Efficient Initial Pose-graph Generation for Global SfM
《移动互联网技术》课程是软件工程、电子信息等专业的专业课，主要介绍移动互联网系统及应用开发技术。课程内容主要包括移动互联网概述、无线网络技术、无线定位技术、Android应用开发和移动应用项目实践等五个部分。移动互联网概述主要介绍移动互联网的概况和发展，以及移动计算的特点。无线网络技术部分主要介绍移动通信网络（包括2G/3G/4G/5G技术）、无线传感器网络、Ad hoc网络、各种移动通信协议，以及移动IP技术。无线定位技术部分主要介绍无线定位的基本原理、定位方法、定位业务、数据采集等相关技术。Android应用开发部分主要介绍移动应用的开发环境、应用开发框架和各种功能组件以及常用的开发工具。移动应用项目实践部分主要介绍移动应用开发过程、移动应用客户端开发、以及应用开发实例。 课程的教学培养目标如下： 1．培养学生综合运用多门课程知识以解决工程领域问题的能力，能够理解各种移动通信方法，完成移动定位算法的设计。 2．培养学生移动应用编程能力，能够编写Andorid应用的主要功能模块，并掌握移动应用的开发流程。 3. 培养工程实践能力和创新能力。 通过本课程的学习应达到以下目的： 1．掌握移动互联网的基本概念和原理； 2．掌握移动应用系统的设计原则； 3．掌握Android应用软件的基本编程方法； 4．能正确使用常用的移动应用开发工具和测试工具。
KNN算法属于有监督的学习算法，它的中文名称为K最近邻算法，同样是十大挖掘算法之一。它与很多其他的监督算法不同，属于“惰性”学习算法，即不会预先生成一个分类或预测模型，用于新样本的预测，而是将模型的构建与未知数据的预测同时进行。
scikit-learn 是最受欢迎的机器学习库之一，它提供了各种主流的机器学习算法的API接口供使用者调用，让使用者可以方便快捷的搭建一些机器学习模型，并且通过调参可以达到很高的准确率。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/34
前面我们已经对变换已经有一定了解了，是时候该放到机器人上去实践一下了。当然，我们的实践目标还是臂式机器人。
机器学习算法的设计让它们从经验中学习，当它们获取越来越多的数据时，性能也会越来越高。每种算法都有自己学习和预测数据的思路。在本文中，我们将介绍一些机器学习算法的功能，以及在这些算法中实现的有助于它们学习的一些数学方程。
主要可以分为两类，一类是线性图像插值方法，另一类是非线性图像插值方法，如上图所示。
CT(Computed Tomography)可以在不破坏样品的情况下，利用样品对射线能量的吸收特性对生物组织和工程材料的样品进行断层成像，由此获取样品内部的结构信息。一种典型的二维CT系统如图1所示，平行入射的X射线垂直于探测器平面，每个探测器单元看成一个接收点，且等距排列。X射线的发射器和探测器相对位置固定不变，整个发射-接收系统绕某固定的旋转中心逆时针旋转180次。对每一个X射线方向，在具有512个等距单元的探测器上测量经位置固定不动的二维待检测介质吸收衰减后的射线能量，并经过增益等处理后得到180组接收信息。(bk1,1’,1’’,1’’’)
本周主要介绍一篇基于传统光流法而改进的实现快速的稠密光流算法。该算法已经集成到OpenCV中，算法介绍网址：http://lear.inrialpes.fr/src/deepmatching/
日前，苹果公司正式发布了2020 iPad Pro。设备采用A12Z芯片，并包括Ultra Wide摄像头和液态视网膜显示屏，以及常规的摄像头、传感器和扬声器阵列。但亮点功能是LiDAR扫描仪将用作深度传感器，而它具有促进全新层次AR体验的潜力。
这些对象与实际的应用有关，如：字符识别的模式 —— 每个字符图像；人脸识别的模式 —— 每幅人脸图像。
从今天开始，我们就进入正式的算法相关的学习了。在学习算法部分时，我希望你已经完全消化了前面所学习的内容，并能够熟练的掌握相关的知识了。
机器学习算法是这样设计的，它们从经验中学习，当它们获取越来越多的数据时，性能就会提高。每种算法都有自己学习和预测数据的方法。在本文中，我们将介绍一些机器学习算法的功能，以及在这些算法中实现的有助于学习过程的一些数学方程。
由点与点之间的关系反推出函数表达式的过程就是回归，回归在机器学习中解决的问题就是值预测问题；确定一条最好的直线来拟合所有的点，假设直线是y=W0+W1X，确定直线就是确定W0和W1的值；
k-NN 是一种监督学习算法，全称 K-Nearest Neighbor，中文称之为 K近邻算法。
本文对插值、平稳假设、变异函数、克里格等常用的地学计算概念加以介绍，并对相关公式进行推导。
无人水面艇(USV)是一种集环境感知、路径规划、导航控制功能为一体的无人水面平台，通过搭载相应任务载荷，能够执行不同的任务，尤适用于各种危险、重复及其他不适于有人船艇执行的任务场景。但因其体量小、携带能源有限，一般由母船携带并通过收放装置投送至特定的海域执行相应任务。
具体的想法来自下面这篇写的很好的博客，当然，他的代码很复杂，不如我的精简，但是解释这个算法的手法比我好得多！
本文作者张玉坤/刘伟，来自北邮人机与认知实验室。路径规划技术是扫地机器人研究的核心内容之一，机器人定位与环境地图构建就是为路径规划服务的，本文是扫地机器人路径规划中的定位。 相信屏幕前的各位看官应该都
本文介绍了一个强化学习项目，它对于那些想在Python中创建和解决简单任务的人非常有帮助。该项目创建了强化学习环境以及基本方法，所有代码都在Kaggle上进行了发布。此外，我们还创建了一个Meta”笔记本，它只包含环境定义，你可以用它来轻松的尝试、调整和应用自己的代码。
可微分渲染技术，让基于真实感图像(photorealistic image)的逆向问题的理论上可以解决，比如上图，通过影像重建几何结构和材质属性等。
今天为大家解读一篇发布于Nature Methods的论文 SpaGCN: Integrating gene expression, spatial location and histology to identify spatial domains and spatially variable genes by graph convolutional network。近些年来，空间转录组学发展迅速。随着空间分辨转录组学（SRT）技术的发展，探究组织微环境背景下的基因表达模式成为可能。为了探究空间基因表达的模式，作者提出了SpaGCN，这是一种图形卷积网络方法，该方法将基因表达、组织空间位置和组织学图像相结合。通过图卷积从相邻点的位置聚集每个位点的基因表达，从而能够识别出具有一致表达和组织学的空间域。随后进行结构域差异表达（DE）分析，检测在已识别出的结构域中表达量大的基因。利用该模型对7个SRT数据集进行分析，该模型可以比之前的方法检测到具有更丰富的空间表达模式的基因。此外，SpaGCN检测到的基因表达模式是可迁移的，可用于研究其他数据集中基因表达的空间变异。并且SpaGCN具有计算速度快，平台独立等优点，使其成为各种SRT研究的理想工具。
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在最短路径的问题中，局部最优解即当前的最短路径或者说是在当前的已知条件下起点到其余各点的最短距离。关键就在于已知条件，这也是Dijkstra算法最精妙的地方。我们来解释一下。
k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法。简单地说，k-近邻算法就是采用不同特征值之间的距离来进行分类，算法主要特点为：
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（1）亮度恒定，就是同一点随着时间的变化，其亮度不会发生改变。这是基本光流法的假定（所有光流法变种都必须满足），用于得到光流法基本方程；
今天给大家介绍Mohammad Ali Moni与Ulfarsson等人在Briefings in Bioinformatics上发表的文章“PreDTIs: prediction of drug–target interactions based on multiple feature information using gradient boosting framework with data balancing and feature selection techniques”。发现药物 - 靶点（蛋白质）相互作用（DTIS）对于研究和开发新的药物具有重要意义，对制药行业和患者具有巨大的优势。然而，使用实验室实验方法对DTI的预测通常是昂贵且耗时的。因此，已经为此目的开发了不同的基于机器学习的方法，但仍有需要提升的空间。此外，数据不平衡和特征维度问题是药物目标数据集中的一个关键挑战，这可以降低分类器性能。该文章提出了一种称为PreDTIs的新型药物 – 靶点相互作用预测方法。首先，蛋白质序列的特征载体由伪定位特异性评分矩阵（PSEPSSM），二肽组合物（DC）和伪氨基酸组合物（PSEAAC）提取;并且药物用MACCS子结构指数编码。此外，我们提出了一种快速算法来处理类别不平衡问题，并开发MoIFS算法，以删除无关紧要和冗余特征以获得最佳最佳特征。最后，将平衡和最佳特征提供给LightGBM分类器的以识别DTI，并应用5折CV验证测试方法来评估所提出的方法的预测能力。预测结果表明，所提出的模型预测显着优于预测DTIS的其他现有方法，该文章的模型可用于发现未知疾病或感染的新药。
本文为我在浙江省北大信研院-智能计算中心-情感智能机器人实验室-科技委员会所做的一个分享汇报，现在我把它搬运到博客中。
径向（Radial Direction）是指沿半径的直线方向，或垂直于轴的直线方向1。径向基函数（Radial Basis Function，RBF）是一个取值仅依赖于到原点距离的实值函数2。在机器学习中，RBF 常被用作支持向量机的核函数。而我们在这里主要讨论 RBF 应用于插值的情况。
目前我所涉及的是短波宽带无线信道下的接收端的处理，包括捕获、同步、信道估计及信道均衡，还有译码。百度百科里是这样解释这种信道的：短波通信发射电波要经电离层的反射才能到达接收设备，通信距离较远，是远程通信的主要手段。由于电离层的高度和密度容易受昼夜、季节、气候等因素的影响，所以短波通信的稳定性较差，噪声较大。因此在仿真的时候，着重仿真的是系统在加了噪声、多径、衰落情况下的接收端的性能。在接收端，捕获同步以后，信道估计就显得尤为重要，因为信道估计的好坏直接影响了后续的信道均衡性能。
本文内容为SLAM的一篇经典综述文章「Simultaneous Localization and Mapping(SLAM) : Part 1」的学习笔记。这篇综述著于2006年，是SLAM领域的经典入门综述。该笔记是博主对这篇文章的个人理解。由于博主水平有限，估计文中有不少错误，希望高手能够指出。笔者的主要目的是对SLAM的很多基础概念做一入门的了解。限于笔者自身水平有限，很多地方可能理解的不对，想学习的同学建议大家还是直接去看原文。
本文中介绍的机器学习算法中的一种监督学习的算法：KNN算法，全称是K-Nearest Neighbor，中文称之为K近邻算法。
前面介绍过Transformer作为一种特征抽取器的强大之处。那么，它有没有弱点呢？能不能改进呢？
知乎上，如何设计一个网络拟合 xx 函数的讨论层出不穷（e.g. 判断一个数是奇数还是偶数、能否被 n 整除）；
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢! 图是由节点和连接节点的边构成的。节点之间可以由路径，即边的序列。根据路径，可以从一
KNN（K-NearestNeighbor）是机器学习入门级的分类算法，非常简单。它实现将距离近的样本点划为同一类别；KNN中的K指的是近邻个数，也就是最近的K个点 ；根据它距离最近的K个点是什么类别来判断属于哪个类别。
从今天开始，与大家分享我学习《Machine Learning In Action》这本书的笔记与心得。我会将源码加以详细的注释，这是我自己学习的一个过程，也是想通过这种方式帮助需要学习的童鞋的一种方式。
作为最早提出 Affordance 这一概念的学者，James Gibson 在他的书 [1] 中正式定义了 Affordance：
论文: Conditional Positional Encodings for Vision Transformers
买了一个rplidar A2, 做工不错，挺漂亮的，更重要的是可以软件启动停止，噪声很小，而且反射检测灵敏度比较高（可以扫描到毛玻璃， 有些差的激光雷达检测不到毛玻璃上的反射）。
R语言多元分析系列之一：主成分分析 主成分分析（principal components analysis， PCA）是一种分析、简化数据集的技术。它把原始数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标（称为第一主成分）上，第二大方差在第二个坐标（第二主成分）上，依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分，忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面。但是在处理观测数目小于变量数目时无法发挥作用，例如基
标题：Revealing Occlusions with 4D Neural Fields
数字图像是真实世界中的对象通过光学成像设备在光敏材料上的投影。在3D到2D的转换过程中，深度信息会丢失。从单个或多个图像中恢复有用的3D信息需要使用立体视觉知识进行分析。本文分别介绍了针孔摄像机模型和对极几何的基本知识。
Lucas–Kanade光流算法是一种两帧差分的光流估计算法。它由Bruce D. Lucas 和 Takeo Kanade提出 [1]。
在文章66. 三维重建——相机几何模型和投影矩阵中，我们已经看到了透视相机的成像模型和相机矩阵：
ICCV 由IEEE 主办，每两年召开一次，与计算机视觉模式识别会议（CVPR）和欧洲计算机视觉会议（ECCV）并称计算机视觉方向的三大顶级会议。据了解，今年一共收到4328篇投稿，与上一届 2143 篇相比，数量超出一倍，“竞争”激烈。10 月 27 日 - 11 月 2 日，ICCV 2019 将在韩国首尔举行。
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