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图优化理论与g2o的使用(3)

转载自 半闲居士 在这里,感谢博主的无私分享。 内容提要 讲完了优化的基本知识,我们来看一下g2o的结构。本篇将讨论g2o的代码结构,并带着大家一起写一个简单的双视图bundle adjustment:从两张图像中估计相机运动和特征点位置。你…

arduino+ZE08-CH2O甲醛模块,输出甲醛含量

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史上最简SLAM零基础解读(10.1) - g2o(图优化)→简介环境搭建(slam十四讲第二版为例)

本人讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始 文末正下方中心提供了本人 联系方式, 点击本人照片即可显示 W X → 官方认证 {\color{blue}{文末正下方中心}提供了本人 \color{red} 联系方式,\color{blue}点击本人照片即可显示WX→官方认…

从零开始一起学习SLAM | 掌握g2o顶点编程套路

点“计算机视觉life”关注,置顶更快接收消息! 小白:师兄,上一次将的g2o框架《从零开始一起学习SLAM | 理解图优化,一步步带你看懂g2o代码》真的很清晰,我现在再去看g2o的那些优化的部分,基本都能看懂了呢! 师兄:那太好啦,以后多练习练习,加深理解 小白:嗯,我开…

数字图像处理—2点运算

2.1 线性点运算 图2.8 线性点运算是指像素点的灰度值的变换过程是线性变换,如式 sarb 所示。其中s为输出灰度值,r为输入灰度值,a和b为变换系数。 ①当a1,b0时,输入和输出相等,即输出原图像。 ②当a1,b>0时,输出灰度值…

数字图像处理—4直方图的显示及均衡化

4.1 灰度直方图的显示 灰度直方图是图像灰度级分布的函数,是对灰度分布的统计。灰度直方图将图像中所有像素点按照其灰度级的大小,统计每个值出现的频率。 我们需了解以下函数: cv2.calcHist函数用于计算图像的直方图。其中参数含义如…

数字图像处理—5图像变换

5.1 离散傅里叶变换 图像通过离散傅里叶变换,由空间域变换到频域,能量进行重新分布,可以通过对频域的数据进行处理,达到处理数字图像的目的。但在将图像变换到频率域处理完成后,还需要将其逆变换回 来,否则处理…

关于Hadoop集群部署打不开webUI界面问题

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数字图像处理—3代数运算

3.1 加法运算 加法的通用表达式如式 C(x,y)A(x,y)B(x,y) 所示,其中,A(x,y)和B(x,y)为输入图像,C(x,y)为输出图像。假设当前存在某个静止场景的多幅图片集合,如果这些图片都被随机噪声干扰,那就可使用加法进行一…

大数据技术之Hive实战——Youtube项目(二)

三、项目 原始数据youtube在此下载:https://pan.baidu.com/s/1we1KPA2IIEAGIJczyr2dMQ 3.1、数据结构 3.1.1、视频表 3.1.2、用户表 3.2 原始数据存放地 HDFS 目录: 视频数据集:/youtube/video/2008 用户数据集:/yout…

8K视频质量技术测试,8K视频知识介绍

8K 视频 定义 分辨率:7680x4320 相当于1080P的16倍 8K视频源: 8K超高清电影短片,时长约26分钟,使用8K分辨率(76804320)拍摄、制作和放映,清晰度是1080p的16倍,音响则采用了震撼的2…

TruNet: Short Videos Generation from Long Videos via Story-Preserving Truncation(论文翻译)

TruNet: Short Videos Generation from Long Videos via Story-Preserving Truncation TruNet:通过保存故事截断从长视频生成生成短视频 在这项工作中,我们引入了一个新问题,称为{\ em故事保存长视频截断},该问题需要一种算法来自动将长时间视…

论文笔记:Pervasive Attention: 2D Convolutional Neural Networks for Sequence-to-Sequence Prediction

Pervasive Attention: 2D Convolutional Neural Networks for Sequence-to-Sequence Prediction 深度学习中的attention机制: https://blog.csdn.net/guohao_zhang/article/details/79540014 机器翻译 RNN encoder-decoder https://cloud.tencent.com/developer/ne…

Five Pervasive Myths About Older Software Developers

I recently celebrated my 40th birthday. A friend joked to me, “Hey, guess that means you’re too old to program anymore!” I laughed on the outside, but it gave me pause. Age discrimination is nothing to laugh about in our field. COBOL guys faced this…

错误标注太多,不想人工检查?试试置信学习来自动找错

众所周知,在机器学习中,测试集是我们用来衡量模型性能的基准。但是,在实际工作中,我们或许会遇到这样一个问题,那就是不论用何种手段获取到的标注数据,都或多或少存在一些标注错误,这对模型精度…

Institut für Pervasive Computing

http://www.pervasive.jku.at/ Univ.-Prof. Mag. Dr. Alois Ferscha --奥地利约翰开普勒林茨大学(Johannes Kepler University Linz) Our research is situated in the following areas : Software for mobile, ubiquitous and embedded system …

文章分享 | Ribo-seq与RNA-seq联合分析揭示uAUG-ds翻译调控机制

技术简介 RNA-seq主要从转录组水平分析基因的表达调控机制,检测用于核糖体翻译的RNA序列及二级结构。Ribo-seq主要用于检测核糖体翻译的起始位置、翻译富集区和翻译终止位置。RNA-seq与Ribo-seq联合分析可以准确检测mRNA上游5’UTR区的uORFs翻译调控结构&#xff0…

pervasive myths older software developers (五个广泛流传的对大龄程序员的误解)

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摒弃encoder-decoder结构,Pervasive Attention模型与Keras实现

1.引言 现有的主流机器翻译模型,基本都是基于encoder-decoder的结构,其思想就是对于输入句子序列,通过RNN先进行编码(encoder),转化为一个上下文向量context vector,然后利用另一个RNN对上下文向量context vector进行解码(decoder)。其结构如下: 之后,又有学者在…

PERVASIVE 软件介绍

Pervasive Software(美国纳斯达克上市公司,上市时间:1997 年,股票代码:PVSW)。总部位于美国德州奥斯汀的Pervasive,致力为全球150余国、2000多家需要高度弹性、迅速实施以及低实施成本的中小型企…