如何利用CloudCompare软件进行点云数据标注
目录一、CloudComparer软件介绍二、如何进行点云数据的人工“打标签”一、CloudComparer软件介绍CloudCompare是一个三维点云（网格）编辑和处理软件。最初，它被设计用来对稠密的三维点云进行直接比较。它依赖于一种特定的八叉树结构，在进行点云对比这类任务时具有出色的性能【1】
全局平均池化/全局最大池化Pytorch实现：
全局池化与普通池化的区别在于“局部区域”和“全局”：普通池化根据滑动窗口以及步长以逐步计算局部区域的方式进行；而全局池化是分别对每个通道的所有元素进行计算，谓之全局池化。大大降低计算的参数量；没有需要学习的参数，可以更好的避免过拟合；更能体现输入的全局信息；拿一个简单的网络验证参数量下降（此处只计算
A Time Series is Worth 64 Words（PatchTST模型）论文解读
论文A Time Series is Worth 64 Words:Long-Time Forecasting With Tranformer解读，最新时间序列预测SOTA模型PatchTST
Jetson AGX Orin上部署YOLOv5_v5.0+TensorRT8
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机器人多模态融合感知技术
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强化学习——Q-Learning算法原理
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Python空间分析| 03 利用Python进行地理加权回归（GWR）
地理加权回归（GWR） GWR本质上是一种局部加权回归模型，GWR根据每个空间对象的周围信息，逐个对象建立起回归方程，即每个对象都有自己的回归方程，可用于归因或...
时间序列—显著相关性和滞后性分析_python
本文讲述了两个时间序列(信号)的相关性分析，可以利用相关性分析进行特征筛选。此外本文还讲了怎么判断时间序列的滞后性的方法。
轨迹误差评估指标[APE/RPE]和EVO[TUM/KITTI]
在实际工程中，我们经常需要评估一个算法的估计轨迹与真实轨迹的差异来评价算法的精度。真实轨迹往往通过某些更高精度的系统获得，而估计轨迹则是由待评价的算法计算得到的。考虑一条估计轨迹Testii和真实轨迹Tgti，其中i1⋅⋅⋅N，那么我们可以定义一些误差指标来描述它们之间的差别。
【异构知识蒸馏：IVIF】
仅供自己参考
贝叶斯分类器
慢慢地将贝叶斯公式全部都推导一遍，都好好的研究透彻，全部将其搞定都行啦的样子与打算。
大模型时代的“Linux”生态，开启人工智能新十年
演讲 | 林咏华 智源人工智能研究院副院长 整理 | 何苗出品 | CSDN（ID：CSDNnews）2018 年以来，超大规模预训练模型的出现推动了 AI 科研范式从面向特定应用场景、训练专有模型，转变为大模型+微调+模型服务的AI工业化开发模式。直至对话大模型 ChatGPT 引发全球广泛关注，
Python AI教程之 GPT-Neo：GPT-3 的开源 AI 内容生成器替代方案
GPT-Neo 是 GPT-3 的开源 AI 内容生成器，以及如何使用它来使用 Python 生成文本。在本教程中，我们将讨论名为GTP-Neo的开源AI内容生成器GPT-3替代方案。GPT代表生成预训练变压器，这是一种神经网络机器学习模型，使用互联网数据训练，根据提示生成文本。GPT 由 Open
基于Python手动实现Harris角点检测
基于Python手动实现Harris角点检测算法
Heatmap关键点检测算法
高斯热图与坐标回归方法探讨
AI工具合集
ChatGPT：OpenAI开发的聊天对话机器人；Notion AI：专注笔记领域的AI；Ai Data Sidekick：AI编写SQL代码；Writesonic：人工智能作家；Copy.ai：优化复制过来的文章和博客等文献；Character Ai：和AI生成的人物聊天对话；Firefiles：
利用强化学习Q-Learning实现最短路径算法
本文中我们将尝试找出一种方法，在从目的地a移动到目的地B时尽可能减少遍历路径。我们使用自己的创建虚拟数据来提供演示，下面代码将创建虚拟的交通网格：
【周末闲谈】AI的旅途
忙碌的一周终于快要过去了，本周就让我们来谈谈AI这个热点话题吧😉(ps:但愿下个星期会更加轻松)AI无论在那个时代都是人们津津乐道的话题，人们即担心其的发展终有一天会取代人类，又好奇它能够成长到何种地步，今天就让我们来谈谈AI的发展史吧。
pytorch深度学习一机多显卡训练设置，流程
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基于STM32设计的避障寻迹小车
基于STM32F103C8T6设计的壁障寻迹小车，显示屏采用1602。根据寻迹模块信号、超声波模块型号实现自动壁障，自动行驶。
