【视觉SLAM】ORB-SLAM: Tracking and Mapping Recognizable Features
摘要当前的视觉SLAM系统构建的地图非常适合在会话期间跟踪相机。然而,这些地图并非设计用于在其他会话中使用不同的相机甚至相同的相机执行定位,而是从不同的视点观察地图。这种限制来自缺乏被识别的地图能力。在本文中,我们提出了一种新的基于关键帧的SLAM系统,它通过直接映射可用于识别的特征来提高地图的可重
【深度学习计算机底层原理,深度剖析存储器】
今天这篇文章将来带代价认识一下计算当中的存储器,如果有这方面基础比较薄弱的小伙伴,建议大家先去读一读我的计算机底层原理系列文章的第一篇《带你深挖计算机底层逻辑,打通你计算机基础知识的任督二脉》,在这篇文章中,已经用最浅显易懂的方式了解了计算机最基本的硬件组成,可以为读者建立一个对计算机最基本的印象,
我,AI博士生,在线众筹研究主题
AI崛起十年之后,一些低垂的研究果子能摘的基本都被研究者们摘完了,隐藏在高处的果子一般人很难拿下。现在,很多研究者拔剑四顾心茫然,尤其对刚刚踏入AI领域的博士生,很难找到新的研究突破点,随着深度学习“撞墙”的唱衰声不断,大家也就只好卷各种SOTA了。当然,不少有追求的研究者都在思索和探究,这个领域还
人脸识别系统技术方案
在人工智能技术的快速发展进程下,现在很多小区或办公楼已经用上了人脸识别智能门禁系统。如今很多地方出入写字楼不用刷卡识别,直接刷脸就可以进入大楼。新型的生物识别代替了传统的识别方式。...
分布式学习和联邦学习简介
在这篇文章中,我们将讨论分布式学习和联邦学习的主要原理以及它们是如何工作的。
【bug 简单处理】
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Python快速刷题网站——牛客网 数据分析篇(三)
iloc和loc有多少种用法你能数清楚么?
基于知识图谱的职位推荐系统的设计与实现
此文为我在本科毕业设计时所设计的通过知识图谱进行职位推荐系统的设计与实现,因为职位推荐系统不多,所以发出来给之后的朋友做一个参考,有什么问题可以咨询我,但本文不允许转载以及二次创作。数据表设计、推荐算法实现等重要设计我未上传。需求分析为解决当今毕业生求职的问题,基于Neo4j图数据库的职位推荐系统把
Python和Java二选一该学啥?
上学的你可以学java,好好研究研究,想多方向发展的可以学python,python在人工智能,机器学习,自动化和其他数据科学都有发展。如果你对哪个感兴趣可以选择兴趣的那种,有兴趣会让你学的更快乐。...
用pymysql封装项目通用的连接和查询
一个项目通常都需要有数据库,而对于python这门语言,除了一些框架自带orm或者扩展的orm(像django自带orm,flask则需要扩展的orm),使用orm必然有他的好处,但毫无疑问你要花时间学习这个orm,那么接下来阿牛带你们用pymysql简单分装一个通用的连接,关闭和查询!...
华为云从入门到实战 | AI云开发ModelArts入门与WAF应用与部署
以找云宝为物体检测项目为例,介绍ModelArts模型的训练过程、安全渗透测试环境DVWA的部署过程,为WAF的部署应用提供测试平台。
【深度学习】(三)图像分类
上一章介绍了深度学习的基础内容,这一章来学习一下图像分类的内容。图像分类是计算机视觉中最基础的一个任务,也是几乎所有的基准模型进行比较的任务。从最开始比较简单的10分类的灰度图像手写数字识别任务mnist,到后来更大一点的10分类的cifar10和100分类的cifar100任务,到后来的image
使用python手写Metropolis-Hastings算法的贝叶斯线性回归
本文通过手写Metropolis-Hastings来深入的理解MCMC的过程
word2vec简单总结
与Skip-Gram相反,CBOW模型假设上下文词可以用来生成中心词。Skip-Gram模型假设中心词可以用来生成上下文词。在计算条件概率时我们通常会对这些上下文词取平均,即。,则Skip-Gram模型的似然函数为。表示其用作中心词和上下文词的两个向量。维向量来表示,具体来说,对于索引为。CBOW模
从视频中获取发丝都能看见的人体步态轮廓图
步态轮廓图
ROS从入门到精通(十) TF坐标变换原理,为什么需要TF变换?
TF坐标变换是ROS中很重要的组成原理,本节从两个实例出发介绍TF变换的作用,最后基于Rviz可视化加深理解
在线会议中人脸面部轮廓图像提取(三)——Dlib库人脸面部轮廓图像特征提取
当当当当,第三期来廖!接上一期,介绍完HOG特征提取我们继续学习Dlib库提取特征叭!
从零开始实现一个简单的CycleGAN项目
pytorch 中CycleGAN(循环一致生成对抗网络)的简单且易于修改的实现
PyTorch 结构重参数化 RepVGGBlock
近年来,卷积神经网络的结构已经变得越来越复杂;得益于多分支结构良好的收敛能力,多分支结构越来越流行但是,使用多分支结构的时候,一方面无法有效地利用并行加速,另一方面增加了MAC为了使简单结构也能达到与多分支结构相当的精度,在训练RepVGG时使用多分支结构(3×3卷积+1×1卷积+恒等映射),以借助
图片、视频修复并超分 - Real-ESRGAN项目使用(一) | 机器学习
前段时间一直在弄golang,很少关注一些开源项目。正巧碰到一个,可以将模糊的照片或者视频修复清晰,且可以超分处理的项目。