思想相机视图进行特征提取和深度估计，根据深度估计的信息和特征进行融合，得到三维空间的特征生成pillar
生成图像空间内的三维坐标，根据特征下采样的倍数及深度数来生成上述三维坐标变换到点云空间，有以下几步变换
图像是有数据增强的，如旋转、平移、缩放等，浓缩成两个变换，仿射和平移，那第一步是增强后的三维坐标还原为原始的三维坐标，即平移和仿射的逆变换图像坐标系到相机坐标系，即乘以内参矩
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2024-05-24 19:24:11
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Beam Search的问题先解释一下什么要对Beam Search进行改进。因为Beam Search虽然比贪心强了不少，但还是会生成出空洞、重复、前后矛盾的文本。如果你有文本生成经验，一定对这些现象并不陌生。在语言模型还不像如今的BERT、GPT这么厉害的时候，这种现象更加明显。没有经验也没关系，我们来看一个论文里面的例子。输入模型的引文（context)"The study, publish
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2024-03-01 22:11:47
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学习笔记 1. 什么是Transformer《Attention Is All You Need》是一篇Google提出的将Attention思想发挥到极致的论文。这篇论文中提出一个全新的模型，叫 Transformer，抛弃了以往深度学习任务里面使用到的 CNN 和 RNN。目前大热的Bert就是基于Transformer构建的，这个模型广泛应用于NLP领域，例如机器翻译，问答系统，文
bevfusion代码复现环境部署mit版本bevfusion代码github地址基于mmdet3d版本框架的bevfusion复现Fast-BEV代码复现实践BEVFustion-TensorRT部署BEV各算法环境部署实战汇总如果觉得本文章可以，一键三连支持一波，^_^
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1 环境安装ubuntu20.04，python-3.8, torc
二、工程配置2.1.fusion app配置新建工程在主页点击加号新建工程-->选择空白模板，再点击创建，创建完成按如下配置：增加子页面在子页面，点击+号，选择底栏模板，页面名称“哔哩哔哩”。注意这里的页面名称需要和代码中进入子页面("哔哩哔哩")中的文字匹配，这也是fa实现子页面跳转的关键。再点击刚建好的子页面，在程序启动事件中增加如下代码：加载网页("https://m.bi
如何更好的使用BEMBEM是由Yandex团队提出的一种CSS Class 命名方法，旨在更好的创建CSS/Sass模块。他需要遵循一些特殊规定，有些人认为这些规定很冗余，但是我发现他们对于理解DOM有着很大的帮助。你可以去查看我之前的文章去了解为什么BEM如此伟大。或者你可以去查看这几篇中文文章来了解BEM(《BEM的定义》《为什么我们需要BEM》)。今天这篇文章，是我在假设你对BEM和Sass
背景BERT（2018）和RoBERTa（2019）在处理文本语义相似度等句子对回归的任务上，都有不错的效果。但BERT在计算句子相似度时，需要将两个句子都输入到网络中，这就会产生巨大的计算开销。在10000个句子中找到相似的句子需要5000w次推理计算，这项任务在V100GPU上大约耗时65h。BERT的构造使得它既不适用于语义相似度搜索，也不适合于聚类等无监督任务。有研究尝试将整个句子输入到B
文章目录一、成员变量二、构造函数和析构函数2.1 构造函数2.2 析构函数三、内部类3.1 tls锁及用户数据Wrapper3.1 读辅助类ScopedPtr3.3 修改所用的Functor四、内部调用函数4.1 直接读取函数4.2 Wrapper增删函数五、外部调用函数5.1 读函数5.2 写函数六、总结 在服务端开发中，我们经常会碰到需要热加载的情况，需要在不影响持续请求的情况下更新数据，
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2024-10-28 11:23:06
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文章目录前言一、β-vae的提出二、β-vae框架推导1.假设2.推导三、DISENTANGLEMENT METRIC 前言文章：β-VAE: LEARNING BASIC VISUAL CONCEPTS WITH A CONSTRAINED VARIATIONAL FRAMEWORK beta-vae 本文是在传统VAE的基础上，对VAE的loss进行了改进，在loss的第二项KL散度项加上一个
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2024-05-22 15:12:59
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当今，商业环境变化不断加快，商业驱动力无法得到有效支撑的话，企业会处于竞争劣势。随着云计算时代的来临，商业环境中超过半数的x86服务器已经应用了虚拟化技术。虚拟化技术降低了成本，提升了资源利用率并带来了更敏捷的业务效率，但是与此同时，也对系统及应用软件管理员的技术水平和人员数量提出了更高的要求。另外，企业需要保有自己的专家专门负责调整和维护这些系统，更多的IT预算将花费在运营和维护方面，业务的上线
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2024-04-22 16:22:28
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不久前，入了一台大概70年前(不确定)的相机——福伦达折叠120胶片相机Bessa i。看起来，就非常的帅气，而且，它是可以正常使用的。入手后，迫不得已的买来120胶卷，先是几卷黑白，然后有购入几卷分装的黑白练习卷，准备尝试一下，这神奇的老相机。别看只有不到2000元，但这可是货真价实的中画幅，比全画幅的相机，底还要大哦。但毕竟是几十年前的相机，它最大的问题是——无法精确对焦，自身无法测光。要说测
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2024-05-06 16:30:44
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自动驾驶量产需要对环境进行3D感知。大多数时候，智能汽车在道路上行驶时不需考虑高度，这使得BEV感知成为一种充分的表示。以往2D检测需要大量手工规则的Sensor Fusion才能升维到 3D，因此对于相机感知模块而言，转向BEV将收益巨大！在众多的自动驾驶方案中，基于BEV感知的算法以其模态融合简易、优化方式简单，无疑成为当前自动驾驶技术风向标之一，在未来几年甚至更长一段时间内影响工业界和学术界
李宏毅2021年机器学习作业7学习笔记前言一、问题描述二、实验过程2.1 跑助教提供的原始代码2.2 修改窗口2.3 加Linear Learning rate decay2.4 改变窗口切取位置2.5 后续可以改进的方向：postprocessing2.6 后续可以改进的方向：换pre-train model三、总结 前言声明：本文参考了李宏毅机器学习2021年作业例程，开发平台是kaggle
这篇文章只讲述我看完视频和代码之后对ViT的理解，特别是代码中是怎么实现的网络结构。1.整体结构 这是论文中给出的图，整体思想就是将图片给切成一个个patch，将patchs看作是NLP中的单词输入进网络，通过数个Transformer Encoder后输出class token来进行分类。整体的结构还是很清晰的，接下来我就结合代码来一步步讲解ViT是怎样通过代码实现的。 2.
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2024-03-30 18:03:13
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1.引言YOLO自诞生以来，每个版本都会引起学术界和工业界的极大关注。在工业界，即使精度稍差，YOLO往往也会比一些Two-Stage的目标检测器更受青睐，因为它是真的很快，完全能满足实时性的应用要求。YOLO最新的版本是YOLOv3，主要改进是提升了小目标检测的效果。YOLOv3官方的权重是在COCO数据集上训练的，总共有80类目标，但是在实际应用中，我们往往需要检测特定的目标。比如在自动驾驶应
多媒体讲解器功能按照播放器功能和灯光控制功能分类。播放功能分类简易型具备按键操作功能TF卡升级/在线播放U盘升级/在线播放具备人体接近检测功能/红外/雷达自动播放讲解功能自动停止讲解功能自动播放音乐/自动切换到讲解功能/切换会音乐功能可以考虑电池供电基本型 - 具备基本功能具备简易型所有功能具备红外线遥控/无线遥控功能增强型 - 基本型+Zigbee控制具备简易型的所有功能具备Zigbee控制功能
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2024-01-08 11:55:29
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1. void的使用 空值一般采用 void 来表示，同时void也可以表示变量 也可以表示函数没有返回值哈 使用了 void 就不能够使用 return 哈 let sum = function(): void { console.log("你好啊"); }; 使用了 void 就不能够使用 re
原创
2022-09-01 17:25:08
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Redis详解及使用前言：对于缓存这个概念大家应该都清除，在项目开发中，为了避免用户频繁请求数据库，比如类似于淘宝这样的大量请求下，导致服务器的数据库访问压力过大导致崩溃，因此我们通过设置缓存来解决数据库压力过大的问题；此篇博客将主要对于redis缓存进行介绍1.redis简介redis概念Redis 是速度非常快的非关系型（NoSQL）内存键值数据库，可以存储键和五种不同类型的值之间的映射；键的
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2023-07-10 19:02:07
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redis简介Redis是一个开源，高级的键值存储和一个适用的解决方案，用于构建高性能，可扩展的Web应用程序。Redis有三个主要特点，使它优越于其它键值数据存储系统 -Redis将其数据库完全保存在内存中，仅使用磁盘进行持久化。与其它键值数据存储相比，Redis有一组相对丰富的数据类型。Redis可以将数据复制到任意数量的从机中。
Redis的优点以下是Redis的一些优点。异常
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2023-07-04 16:15:46
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详细通俗讲解IPsec技术
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精选
2012-04-25 10:21:38
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