化学习-DQN算法原理与代码
DQN算法是DeepMind团队提出的一种深度强化学习算法，在许多电动游戏中达到人类玩家甚至超越人类玩家的水准，本文就带领大家了解一下这个算法，论文的链接见下方。论文：https://www.nature.com/articles/nature14236.pdf代码：后续会将代码上传到Github上
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)
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。
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
2022图像去雨综述研读——单幅图像去雨数据集和深度学习算法的联合评估与展望
数据集的质量依据数据集构建方式分类：基于背景雨层简单加和背景雨层复杂融合GAN数据驱动合成的数据集半自动化采集的真实数据集图像去雨方法依据任务场景单任务——雨滴、雨纹、雨雾和暴雨的去除联合任务——雨滴和雨纹、所有噪声去除依据采取的学习机制和网络设计CNN结构多分支组合GAN的生成结构循环和多阶段结构
OpenGL相机自由移动旋转缩放，四元数,欧拉角，LookAt
当我们讨论摄像机/观察空间(Camera/View Space)的时候，是我们在讨论以摄像机的透视图作为场景原点时场景中所有可见顶点坐标。观察矩阵把所有的世界坐标变换到观察坐标，这些新坐标是相对于摄像机的位置和方向的。定义一个摄像机，我们需要一个摄像机在世界空间中的位置、观察的方向、一个指向它的右侧
分词工具使用系列——sentencepiece使用
分词的目的就是找到构成句子的基本单位，然后模型学习这些基本单位组合的概率情况，完成语言模型的构建。使用分词算法（前向后向匹配，单个词划分，字母划分，语言模型划分）构建分词后的字典根据字典的分词排序对完整句子做分词，实现句子到分词ID的双向转换分词算法有word-based: 使用空格，标点进行分割(
详解 6 大主流深度学习框架
导读：近几年，随着深度学习的爆炸式发展，相关理论和基础架构得到了很大突破，它们奠定了深度学习繁荣发展的基础。这其中涌现了几个著名的深度学习平台，本文将对这些平台进行简要介绍。作者：涂铭 金...
python练习题（基础篇1）
本博文源于《程序设计竞赛入门》，旨在讲述第一章的题目,分别由选择题和编程题两部分组成，还是比较简单
局部规划算法：DWA算法原理
DWA算法（dynamicwindowapproach）是移动机器人在运动模型下推算（v,w）对应的轨迹，确定速度采样空间或者说是动态窗口（三种限制）；在速度空间（v,w）中采样多组速度，并模拟这些速度在一定时间内的运动轨迹，通过一个评价函数对这些轨迹打分，选取最优的轨迹来驱动机器人运动。...
使用python进行傅里叶FFT 频谱分析
目录一、一些关键概念的引入1.1.离散傅里叶变换（DFT）1.2快速傅里叶变换（FFT）1.3.采样频率以及采样定率1.4.如何理解采样定理二、使用scipy包实现快速傅里叶变换2.1.产生原始信号——原始信号是三个正弦波的叠加2.2.快速傅里叶变换2.3.FFT的原始频谱2.4.将振幅谱进行归一化
CVPR‘2023 即插即用系列! | BiFormer: 通过双向路由注意力构建高效金字塔网络架构
本文提出了一种双层路由注意力模块，以动态、查询感知的方式实现计算的有效分配。其中，BRA模块的核心思想是在粗区域级别过滤掉最不相关的键值对。它是通过首先构建和修剪区域级有向图，然后在路由区域的联合中应用细粒度的注意力来实现的。值得一提的是，该模块的计算复杂度可压缩至OHW43O((HW34！最后，
打印机算法--队列（python）
1.案例描述在计算机科学实验室里考虑下面的情况：平均每天大约10名学生在任何给定时间在实验室工作。这些学生通常在此期间打印两次这些任务的长度范围从1到20页。实验室中的打印机较旧，每分钟以草稿质量可以处理10页。打印机可以切换以提供更好的质量，但是它将每分钟只能处理五页。较慢的打印速度可能会使学生等
python算法设计 - 汉诺塔
python算法设计 - 汉诺塔 - 经典且简单的算法
DeepSort目标跟踪算法
DeepSort目标跟踪算法是在Sort算法基础上改进的。Sort算法的核心便是卡尔曼滤波与匈牙利匹配算法卡尔曼滤波是一种通过运动特征来预测目标运动轨迹的算法其核心为五个公式，包含两个过程：其分为先验估计（预测）其中Xt-表示预测的位置状态，包含位置速度等信息，F为状态转移矩阵，描述前一帧如何影响该
【机器学习】浅谈正规方程法&梯度下降
【机器学习】浅谈正规方程法&梯度下降数据模型为线性回归模型，方程代价函数。代价函数就是实际数据与数学模型（这里是一元一次方程）所预测的差值，如：蓝线的长度就是代价函数，可以看到代价函数越大拟合效果越差，代价函数越小，拟合效果越好。其中关于 θ1\theta_1θ1 的的代价函数f(θ1)f(\th
量化选股——基于多因子模型的量化策略（第1部分—因子测算&策略构建）
多因子模型（Multifactor Model），也是使用最为广泛的模型（神似ywxby=wx+bywxb因子：资产收益（率）的解释变量多因子模型：是基于“因子”的投资理论构造出的一个模型，用于描述投资的逻辑因为多因子模型是希望构建“解释变量”来解释最终收益，因此在构造模型的过程中，会存在一些前提条
数学建模（二）：遗传算法（GA）
神经网络（Neural Network,NN）；模糊逻辑（Fuzzy Logic,FL）；遗传算法蚁群优化算法（Ant Colony Optimization,ACO）；粒子群优化算法（Particle Swarm Op）；免疫算法（Immune Algorithm,IA）；分布估计算法（Estim
sigmoid函数求导
sigmoid函数详细求导过程
