在ROS下使用Cartographer的纯定位模式，并实时获取定位位姿数据
文章目录前言一、Cartographer纯定位模式的配置1.启动纯定位模式配置2.加载定位地图，并删除cartographer生成地图节点二、实时获取定位数据1.新建一个节点发布定位数据2.修改makelist文件并编译3.启动仿真环境并启动节点首先打开gazebo环境并按之前修改配置启动纯定位模式
深监督，辅助损失，auxiliary loss
辅助损失，深监督
Conda使用指南
Conda使用指南1.Conda是什么？2.管理Conda3.使用conda实现环境管理4.包管理5.配置管理6.查询手册1.Conda是什么？Conda是Anaconda中的一个开源的包和环境管理工具，可以在终端窗口通过命令行使用，也可以在Anaconda Navigator中通过图形化界面使用,
ROS从入门到精通2-5：Gazebo插件制作案例(带碰撞属性的多行人场景)
本文以构造带碰撞属性的多行人场景为例，介绍Gazebo插件制作流程
吴恩达机器学习课后作业
吴恩达机器学习课后作业
不写代码、年薪百万，带你玩赚ChatGPT提示工程-基本提示
随着ChatGPT的大火，提示工程在大模型中的重要性不言而喻，本文参考国外完成国内中文版本的《提示工程指南》，希望能够和大家一起交流，分享及发现提示工程的美妙之处。文章所有内容可以在中找到。在之前的指南中，我们介绍并给出了Prompt的基本示例。在本指南中，我们将提供更多示例，展示Prompt如何使
奇异值分解（SVD）和图像压缩
在本文中，我将尝试解释 SVD 背后的数学及其几何意义，还有它在数据科学中的最常见的用法，图像压缩。
HuggingFace——Accelerate的使用
HuggingFace----Accelerate的使用
用Pytorch搭建一个房价预测模型
在此项目中，目的是预测爱荷华州Ames的房价，给定81个特征，描述了房子、面积、土地、基础设施、公共设施等。埃姆斯数据集具有分类和连续特征的良好组合，大小适中，也许最重要的是，它不像其他类似的数据集（如波士顿住房）那样存在潜在的红线或数据输入问题。在这里我将主要讨论PyTorch建模的相关方面，作为
机器学习中的数学——距离定义（一）：欧几里得距离（Euclidean Distance）
欧几里得距离或欧几里得度量是欧几里得空间中两点间的即直线距离。使用这个距离，欧氏空间成为度量空间，相关联的范数称为欧几里得范数。nnn维空间中的欧几里得距离：d(x,y)=∑i=1n(xi−yi)2=(x1−y1)2+(x2−y2)2+⋯+(xn−yn)2d(x, y)=\sqrt{\sum_{i=
因子图优化原理（iSAM、iSAM2论文解析）
因子图优化原理（iSAM、iSAM2论文解析）
机器学习及其MATLAB实现——BP神经网络
本文章为学习MATLAB机器学习时所整理的内容，本篇文章是该系列第一篇，介绍了BP神经网络的基本原理及其MATLAB实现所需的代码，并且增加了一些个人理解的内容。人工神经网络概述什么是人工神经网络？In machine learning and cognitive science, artifici
MediaPipe实现手指关键点检测及追踪，人脸识别及追踪
OpenCV 是一个用于计算机视觉应用程序的库。在 OpenCV 的帮助下，我们可以构建大量实时运行更好的应用程序。主要用于图像和视频处理。可以在此处获取有关 OpenCV 的更多信息 (https://opencv.org/)除了 OpenCV，我们将使用 MediaPipe 库。1.MediaP
两阶段鲁棒优化的 Benders分解 与 行列生成(C&CG) 算法及算例讲解
本文主要基于Zeng Bo老师2013年发表于《Operations Research Letters》上的文章《Solving two-stage robust optimization problems using a column-and-constraint generation meth
一文快速了解 GPT-4
从文本到图像，GPT-4将彻底改变我们与AI互动的方式近年来，语言模型的发展已成为人工智能领域的一个关键研究领域。由OpenAI开发的GPT（生成预训练变换器）模型一直处于这一研究的前沿。GPT-4是该系列的最新版本，建立在其前身的优势基础上，并融合了新的特性和功能。本文讨论了GPT-4的特性和功能
YOLO7环境搭建、代码测试
YOLO7环境搭建和代码测试
【小记】BatchSize的数值是设置的越大越好吗
显存大就一定好吗？batchsize开64？你觉得很帅的时候有人却告诉你这是荒唐的~
步入AIGC时代，展望人工智能发展
人工智能生成内容( Artificial Intelligence Generated Content, AIGC) 是一个快速发展的领域，有着广阔的应用前景，通过不断改进技术和解决相关问题，AIGC 技术将有望成为许多领域中的重要工具和资源。本文通过总结“CSIG 企业行”活动中众多大咖的报告分享
CVPR 2022 | 最全25+主题方向、最新50篇GAN论文汇总
一顿午饭外卖，成为CV视觉前沿弄潮儿35个主题！ICCV 2021最全GAN论文汇总超110篇！CVPR 2021最全GAN论文梳理超100篇！CVPR 2020最全GAN论文梳理在最新的视觉顶会CVPR2022会议中，涌现出了大量基于生成对抗网络GAN的论文，广泛应用于各类视觉任务；下述论文已分类
基于Python构建机器学习Web应用
🏆🏆在本文中，我们基于之前的亚洲美食数据集构建了SVC模型，并介绍了模型可视化工具Netron与Onnx模型格式的使用。与之前基于Python的pkl格式模型相比，Onnx格式的模型适用性更好，可以在多个平台使用。且OnnxRuntime拥有各种语言的API，💻我们可以在各个环境中部署机器学习
