一、利用2d-2d进行位姿估计源码如下：//
//
#include <iostream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/features2d/features2d.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <
从零到一实现snake算法1、Snake算法原理2、基于曲线演化的实现方法2.1演化方程推导2.2离散化过程2.3 代码实现3、基于水平集的实现方法4、讨论与分析源码地址[snake](https://github.com/woshimami/snake) 1、Snake算法原理Kass等人1最早于1988年提出了主动轮廓模型，该方法通过构造能量函数，从而将图像分割转化为求解能量泛函极值的问题，
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2024-07-18 20:09:49
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很多人都讲在神经网络处理前要进行归一化，有很多好处，比如让各个参数值的影响力初始的时候都一样等等。今天我不讲这个，我来讲一个我实际的例子，说说归一化的问题。我最近在学习keras，为了搞明白这个的网络结构和运算原理，我决定一层一层，一点一点的通过keras的函数搭建一个网络。网络很简单，就是一个输入，一个输出，线性网络，没有阈值没有激活函数。简单的说就是想验证一下计算过程和训练过程。问题来了，当我
float: x.as_integer_ratio():把浮点型转换成分数最简比 x.hex():返回当前值的十六进制表示 x.fromhex():将十六进制字符串转换为浮点型 float与long的其它内部功能与int的一样 name='Vera'
print(type(name)) #type 获取类
print(dir(name)) #dir 获
https://en.wikipedia.org/wiki/Least_squares 動差估計法( MM, The Method of Moment ) 最小平方法( LSQ, The Method of Least Square ) 最大概似估計法( ML, The Method of Maxi
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2016-12-06 15:32:00
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最小均方算法，即Least-Mean-Square，LMS。其提出受到感知机的启发，用的跟感知机一样的线性组合器。 无约束最优化问题 LMS算法的目标就是找到一组权值向量，使其输出响应跟期望响应最接近。E(w)，其对权值向量连续可微，用来描述输出响应跟期望响应的差距，也就是值越小越好。于是我们的目标就是酱紫： 找到一个最优的权值向量w∗，对于任何w都有： E(w∗)≤E(w)
曲线拟合是一个经典的问题，将其数学化后是：已知训练数据x和对应的目标值t。通过构建参数为w的模型，当新的x出现，对应的t是多少。本文将从误差和概率的角度探讨如何解决曲线拟合的问题，具体地，将阐述以下概念：误差函数正则化最大似然估计（MLE）最大后验估计（MAP）贝叶斯误差角度误差函数直观的解决思路是最小化训练误差，公式如下： minw12∑n=1N{y(xn,w)−tn}2正则化上面的方法会遇到过
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2024-05-28 08:22:43
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在数据科学和数值优化领域，拟合二元函数组以求解特定参数值是一种常见的需求。Python 提供了 `scipy.optimize.least_squares` 函数，使得在处理这样的问题时更加简便。本文将详细记录如何使用 `least_squares` 函数来拟合二元函数组的过程，包括背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试以及预防优化。
## 问题背景
在科学实验和工程计算中，常常需要通过
本文针对n个未知数，大于n个方程组。求解未知数的问题，matlab代码。一、首先，请注意，本文说的是线性超定方程组，方程组是线性的，不含有未知数的出发以及乘方。求线性超定方程组，有这么几种方法：1. 直接法2. QR分解3. SVD分解4. 迭代法本文首先选用直接法求解线性方程组，计算效率快，运行方便，代码短。二、以2个未知数，四个方程为例。也可以是n个未知数，大于n个方程组求解。随意一个方程组：
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2024-09-23 13:27:24
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Summary本文提出超越神经架构搜索（NAS）的高效神经架构搜索（ENAS），这是一种经济的自动化模型设计方法，通过强制所有子模型共享权重从而提升了NAS的效率，克服了NAS算力成本巨大且耗时的缺陷，GPU运算时间缩短了1000倍以上。在Penn Treebank数据集上，ENAS实现了55.8的测试困惑度；在CIFAR-10数据集上，其测试误差达到了2.89%，与NASNet不相上下（2.65
from scipy.spatial.distance import pdist, squareformpdist这是一个强大的计算距离的函数scipy.spatial.distance.pdist(X, metric='euclidean', *args, **kwargs)参数X：ndarrayAn m by n array of m original obser
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2024-03-19 16:41:12
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# 学习如何在R语言中实现偏最小二乘法（Partial Least Squares, PLS）
偏最小二乘法（PLS）是一种用于回归和特征提取的统计方法，广泛应用于化学、社会科学以及生物医学等领域。对于刚入行的小白来说，理解和实现PLS分析可能会有些困难，但通过以下步骤，我们可以清晰地实现这一过程。
## 整体流程
以下是实现PLS分析的基本步骤：
| 步骤 | 描述
论文：https://arxiv.org/pdf/1603.06937.pdf代码：http://www-personal.umich.edu/~alnewell/poseStacked Hourglass Networks for Human Pose EstimationAbstract本文为人体姿态估计任务提出了一种新的卷积网络结构。所有尺度上的特征都被处理和整合，以最佳地捕捉与身体相关的各
最小二次方时序差分学习------------------------------------------------------------------------------------------------------LSTD Bradtke and Barto (1996). Linear least-squares algorithms for temporal difference
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2022-05-18 20:59:43
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位运算1、原码、反码和补码计算机内部使用补码来表示2、按位运算实现快速计算(1) 通过^(异或)快速交换两个整数。a^=b
b^=a
a^=b(2) 通过a&(-a)快速获取a的最后为1 位置的整数。00 00 01 01 -> 5
&
11 11 10 11 -> -5
- - -
00 00 00 01-> 14、利用位运算实现整数集合一个数的二进制表示可
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2024-04-25 16:57:49
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机器人学导论 一、空间变换（1）位姿前言坐标系位姿位置姿态位姿变换映射平移旋转变换复合变换逆变换旋转矩阵，变换矩阵的意义旋转矩阵的意义变换矩阵的意义后记 前言由于视觉伺服与机械臂关系紧密，因此还是从基础开始，把机器人运动学记录一下。本篇记录刚体的位姿。实际上，空间变换在SLAM专栏里已经讲过一次了，不过机器人学导论给出了更详细的刚体运动说明。坐标系通常有两个坐标系，一个是用于参考的世界坐标系（笛
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2024-02-10 00:56:49
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Wikipedia Github-1 Github-2The method of iteratively reweighted least squares (IRLS) is used to solve cehe form: argminβ∑i=1n|yi|−fi(β)|p\und
原创
2017-11-23 09:00:37
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Overview相关代码：pose_estimation in cggos/slam_park_cg
Features Based Method2D-2D: Epipolar Geometry2D-2D 对极几何 主要涉及到基础矩阵、本质矩阵和单应性矩阵的求解，并从中恢复出旋转矩阵 和平移向量 。计算机视
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2023-12-29 23:18:51
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文章目录简介开启机械臂底层节点，包含了moveit开启深度相机配置相机的TF坐标系find-object-2d安装运行效果图像坐标系转换机器人坐标系控制机械臂 简介本文使用 wheeltec，代码中型号为mini_mec_moveit_six，6自由度机械臂小车。实现用深度相机，检测目标的3D位姿，从图像坐标系转换到机器人坐标系，并用机械臂moveit抓取目标。完整流程的大概实现。开启机械臂底层
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2024-10-30 12:43:38
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车牌定位算法在车牌识别技术中占有很重要地位，一个车牌识别系统的识别率往往取决于车牌定位的成功率及准确度。 车牌定位有很多种算法，从最简单的来，车牌在图像中一般被认为是长方形，由于图像摄取角度不同也可能是四边形。我们可以使用OpenCV中的实例： C:/Program Files/Open
