作者丨paopaoslam标题：HybVIO: Pushing the Limits of Real-time Visual-inertial Odometry作者：Otto Seiskari, Pekka Rantalankila, Juho Kannala, Jerry Ylilammi, Esa Rahtu, and Arno Solin机构：Spectacular AI Helsink
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2022-07-28 10:12:04
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译者 | Arno |Analytics Vidhya前言：本文为大家介绍了5个关于奇异值分解（SVD）的应用，希望对大家有所帮助。想要获取更多的机器学习、深度学习...
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2021-09-16 09:30:38
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package cn.ifiv5.IP;
import java.io.*;
/** * * @author Arno */public class Main {
public static void main(String[] args) { &nb
原创
2009-09-25 11:11:45
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ERP数据
《Interaction of Bottom-up and Top-down processing in the fast visual analysis of natural scenes》相关的数据集地址：
https://sccn.ucsd.edu/~arno/fam2data/publicly_available_EEG_data.html
《An efficient P3
原创
2021-09-08 17:42:44
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/** *@n*@n 程序:SerialPortModel(C#版本)*@n 功能:多串口 + 多设备 + 多指令(n:m:z)，轮询及数据缓冲解析(管收不管埋)*@n 作者:陈富(arno1988@163.com) 2013-10-08*@n 网址:
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2013-10-29 21:40:00
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译者 | Arno来源 | MediumXLNet是一种新的预训练模型，在20项任务中表现优于BERT，且有大幅度的提升。这是什么原因呢？在不了解机器学习的情况下，不难估计我们捕获的上下文越多，预测就越准确。因此...
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2019-09-10 22:12:00
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译者 | Arno【导读】：本文介绍了最先进的自然语言处理库——PyTorch-Transformers。 概览我们在本文中将介绍最新且最先进的的NLP库：PyTorch-Transformers我们还将在Python中使用PyTorch-Transformers实现流行的NLP模型(如谷歌的BERT和OpenAI的GPT-2) !正如我们所知，这有可
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2024-05-06 07:43:10
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从生态系统的视角看，OpenTofu 那颇具变革性的"可信潜力"或可为推广通用标准扮演关键引领角色。译自Can OpenTofu Become the of Infrastructure as Code?，作者 Ohad Maislish 是 env0 的首席执行官和联合创始人，也是 OpenTofu 项目的创始团队成员。在 env0 之前，Ohad 是 Arno Software(一家
翻译
2024-03-14 10:26:40
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译者|Arno目标检测(Object detection)是一种计算机视觉技术，旨在检测汽车、建筑物和人类等目标。这些目标通常可以通过图像或视频来识别。目标检测在视频监控、自动驾驶汽车、人体跟踪等领域得到了广泛的应用。在本文中，我们将了解目标检测的基础知识，并回顾一些最常用的算法和一些全新的方法。目标检测的原理目标检测定位图像中目标的存在，并在该目标周围绘制一个边界框(bounding box)。
译者|Arno当我们说卷积神经网络（CNN）时，通常是指用于图像分类的2维CNN。但是，现实世界中还使用了其他两种类型的卷积神经网络，即1维CNN和3维CNN。在本指南中，我们将介绍1D和3D CNN及其在现实世界中的应用。我假设你已经大体上熟悉卷积网络的概念。2维CNN | Conv2D这是在Lenet-5架构中首次引入的标准卷积神经网络。Conv2D通常用于图像数据。之所以称其为2维CNN，是
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2024-01-29 08:48:24
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作者|Dataman编译|Arno这篇文章的目的是介绍关于利用自动编码器实现图像降噪的内容。在神经网络世界中，对图像数据进行建模需要特殊的方法。其中最著名的是卷积神经网络(CNN或ConvNet)或称为卷积自编码器。并非所有的读者都了解图像数据，那么我先简要介绍图像数据(如果你对这方面已经很清楚了，可以跳过)。然后，我会介绍标准神经网络。这个标准神经网络用于图像数据，比较简单。这解释了处理图像数据
长久以来，复杂布局一直是印刷媒体的一个主要关注点。出版物如杂志、报纸上固有的物理限制导致它们创造了非常复杂的流布局。在这样的布局中，内容可 以跨越多个列显示并且可以环绕在图片和表格周围进行编排。布局需要能够在整个排版过程中随着内容添加和改变进行动态调整。Adobe正通过向W3C提案CSS Regions Module与CSS Exclusions Module，力图将该层次的布局控制引入到Web中。 从Arno Gourdol发布的新闻来看，该提案包含4个关键特性： 线性内容（Threading content）：内容从一个区域“流向”另一个区域；任意形状容器（Arbitrarily shap
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2012-05-22 08:51:00
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