Abstract calibnet估计了3D LiDAR和相机的外参。我们没有引入直接的监督，我们训练网络来最大化几何和光度的一致性。 1. Introduction 我们的训练方法通过直接减少稠密的光度误差和稠密点云距离误差测量，来回归正确的外参标定参数。 calibnet是第一个几何监督的深度学 ...
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2021-03-09 13:00:52
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1.什么是软件缺陷?软件缺陷的产生对软件有什么影响?（1）软件缺陷就是：软件产品中所存在的问题，最终表现为用户所需要的功能没有实现，不能满足或不能全部满足用户的需求。从产品内部看，软件缺陷是软件产品开发或维护过程中存在的错误、误差等各种问题。从外部看，软件缺陷是系统所需要实现的某种功能的失效或违背。 ...
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2021-03-05 13:03:16
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1.前言最近开始了对滑模控制的学习，使用的书籍为刘金琨的《滑膜变结构控制MATLAB仿真》，今天是按照书上的例程做了一个简单的自适应控制系统。 2.程序解析此程序中，电机控制系统的动态模型为： ，其中，θ为电机的角位置，J为转动惯量，d(t)为干扰且满足，η为干扰上界，为角位置跟踪误差 定义跟踪误差 ...
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2021-03-05 12:59:08
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三.第一个java程序 public class hello{ public static void main(String []args){ System.out.println("HelloWorld"); } } public :访问修饰符，用于控制程序的其他部分对这段代码的访问级别 clas ...
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2021-02-18 13:18:03
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自动编码机更像是一个识别网络，只是简单重构了输入。而重点应是在像素级重构图像，施加的唯一约束是隐藏层单元的数量。 有趣的是，像素级重构并不能保证网络将从数据集中学习抽象特征，但是可以通过添加更多的约束确保网络从数据集中学习抽象特征。 稀疏自编码器（又称稀疏自动编码机）中，重构误差中添加了一个稀疏惩罚 ...
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2021-02-17 14:16:41
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模型误差 模型误差 = 偏差(Bias) + 方差(Variance) + 不可避免的误差 偏差方差权衡 Bias Variance Trade off 偏差 (Bias) 导致偏差的主要原因：对问题本身的假设不正确! 如：非线性数据 使用线性回归 欠拟合 方差(Variance) 数据的一点点扰动 ...
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2021-02-04 12:25:17
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1. 样本量极少可以训练机器学习模型吗？ 在训练样本极少的情况下（几百个、几十个甚至几个样本），现有的机器学习和深度学习模型普遍无法取得良好的样本外表现，用小样本训练的模型很容易陷入对小样本的过拟合以及对目标任务的欠拟合。但基于小样本的模型训练又在工业界有着广泛的需求（单用户人脸和声纹识别、药物研发 ...
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2021-02-01 12:24:44
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有监督学习的一般流程： 过拟合问题：所选模型对已知数据预测得很好，但对未知数据预测很差。 模型选择的方法： ①正则化：把对已知数据的训练误差和模型复杂度降到最小。 ②交叉验证，数据比较少时，将数据集随机切分，组合为训练集和测试集。 Scikit-learn ...
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2021-01-27 14:02:50
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上一节说到如果要从海量数据中查找字符串的话，红黑树和和hashtable都不行，所以会用到布隆过滤器。 布隆过滤器 1、定义 布隆过滤器是?种概率型数据结构，它的特点是?效的插?和查询，能明确告知某个字符串 ?定不存在或者可能存在； 2、优点 布隆过滤器相?传统的查询结构（例如：hash，set，m ...
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编程语言 时间：
2021-01-27 14:02:25
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动画制作相关术语 Vertex(顶点)：动画模型可以看成多个小三角形（四边形）组成，每个小三角形就可以看成一个顶点。顶点越多，动画模型越精细。 骨骼点：人体的一些关节点，类似于人体姿态估计的关键点。每个骨骼点都由一个三元组作为参数去控制（可以查看欧拉角，四元数相关概念） 蒙皮：将模型从一个姿态转变为 ...
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2021-01-26 12:04:30
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