CUDA-v11.2下载以及相应版本cuDNN
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从零开始学定位 --- 使用kaist数据集进行LIO-SAM建图
这篇文章的代码其实早都写完了，但是一直没写文章。一方面是工作事情很多，下班也晚，一方面也是自己懒了。接下来的计划是通过这个不太完美的地图跑一下定位。先从odom与imu的融合开始。
模型实践｜ Informer 上手实践
近年来的研究表明，Transformer具有提高预测能力的潜力。然而，Transformer也存在几个问题，使其不能直接适用于LSTF问题，例如时间复杂度、高内存使用和“编码-解码”体系结构的固有局限性。为了解决这些问题，作者基于Transformer设计了一种适用于LSTF问题的模型，即Infor
Python一点通: ‘python -m pip install’ 和 ‘pip install‘ 什么区别？
在 Python 中安装包可以使用包管理器 pip。有两种方法运行 pip 来安装包：python -m pip install 和 pip install。在本文中，我们将讨论这两者的区别。
ChatGPT必将在文档处理领域大有所为，未来以来，拭目以待【文末送书】
其中最有前景的是 ChatGPT 技术，它能够自动识别和处理文档中的信息，同时它也可以识别图像并且理解图像表达的信息。本文由现有图像识别领域和文档建模领域的一些突破出发，进而探讨 ChatGPT 技术在文档处理和图像处理中的应用和未来发展趋势。
python+cuda编程（一）
numbaNumba通过及时编译机制（JIT）优化Python代码，Numba可以针对本机的硬件环境进行优化，同时支持CPU和GPU的优化，并且可以和Numpy集成，使Python代码可以在GPU上运行，只需在函数上方加上相关的指令标记，PyCUDAPyCUDA的内核函数（kernel）其实就是使用
计算机视觉-图像的傅里叶变换
法国数学家吉恩·巴普提斯特·约瑟夫·傅里叶被世人铭记的最大的贡献是：他指出任何周期函数都可以表示为不同频率的正弦和/或余弦之和的形式，每个正弦项和/或余弦项乘以不同的系数（现在称该和为傅里叶级数）。无论函数多么复杂，只要它是周期的，并且满足某些适度的数学条件，都可以用这样的和来表示。即一个复杂的函数
【mmdetection】mmdetection安装详细步骤
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TensorRT 推理 (onnx-＞engine)
TensorRT 推理 (onnx->engine)【Win10+cuda11.0+cudnn8.2.1+TensorRT8.2.5.1】
用遗传算法寻找迷宫出路
遗传算法是一种基于达尔文进化论的搜索启发式算法。该算法模拟了基于种群中最适合个体的自然选择。
多智能体强化学习之MAPPO理论解读
多智能体强化学习之MAPPO算法MAPPO训练过程本文主要是结合文章Joint Optimization of Handover Control and Power Allocation Based on Multi-Agent Deep Reinforcement Learning对MAPPO算法
ORB-SLAM稠密点云地图构建（黑白+彩色）
普通的vslam算法都是生成稀疏点云地图，而部分场景下需要更为直观的稠密点云，
如何使用卡尔曼滤波（Kalman Filtering）实现对物体运动轨迹的预测？（附源码）
OpenCV杂谈_13一. 什么是卡尔曼滤波？它的用途又是什么？以及它有什么拓展？卡尔曼滤波（Kalman filtering, KF）是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的，对物体位置的，包含噪声的观察序列中预测出
【YOLOv7】Python基于YOLOv7的人员跌倒检测系统(源码＆部署教程＆数据集)
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jeston nano安装torch和torchvision及几个报错原因解决方法
jestnano安装torch和torchvision以及几个常见的报错解决方法
机器学习笔记 十五：随机森林（Random Forest）评估机器学习模型的特征重要性
在随机森林中创建决策树时，通过测量特征在减少不确定性（分类器）或方差（回归器）方面的有效性来计算特征的平均-减少-不纯重要性。问题是这种机制虽然快速，但并不总是能准确反映出重要性。互换重要性是一个更好的方法，它衡量一个特征的重要性为：将验证集或袋外（OOB）样本导入随机森林，并记录基线准确性（分类器
卸载TensorFlow1.14，安装2.1
最近有时间，想把李沐的《动手学深度学习》代码码一遍，这本书用的是tengsorflow2的版本，所以我也对应装一下。
如何使用GPT2中文闲聊对话系统,机器人对话，自动对话!
每一次运行完一个epoch都会保存到model下面，在预测的时候直接调用model下面最后一个epoch就行,有问题可以发评论，我看见且我看得懂的话就会，哈哈哈httpshttpshttpshttpshttpshttpshttpshttpshttpshttpshttpshttpshttpshttps
基于OpenCV构建停车场车位识别项目
OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，能实现图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。车位识别的图像处理过程如图所示。在python中设置完所有内容后， 最重要的依赖关系将是OpenCV库。通过pip将其添加到虚拟环境中，可以运行。要检查所有设置是否正确，我们可以使用以下命令打印环境
通过函数seaborn.cubehelix_palette生成顺序调色板
本文主要对seaborn库中的调色板函数cubehelix_palette进行简单说明、函数cubehelix_palette通过cubehelix系统来生成顺序调色板(sequential palette)、且共有九个参数可以调整......
