realsense D435 标定 文章目录realsense D435 标定1.确定是否需要标定设备信息步骤操作打印标定目标开启标定程序校正结果展示比较 文档 1.确定是否需要标定工具:Depth Quality Tool要求:将相机对准平坦的表面，例如约1至2米（3至6英尺）的墙壁。 避免黑色表面。 目视检查墙壁的深度图像显示。 图像上有很多黑点或黑洞，表明相机未校准。原始图像:表明相机需要标
笔者在这几天看了一些关于图像特征化的内容，发现图像相似性搜索领域，一般先图像特征量化，然后进行相应的匹配。1、方向一：描述符。先抽取图像局部特征符，根据一些匹配算法进行匹对，较多适合在图像比对，人脸比对等领域；2、方向二：描述符的特征。先抽取图像局部特征符，描述符堆砌然后降维下来，成为拥有全局信息的图像特征向量，适合形成图指纹；3、方向三：颜色特征。使用直方图，后计算两两之间的误差，较多使其向量化
我个人对这个搜索的理解就是以BFS的思想写DFS。具体来说就是，首先深度优先搜索k层，若没有找到可行解，再深度优先搜索k+1层，直到找到可行解为止。由于深度是从小到大逐渐增大的，所以当搜索到结果时可以保证搜索深度是最小的。这也是迭代加深搜索在一部分情况下可以代替广度优先搜索的原（还比广搜省空间）。 前提：题目一定要有解，否则会无限循环下去。 好处：1.时间复杂度只比BFS稍差一
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2023-12-24 18:50:03
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搜索通过一定的顺序，枚举每一个数据（经常会通过一些判断条件去掉无意义的数据，即剪枝），找到想要的数据的过程。深度优先搜索（dfs）深度优先搜索属于图算法的一种，是一个针对图和树的算法，应为缩写为dfs(Depth First Search)。深度优先搜索是图论中的经典算法，利用深度优先搜索算法可以产生目标图的相应拓扑排序表，利用拓扑排序表可以方便解决很多相关的图论问题，如最短路径问题等等。一般运用
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2024-06-21 08:13:52
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文章目录深度优先搜索（DFS）广度优先搜索（BFS）区别DFS例题:八皇后问题AC代码思路整理BFS例题：奇怪的电梯AC代码思路整理 深度优先搜索（DFS）深搜在无减枝的情况下，一般称之为 暴力搜索 ，其时间复杂度极高， 形象地说，一条路走到黑，一直走到走不通了再回到上一个结点然后继续向下走，直到走完整张图！ 深搜需要遍历整张图，多用来解决求问题有多少个解、多少条路径、最大路径…等相关问题 深搜
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2024-02-27 21:30:27
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召回率(Recall Rate,也叫查全率)是检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率；精度是检索出的相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率。 召回率(Recall)和精度(Precise)是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。 基本概念编辑对于数据测试结果有下面4种情况：TP: 预测为正，
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2023-06-19 13:59:02
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高精度数的储存形式1.使用字符串 字符串是由一个一个的字符连接而成的，每个字符可以用于保存一个数位单元。可以把一个数字作为字符存放在字符串中，也可以把数字转换成ASCII码来保存。由于美意字符的最大ASCII码的值是255，因此可以使用256进制来保存数据。例如，把十进制456789变成一个字符串：（456789）10 = （6，248，85）256 = chr（6）&chr（248）&
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2024-08-30 09:12:27
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常用算法思想概述 在实际应用中，不同的问题往往解题的思路不同。如果找不到一个合适的思路，那么可能使求解决过程变得复杂，更有甚者无法求解得到结果。选择合理的思路，往往可以帮助用户理清问题的头绪，更快地解决问题。算法就是起到了这个作用。 根据问题的不同，我们可以采用如下几种常用的算法来进行求解。穷举算法思想递推算法思想递归算法思想分治算法思想概率算法思想穷举算法思想 穷举算法（Exhaust
# 深度学习精确度和召回度的实现
## 1. 流程概述
在深度学习领域，精确度和召回度是评估模型性能的重要指标。精确度衡量了模型预测为正例的样本中有多少实际为正例，而召回度衡量了模型能正确预测为正例的样本所占的比例。本文将指导你如何计算和使用深度学习模型的精确度和召回度。
以下是实现精确度和召回度的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
|-----|-----|
| 1.准备数据 | 获取数据
原创
2023-07-22 02:09:13
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目的本文档对测量系统领域中精确度、准确度、分辨率和灵敏度之间的区别作出解释。适用人群本文档适用于需要处理并解释DAQ测量系统结果的用户。概述仪器制造商通常都会提供设备规格，其中标注了精确度、准确度、分辨率与灵敏度。不幸的是，并不是所有规格都互相统一或拥有相同术语表达方式。此外，即使这些参数已经被标注，您知道如何将其应用于您的系统或者正在测量的变量吗？有些规格仅给出了最坏情况下的参数，而有些则考虑了
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2023-12-04 16:16:34
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模型开发周期需要经历从数据收集到模型构建的各个阶段。 在这之前重要的是花时间思考给定的问题并获得专业领域知识。 在这个阶段，你应该对这个问题采取结构化思维，即考虑一个特定问题的所有可能方面的思考过程。 一、获取更多的数据 增加数据往往是一个很好的思路，这样可以数据可以“告诉”我们更多的信息，而不是仅仅依靠假设和弱相关性来构建模型，更多的数据无疑能带来更好更精确的模型。 科学竞赛中获取到的数
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2024-01-26 10:38:13
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Where优化主要是在SELECT中，因为他们最主要是在那里使用，但是同样的优化也可被用于DELETE和UPDATE语句。MySQL的一些优化列在下面：删除不必要的括号：((a AND b) AND c OR (((a AND b) AND (c AND d))))
-> (a AND b AND c) OR (a AND b AND c AND d)常数调入：(a -> b>5
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2024-07-23 19:35:29
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（一）深度优先搜索深度优先搜索（Depth First Search），顾名思义就是在搜索树或图的时候优先考虑深度。对于深度优先搜索，当某结点还有没有遍历到的左、右节点时，就遍历（优先左节点），即将遍历的子节点压入栈中；如果某节点的左右节点都已经遍历过了，那么就将该节点从栈中弹出这就有点像回溯了，事实上，它的确也有一种回溯的思想在里面当一个节点已经完成了它的使命，即它已经没有子节点可以遍历的时候，
## Python深度学习精确度、召回率
深度学习在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得了巨大的成功。而在这些应用中，评估模型的性能是至关重要的。精确度和召回率是常用的评估指标之一，用于衡量分类模型的性能。
### 1. 精确度和召回率的定义
精确度（Precision）是指模型预测为正例的样本中，实际为正例的比例。召回率（Recall）是指实际为正例的样本中，被模型预测为正例的比例
原创
2023-09-03 15:20:06
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简单搜索广度优先搜索概述广度优先搜索（宽度优先搜索，BFS）是树或图的一种遍历策略。其思想是从一个顶点V0开始，遍历每一个点时，依次遍历其所有的邻接点，然后再从这些邻接点出发，同样依次访问它们的邻接点。按照此过程，直到图中所有点都被访问到。应用经典问题：迷宫问题。解题思路广度优先搜索在解题中，先将题目进行解释，理清问题中树的层次，先对第一层结点进行检查，检查目标是否存在；不存在则将第一层所有结点逐
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2024-08-01 01:18:52
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在正常的使用条件下，仪表测量结果的准确程度叫仪表的准确度。准确度等级是衡量仪表质量优劣的重要指标之一。我国工业仪表精度等级有：0.005、0.02、0.05、0.1、0.2、0.35、0.4、0.5、1.0、1.5、2.5、4.0等。级数越小，精度(准确度)就越高。精度等级是以它的允许误差占表盘刻度值的百分数来划分的,其精度等级数越大允许误差占表盘刻度极限值越大。量程越大,同样精度等级的,它测得压
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2023-12-22 20:08:47
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当我们训练好一模型之后，如何判断模型的好坏呢，这就需要用到评价指标（evaluation metrics）。下面介绍一下在二分类任务中的一些评价指标。真实-Positive（正方形左侧）真实-Negative（正方形右侧）预测-Positive（圆形内）TP(True Positive)FP(False Positve)预测-Negative（圆形外）FN(False Negative)TN(Tr
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2023-07-25 20:48:08
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视觉跟踪领域国际顶级赛事 Visual-Object-Tracking Challenge (VOT) 2017年结果出炉，结合传统滤波及深度学习的方案取得最佳成绩。本文是第二名北京邮电大学代表团队的技术分享。他们基于滤波的框架，抛弃传统特征，只使用CNN特征，减少了特征冗余，缓解了模型过拟合，使追踪器在速度和精度上都有不小的提高。代码分享链接：https://github.com/he01010
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2024-07-01 20:05:51
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# 深度学习中的精确度和召回率
## 1. 简介
深度学习是一种机器学习的方法，通过模拟人脑神经网络的工作方式来实现对大规模数据的处理和分析。在深度学习中，精确度和召回率是衡量模型性能的重要指标。精确度（Precision）指的是模型正确预测为正样本的比例，召回率（Recall）指的是模型正确预测为正样本的样本数量占所有正样本数量的比例。
在本文中，我将向你介绍深度学习中如何计算精确度和召回
原创
2023-09-12 11:31:00
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在处理Python编程中的精确度问题时，尤其是在涉及金融、科学计算等领域，它可能会导致一些令人困惑的结果。而我会为大家详细描述如何一步步识别并解决“Python精确度”类型的问题。
## 问题背景
在某个金融系统中，我们需要对交易金额进行精确的计算和处理。系统对用户的每一个交易都要求有极高的精度，而开发过程中我们发现，在某些情况下，计算结果并不如预期。这不仅影响了用户体验，还可能导致资金错乱，
