文章目录一. 传感器分类二. 作用三. 系统组成四. 位置表示五. 数据格式六. ROS中GPS数据格式sensor_msgs/NavSatFixROS中GPS数据主要包含这四类，分别是gps 裸数据ros封装，位置，时间以及速度。并不是所有的GPS设备都有这四类数据的，具体看GPS硬件设备。 一. 传感器分类在自动驾驶或者机器人领域，传感器的使用按照测量对象划分，可分为两大类，一类是测量自身状
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2023-09-01 07:54:51
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MCNN（简单理解）:三列卷积神经网络，分别为大中小三种不同尺度的卷积核，表示为L列(使用大尺度卷积核: 9*9, 7*7, 7*7,7*7), M(使用中等尺度卷积核: 7*7, 5*5, 5*5, 5*5), S列(使用小尺度卷积核: 5*5, 3*3, 3*3, 3*3)),其目的在于使用多种尺度的卷积核来适应不同尺度的人头大小。最后将L,M,S三列卷积神经网络进行合并，得到网络生成的密度图
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2023-09-28 22:31:51
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GPS是英文Global Positioning System（全球定位系统）的简称。NMEA0183() 协议是由美国国家海洋电子协会开发、 维护并发布的标准 ,用于航海远洋时使用的电子仪器之间的通信. 目前大部分的 GPS 接受设备都遵循这一标准.【Tim (xtimor@gmail.com) 提供了一个非常完善的 NMEA 解码库，在以下网址可以下载到：https://sourceforge
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原创
2021-07-13 17:43:26
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RNN是序列建模的核心基础，LSTM/GRU等是其优化版本，而Transformer则是序列建模的革命性突破（通过自注意力机制替代循环结构）在深度学习领域，按数据类型与处理逻辑分类是最常见、最基础的分类方式之一，因为它直接关联数据的固有特性和模型的核心设计逻辑，也是初学者入门时最先接触的分类框架。
注：1.本博文持续更新中，文章较长，可以收藏方便下次阅读。2.本人原创，谢绝转载。1. R-CNN：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation技术路线：selective search + CNN + SVMsStep1:候选框提取(selective sea
RFM模型 - 客户型关系管理
用户分类(RFM模型)：对比分析不同用户群体在时间、地区等维度下交易量，用户交易金额指标，并根据分析结果提出优化建议
#R：最近一次消费时间（最近一次消费时间到参考时间的长度）；
#F：消费的频次（单位时间内消费了多少次）；
#M：消费的金额（单位时间内总消费金额）。
第一步：明确问题
#1.对数据进行描述性统计
#2.用户分类(RFM模型)：对比分析不同
机器学习新手，接触的是《机器学习实战》这本书，感觉书中描述简单易懂，但对于python语言不熟悉的我，也有很大的空间。今天学习的是k-近邻算法。 1. 简述机器学习 在日常生活中，人们很难直接从原始数据本身获得所需信息。而机器学习就是把生活中无序的数据转换成有用的信息。例如，对于垃圾邮件的检测，侦测一个单词是否存在并没有多大的作用，然而当某几个特定单词同时出现时，再辅以考虑邮件的长度及其他
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2024-10-22 21:26:39
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第七章 面向对象分析 分析类 在分析对象模型中，分析类是概念层次上的内容，用于描述系统中较高层次的对象。实体类：表示系统存储和管理的永久信息；边界类：表示参与者与系统之间的交互；控制类：表示系统在运行过程中的业务控制逻辑。分析活动 需求分析的重点在于理解系统本身，它将需求获取阶段产生的用例和场景转换成分析模型。识别分析类识别边界类通常
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2024-07-16 13:03:58
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目录SVM基本概念线性分类与非线性分类线性分类 非线性分类拉格朗日乘算法 等式约束 不等式约束对偶问题KKT条件核函数SMO算法 实例：线性基础 实例：线性展示图SVM基本概念SVM理解图： SVM：支持向量机，因其英文名为support vector machine，故一般简称SVM，通俗来讲
在机器学习中，目标要么是预测（prediction），要么是聚类（clustering）。本文重点关注的是预测。预测是从一组输入变量来预估输出变量的值的过程。例如，得到有关房子的一组特征，我们可以预测它的销售价格。预测问题可以分为两大类：1、回归问题：其中要预测的变量是数字的（如房屋的价格）；2、分类问题：其中要预测的变量是“是/否”的答案（如预测某个设备是否会故障）了解了这点，接下来让我们看看机
# 深度学习植被分类入门指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你入门深度学习植被分类。深度学习是一种强大的机器学习技术，它可以自动从大量数据中学习特征，用于图像识别、语音识别等多种任务。在本文中，我将详细介绍如何使用深度学习进行植被分类。
## 一、项目流程
首先，让我们通过一个表格来了解整个项目的流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据收集 |
原创
2024-07-30 10:16:29
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前言 遥感和地理信息系统是两个相互独立发展的技术领域，两者在各自的应用范围都发挥着重要的作用，而又在交叉的领域存在着千丝万缕的联系，有研究人员试想将两种技术融合，必能在影像获取和数据处理方面获得很大的进展。一方面遥感能够为地理信息系统提供数据来源，另一方面地理信息系统能够为遥感提供空间数据的处理分析功能。 本博客基于组件式的二次开发。基于IDL调用ENVI软件处理影像的函数接口，使用IDL完成了核
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader1. 数据预处理与加载def get_dataloader(batch
# 深度学习水果分类入门
在这篇文章中，我将为你提供一个关于如何使用深度学习进行水果分类的完整流程。无论你是初学者还是对这个话题有一点了解的开发者，下面的内容都能帮助你开始这一旅程。我们将从高层次的流程入手，逐步深入到每个步骤的具体实现。
## 流程概览
我们可以将水果分类的流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-24 03:59:00
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深度学习多元分类是一种处理复杂分类问题的方法，特别是在数据具有多个标签或类的情况下。这篇文章将详细记录我在解决深度学习多元分类问题时的策略和流程，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法和迁移方案。
## 备份策略
在处理深度学习多元分类项目时，保证数据和模型的安全至关重要。以下是我制定的备份策略。
```mermaid
flowchart TD
A[数据生成] -->
# 深度学习中的分类与回归初探
深度学习是机器学习的一个重要分支，广泛应用于分类和回归问题。对于初学者来说，了解整个流程以及每一步的实现是非常关键的。在这篇文章中，我们将探讨深度学习中分类和回归的基本流程，并提供相应的代码示例。
## 整体流程图
我们可以将深度学习的分类与回归流程概述为以下几个重要步骤：
| 步骤 | 描述
系列文章，从文本分类问题的定义开始，主要讲解文本分类系统的构成，主流的统计学习方法以及较为优秀的SVM算法及其改进。一个文本（以下基本不区分“文本”和“文档”两个词的含义）分类问题就是将一篇文档归入预先定义的几个类别中的一个或几个，而文本的自动分类则是使用计算机程序来实现这样的分类。通俗点说，就好比你拿一篇文章，问计算机这文章要说的究竟是体育，经济还是教育，计算机答不上就打它的屁屁（……）。注意这
机器学习中有两类的大问题，一个是分类，一个是聚类。 在生活中，我们常常没有过多的去区分这两个概念，觉得聚类就是分类，分类也差不多就是聚类，感觉两个没什么太大的区别。下面，我们就具体来研究下分类与聚类之间在数据挖掘中本质的区别。分类算法1.分类算法的说法：分类（classification）:分类任务就是通过学习得到一个目标函数f，把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y中。分类是根据一些给定的已
分类算法一、本质给定一个对象X，将其划分到预定义好的某一个类别Yi中的算法二、分类算法用来解决什么问题人群分类，新闻分类，query分类，商品分类，网页分类，垃圾邮件过滤，网页排序三、有哪些分类算法（2~6为扩展）1. Naive Bayesian Mode 朴素贝叶斯模型最简单的监督学习分类器，这个分类器模型是建立在每一个类别的特征向量服从正态分布的基础上的（据说不满足独立分布，效果也
