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RadarSLAM：可用于全天候的大规模场景的毫米波雷达SLAM

雷达几何信息:一个 360◦FMCW雷达以总共N个方位角连续扫描360度， 如图2所示，即方位角上的步长为2π/N，对于每个方位角，雷达都会发射一个波束，并将返回信号折叠为一个距离距离，而不考虑高程，因此...因此，在极坐标图像上给定一个点（a，r），其中a和r分别表示方位角和距离，其笛卡尔坐标P可以通过 其中θ=2π•a/N是笛卡尔坐标中的测距角度，γ是图像像素空间和世界度量空间之间的比例因子。...Ck，则可以通过以下公式计算Ct 利用笛卡尔雷达图像关键点的几何特征计算Ttk，使用特征提取算法，例如SURF，分别从当前帧t和关键帧k提取两组关键点特征，然后，使用特征描述子匹配这两组关键点，与基于视觉的方法不同...雷达图像首先转换为点云，一种直观而简单的方法是通过从每个方位角读数中找到局部最大值来检测峰值，如图5所示 图5：雷达扫描值的峰值检测。（a） ：原始笛卡尔图像。...由于散斑噪声，峰值可以在整个雷达图像中随机分布，即使对于没有真实物体的区域也是如此，因此，提出了一种使用概率模型的简单而有效的点云生成算法，假设每个方位扫描的峰值功率s服从正态分布，如下所示 其中，µ

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改变你对世界看法的五大计算机视觉技术！

答案很明显，从该领域可以衍生出一系列的应用程序，比如： 人脸识别：人脸检测算法，能够从照片中认出某人的身份； 图像检索：类似于谷歌图像使用基于内容的查询来搜索相关图像，算法返回与3.查询内容最佳匹配的图像...官方定义为：给定一组图像集，其中每张图像都被标记了对应的类别。之后为一组新的测试图像集预测其标签类别，并测量预测准确性。 如何编写一个可以将图像分类的算法呢？...鉴于此，完整的图像分类步骤一般形式如下： 首先，输入一组训练图像数据集； 然后，使用该训练集训练一个分类器，该分类器能够学习每个类别的特征； 最后，使用测试集来评估分类器的性能，即将预测出的结果与真实类别标记进行比较...目标跟踪是指在给定场景中跟踪感兴趣的具体对象或多个对象的过程。简单来说，给出目标在跟踪视频第一帧中的初始状态（如位置、尺寸），自动估计目标物体在后续帧中的状态。...计算机视觉的核心是分割过程，它将整个图像分成像素组，然后对其进行标记和分类。语言分割试图在语义上理解图像中每个像素的角色（例如，汽车、摩托车等）。 CNN同样在此项任务中展现了其优异的性能。

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给我1张图，生成30秒视频！｜DeepMind新作

这是DeepMind最近提出的一种基于概率帧预测的图像建模和视觉任务的通用框架——Transframer。 简单讲，就是用Transframer来预测任意帧的概率。...这些帧可以以一个或者多个带标注的上下文帧为条件，既可以是先前的视频帧、时间标记或者摄像机标记的视图场景。...我们替换了DC Transformer 的Vision-Transformer风格的编码器，该编码器使用多帧 U-Net 架构对单个DCT图像进行操作，用于处理一组带注释的帧以及部分隐藏的目标DCT图像...由于RoboNet由只有少数运动元素的静态视频组成，因此残差帧表征的稀疏性显著增加。 而KITTI视频通常具有移动摄像头，导致连续帧中几乎所有地方都存在差异。...视图合成 在视图合成方面，研究者通过提供相机视图作为表 1（第 3 行）中描述的上下文和目标注释，以及 统一采样多个上下文视图，直到指定的最大值。

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STM32之CAN通信

CAN 总线协议规定了5种帧，分别是数据帧、远程帧、错误帧、超载帧以及帧间隔，其中数据帧最常用，表 23.1.2 是各个帧的用途。 数据帧由七段组成，如图 23.1.5 所示。...，总线上所有设备(无过滤时)都获取该数据帧中仲裁段中的ID，如果是自己关注ID的数据，则获取数据段的内容，完成数据的传输。...前面介绍CAN协议介绍到，在CAN总线网络中，总线上的所有设备都获取总线数据帧中ID，如果是自己关注的ID，则继续获取数据段的内容。当总线上报文过多时，每个CAN设备将频繁获取报文，消耗比较大。...因此，提供筛选器实现选择性的获取报文，降低系统负担。 每个筛选器组由两个32位寄存器CAN_FxR1和CAN_FxR2组成。根据不同的实际需求，筛选器支持设置筛选范围和筛选模式。...由于CAN协议中包含有ID， 而RS485不存在ID。因此，当RS485转CAN时，模块会自动加上0x00的ID，当CAN转RS485时，RS485只会收到数据部分，扔掉ID部分。

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计算机视觉方向简介 | 图像拼接

选择局部最大值点。Harris方法认为特征点与局部最大兴趣点的像素值对应。 设置阈值T，检测角点。如果 $R$ 的局部最大值高于阈值$T$，那么此点为角点。...对于一组输入帧，SIFT提取特征。图像匹配使用Best Bin First(BBF)算法来估计输入帧之间的初始匹配点。为了去除不属于重叠区域的不需要的角，使用RANSAC算法。...它删除图像对中的错误匹配。通过定义帧的大小、长度和宽度来实现帧的重投影。最后进行拼接，得到最终的输出拼接图像。在拼接时，检查场景每帧中的每个像素是否属于扭曲的第二帧。...基于图像强度值计算在两个图像中的每个位移（shifts）的“窗口”之间的相似性 $$NCC(u)=frac{sumi[I1(xi)-bar{I1}][I_2(x_i u)-bar{I_2}] }{sqrt...当输出拼接图像中至少有两幅重叠图像时，我们将使用如下的alpha值来计算其中一个像素处的颜色：假设两个图像 $I1,I2$,在输出图像中重叠；每个像素点$(x,y)$在图像$I_i(x,y)=(alpha

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Pandas 秘籍：1~5

所得的序列本身也具有sum方法，该方法可以使我们在数据帧中获得总计的缺失值。 在步骤 4 中，数据帧的any方法返回布尔值序列，指示每个列是否存在至少一个True。...在本章中，我们将介绍以下主题： 制定数据分析计划 通过更改数据类型减少内存 从最大值中选择最小值 通过排序选择每个组中最大的组 用sort_values替代nlargest 计算追踪止损单价格 介绍 重要的是...在分析期间，可能首先需要找到一个数据组，该数据组在单个列中包含最高的n值，然后从该子集中找到最低的m基于不同列的值。...通过排序选择每个组中的最大值 在数据分析期间执行的最基本，最常见的操作之一是选择包含组中某个列的最大值的行。 例如，这就像在内容分级中查找每年评分最高的电影或票房最高的电影。...如果回头看步骤 1 的数据帧输出，您将看到最后一行缺少duration的值。 为此，步骤 2 中的布尔条件返回False。

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《算法竞赛进阶指南》0x04 二分

例题 分书问题 题目描述 有 N 本书排成一行，已知第 i 本的厚度是 A_i 把它们分成连续的 M 组，使 T 最小化，其中 T 表示厚度之和最大的一组的厚度 输入格式 第一行输入两个整数...N, M ，数据用空格隔开 接下来 N 行，每行输出一个正整数 A_i ，表示第 i 本书的厚度 输出格式 输出最小整数 T ，其中 T 表示厚度之和最大的一组的厚度 数据范围 1...在给定条件下，计算围起区域内每块地包含的牛的数量的平均值可能的最大值是多少。 输入格式 第一行输入整数 N 和 F ，数据间用空格隔开。...长度不小于 F 的子段 二分答案，判定“是否存在一个长度不小于 F 的子段，平均数不小于二分的值” 再把数列中每个数减去二分值，问题就转化为判定“是否存在一个长度不小于 F 的子段，子段和非负...现在请你把这 N 个元素排成一行，使得每个元素都小于右边与它相邻的元素。 你可以通过我们预设的 bool 函数 compare 来获得两个元素之间的大小关系。

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一文搞懂I2C总线通信

接下来会发送一个重新开始条件，然后再发送一帧头序列（11110XX1 ，其中 XX 表示 10 位地址的高两位）帧格式如下所示： 解析如下： S ：表示开始条件； SLA ：表示从机地址...当 R/W# 为“1” 时，将数据从从机发送到主机；当 R/W#为“0” 时，将数据从主机发送到从机； Sr ：表示重新开始条件； DATA ：表示发送和接收的数据； P ：表示停止条件。...3.3、数据传送 地址匹配一致后，总线上的主机根据 R/W 定义的方向一帧一帧的传送数据。 所有的地址帧后传送的数据都视为数据帧。...主机可以做下列任一动作： 发送停止条件释放总线 ； 发送重新开始条件开始一个新的通信。 以华大MCU（HC3F4A0系列）为例，在主机接收模式中，主机输出 SCL 时钟，接收从机数据并返回应答。...主机接收数据的运行时序例如下图所示： 7 位地址格式的主机发送数据时序图 在主机接收模式中，主机输出 SCL 时钟，接收从机数据并返回应答。

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R语言函数的含义与用法，实现过程解读

此时文件要符合特定的格式： 1 第一行应当提供数据帧中每个变量的名称； 2 每一行(除变量名称行)应包含一个行标号和各变量的值。...； 8.3 单样本和两样本检验（略读） 九  语句组、循环和条件操作 R是一种表达式语言，也就是说其命令类型只有函数或表达式，并由它们返回一个结果。...条件语句 > if (expr_1) expr_2 else expr_3 其中条件表达式expr1必须返回一个逻辑值，操作符&&和||经常被用于条件部分。...前两种形式生成分布式的图形，第一种是数据帧中的变量，第二种是一系列被命名的对象。第三种形式生成y对expr中每个对象的图。...2 显示多元数据 如果X是一个数值矩阵或数据帧，下面的命令 > pairs(X) 生成一个配对的散点图矩阵，矩阵由X中的每列的列变量对其他各列列变量的散点图组成，得到的矩阵中每个散点图行、列长度都是固定的

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推荐｜改变你对世界看法的五大计算机视觉技术！

答案很明显，从该领域可以衍生出一系列的应用程序，比如： 人脸识别：人脸检测算法，能够从照片中认出某人的身份； 图像检索：类似于谷歌图像使用基于内容的查询来搜索相关图像，算法返回与3.查询内容最佳匹配的图像...官方定义为：给定一组图像集，其中每张图像都被标记了对应的类别。之后为一组新的测试图像集预测其标签类别，并测量预测准确性。 如何编写一个可以将图像分类的算法呢？...鉴于此，完整的图像分类步骤一般形式如下： 首先，输入一组训练图像数据集； 然后，使用该训练集训练一个分类器，该分类器能够学习每个类别的特征； 最后，使用测试集来评估分类器的性能，即将预测出的结果与真实类别标记进行比较...目标跟踪是指在给定场景中跟踪感兴趣的具体对象或多个对象的过程。简单来说，给出目标在跟踪视频第一帧中的初始状态（如位置、尺寸），自动估计目标物体在后续帧中的状态。...计算机视觉的核心是分割过程，它将整个图像分成像素组，然后对其进行标记和分类。语言分割试图在语义上理解图像中每个像素的角色（例如，汽车、摩托车等）。 CNN同样在此项任务中展现了其优异的性能。

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R语言函数的含义与用法，实现过程解读

此时文件要符合特定的格式： 1 第一行应当提供数据帧中每个变量的名称； 2 每一行(除变量名称行)应包含一个行标号和各变量的值。...； 8.3 单样本和两样本检验（略读） 九  语句组、循环和条件操作 R是一种表达式语言，也就是说其命令类型只有函数或表达式，并由它们返回一个结果。...条件语句 > if (expr_1) expr_2 else expr_3 其中条件表达式expr1必须返回一个逻辑值，操作符&&和||经常被用于条件部分。...前两种形式生成分布式的图形，第一种是数据帧中的变量，第二种是一系列被命名的对象。第三种形式生成y对expr中每个对象的图。...2 显示多元数据 如果X是一个数值矩阵或数据帧，下面的命令 > pairs(X) 生成一个配对的散点图矩阵，矩阵由X中的每列的列变量对其他各列列变量的散点图组成，得到的矩阵中每个散点图行、列长度都是固定的

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7-数据链路层-逻辑链路控制子层

数据链路层概述 保证数据传输的有效，可靠性 差错的检测和控制 流量控制（基于速率/基于反馈）-在数据链路层通常采取基于反馈的模式，即由接收方向发送方提供处理能力大小，发送方根据处理能力提供对应流量 -...，即当前帧的开始与上一个帧的结束 标记 数据 标记 数据 … 将这个特殊字节称为标志字节（flag byte） 存在问题：当传输数据中也存在标志字节时，会和真正的帧界混淆 解决方案：当数据中存在标记字节时...其中m表示传输的数据位，r表示冗余位。 在海明码中，将这些冗余位用作纠错位 如何确定冗余位个数r： 在数据传输过程中有m位数据位，所以合法码字有2^m个，而总位数为n，所以一共 有2^n个码字。...---- 三个单工协议-基本数据链路层协议 单工：数据的传输在某时是单向的 无限制的单工协议 单工停-等协议 有噪声信道的弹弓协议 理想条件下假设： 物理层，数据链路层和网络层是各自独立运行的进程（在工程中可能有各自不同的存在形式...在传输过程中，每个帧都具有自己独一无二的编码，防止数据帧成功到达接收方并且检验合格但返回确认帧失败的问题，同时方便重排 代码实现： typedef enum { frame_arrival } event_type

2.1K20

【论文笔记】Efficient Dialogue State Tracking by Selectively Overwriting Memory

d，直到生成[EOS] token： 在解码的第 t 步，解码器隐藏状态转换为词汇表的概率分布，其中 E∈R^{d{vcb}×d} 是编码器和解码器共享的单词嵌入矩阵，因此 d{vcb} 是词汇表大小...此信念状态用于查询数据库中的信息。数据库搜索从数据库中返回满足信念状态条件的行。返回的行以后可用于将响应词汇化（填充生成的占位符），但 SimpleTOD 只将聚合的数据库搜索结果 D_t 作为输入。...D_t 包括返回的行，以及根据实验设置，是否有预订状态信息。...因果语言模型 一个单一的训练序列由连接组成 ，允许我们建模序列 x_t 上的联合概率。给定该形式的示例序列 其中每个 x_i 来自一组固定的符号，语言建模的目标是学习 p(x)。...在生成过程中，与最后一个令牌对应的分数用软最大值进行标准化，生成一个用于对新的 token 进行采样的分布。 实验

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Pandas 秘籍：6~11

更多 在此秘籍中，我们为每个组返回一行作为序列。 通过返回数据帧，可以为每个组返回任意数量的行和列。...除了查找算术和加权均值之外，我们还查找两个 SAT 列的几何和谐波均值，然后将结果作为数据帧返回，其中数据行是均值类型的名称，列是 SAT 类型。...以下函数为传递给它的每个组返回两行。 第一行是条纹的起点，最后一行是条纹的终点。...在数据帧的当前结构中，它无法基于单个列中的值绘制不同的组。 但是，第 23 步显示了如何设置数据帧，以便 Pandas 可以直接绘制每个总统的数据，而不会像这样循环。...在步骤 4 中，我们必须将join的类型更改为outer，以包括所传递的数据帧中所有在调用数据帧中不存在索引的行。 在步骤 5 中，传递的数据帧的列表不能有任何共同的列。

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30 个 Python 函数，加速你的数据分析处理速度！

usecols=['Gender', 'Age', 'Tenure', 'Balance']) df_spec.head() 3.nrows 可以使用 nrows 参数，创建了一个包含 csv 文件前 5000 行的数据帧...让我们从简单的开始。以下代码将基于 Geography、Gender 组合对行进行分组，然后给出每个组的平均流失率。...df['Geography'] = df['Geography'].astype('category') 24.替换值 替换函数可用于替换数据帧中的值。...ser= pd.Series([2,4,5,6,72,4,6,72]) ser.pct_change() 29.基于字符串的筛选 我们可能需要根据文本数据（如客户名称）筛选观测值（行）。...30.设置数据帧样式 我们可以通过使用返回 Style 对象的 Style 属性来实现此目的，它提供了许多用于格式化和显示数据框的选项。例如，我们可以突出显示最小值或最大值。

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数据结构与算法（五）| 递归行为及其时间复杂度分析

从思想上理解递归 递归行为从大问题划分为同等结构的小问题着手，每个小问题都和上一级的大问题是同等结构，同等结构的小问题解决了之后所收集来的信息通过分析能够整合出大问题的返回值。...递归就是 「以大化小」 的解决思路。 2. 程序如何运行递归函数 从一个例子来理解递归。 求数组arr[L..R]中的最大值，怎么用递归方法实现。 1）将[L..R]范围分成左右两半。...行 「int leftMax = process(arr, L, mid);」 处时，程序好像又返回去执行了函数 「process(arr, 0, 3)」 ，那么它在系统中其实是暂时把之前运行的一些列...虚线栈帧弹出，此时计算出了 「process(arr, 0, 1)」 即arr数组0 ~ 1上的最大值，第10行计算出了0~1上的最大值为7。...对于数组arr，假设有N个数据的规模，获取最大值的时间复杂度记为： 根据代码，我们把它分为了左侧部分和右侧部分，其数据量分别为N / 2（即「子递归数据规模同等」），所以，左右两侧递归计算的时间复杂度分别为

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A full data augmentation pipeline for small object detection based on GAN

为了实现4倍的缩小，由池化层执行的四个2倍的下采样步骤被放置在前四组中的每一组的末尾，由反褶积层执行的两个2倍上采样步骤被放在最后两组中的每个的末尾。  ...•空间记忆（第4–17行）：给定时间t的帧f，放置SLR目标（ ）的可能空位（ ）将是从 的帧中存在LR物体（ ）的空位（第4行）- 始终有效（第6行）。...对于间隔 的每个帧ft，算法检查 目标是否与当前帧 的任何目标或已选择的任何空间（Et）重叠（第9-15行）。否则，将 作为新的空位添加到 （第17行）。...如果相机运动过快，则前一帧或后一帧中对象的位置可能对应于图像中的错误位置，例如人行道上的汽车。 •目标关联（第18-28行）：通过最大化运动方向和重叠，为每个空点 计算最佳 。...算法详细说明了获得最终合成视频帧的过程： 1.通过将 中的每个 目标复制粘贴到 上来创建时间图像 （第3行）。通过标记属于 的像素来生成掩码 （第4行）。

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20个能够有效提高 Pandas数据分析效率的常用函数，附带解释和例子

如果axis参数设置为1，nunique将返回每行中唯一值的数目。 13. Lookup 'lookup'可以用于根据行、列的标签在dataframe中查找指定值。假设我们有以下数据： ?...Memory_usage Memory_usage()返回每列使用的内存量（以字节为单位）。考虑下面的数据，其中每一列有一百万行。...Merge Merge()根据共同列中的值组合dataframe。考虑以下两个数据: ? 我们可以基于列中的共同值合并它们。设置合并条件的参数是“on”参数。 ?...Select_dtypes Select_dtypes函数根据对数据类型设置的条件返回dataframe的子集。它允许使用include和exlude参数包含或排除某些数据类型。...作者：Soner Yıldırım deephub翻译组：Oliver Lee DeepHub 微信号 : deephub-imba

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中科院牛津华为诺亚提出：CenterNet，One-stage目标检测最强算法！可达47mAP，已开源！

引言 传统的基于关键点的目标检测方法例如最具代表性的 CornerNet [1] 通过检测物体的左上角点和右下角点来确定目标，但在确定目标的过程中，无法有效利用物体的内部的特征，即无法感知物体内部的信息...CenterNet 原理 我们抑制误检的原理基于以下推论：如果目标框是准确的，那么在其中心区域能够检测到目标中心点的概率就会很高，反之亦然。...Baseline 和 Motivation 其实不光是基于关键点的 one-stage 方法无法感知物体内部信息，几乎所有的 one-stage 方法都存在这一问题。...高达32.7，这意味着即使我们把条件限制的很严格：只有那些与 ground-truth 的 IoU< 0.05 的才被认定为错误目标框，每100个预测框中仍然平均有32.7 个错误目标框！...第二行的试验中，我们将 CornerNet 的corner pooling 替换成了 cascade corner pooling，性能提升了0.7% (37.6% vs 38.3%)。

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