Linux Deepin 项目现已正式更名为 Deepin 项目，并已成为国内最流行和活跃的Linux 发行版，一直以“免除新手痛苦、节约老手时间”为口号。深度操作系统(deepin)包含深度桌面环境(Deepin Desktop Environment)和近30款深度原创精品应用，及数款来自开源社区的应用软件，广泛用于支撑用户日常的学习和工作。另外，通过深
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2023-08-14 14:08:29
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最新文章：Virson's Blog1、首先PPS官网上面只提供了i386的版本，现在我们需要的是在64位上安装32位的PPS，因为64位系统中不存在32位gdk相关库，所以只要安装下32位运行库即可 sudo apt-get install ia32-libs2、需要重新打包PPS的安装包以...
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2012-07-27 10:08:00
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# 深度学习 深度报道
深度学习是一种机器学习技术，通过多层神经网络模拟人类大脑的工作原理，可以用来处理复杂的数据、识别模式、进行预测等任务。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域都取得了巨大的成功。本文将介绍深度学习的基本概念以及一个简单的代码示例。
## 深度学习的基本概念
深度学习的核心是神经网络，神经网络由多个神经元组成，每个神经元接收输入并产生输出。神经网络的层数越多，就
原创
2024-05-20 05:44:14
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作者‖ flow目标读者： 对单目结构光深度估计感兴趣的相关研究人员。论文及补充材料链接：https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Riegler_Connecting_the_Dots_Learning_Representations_for_Active_Monocular_Depth_Estimation_CVPR_2019
D435利用深度信息做测距工具利用D435的深度信息，可以做出类似望远镜测距的效果，但是距离比较短，估计撑死10+m，但是0.1米到6米这段距离还是挺准确的。先上个效果图：这里显示的深度图是原深度图（没有对齐），已经对齐的深度图用来保存深度信息了，就没显示出来。这个思路比较简单，直接上代码：#include <iostream>
using namespace std;
#inclu
双目深度算法——基于Cost Volume的方法（GC-Net / PSM-Net / GA-Net）双目深度算法——基于Cost Volume的方法（GC-Net / PSM-Net / GA-Net）1. GC-Net1.1 网络结构及损失函数2. PSM-Net2.1 网络结构及损失函数3. GA-Net3.1 网络结构及损失函数 双目深度算法——基于Cost Volume的方法（GC-N
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2023-10-26 15:41:47
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双目深度估计——视差到深度的两种推导方法 文章目录双目深度估计——视差到深度的两种推导方法0. 基本假设1. 几何法（直观）2. 相机参数推导法3. 总结 0. 基本假设假设双目系统是标准形式，即：两相机内参数相同，即焦距、分辨率等参数一致；两相机光轴平行；成像平面处于同一水平线；假设以左相机坐标系为主坐标系，也就是说两相机只存在X轴方向上的平移变换。1. 几何法（直观）设上面的所有长度的单位为m
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2024-08-18 09:20:29
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基于光场相机的深度估计主要四类方法：目录1、基于多视角的立体匹配2、基于重聚焦、散焦、阴影、纹理等多线索融合的方法3、基于EPI4、基于深度学习参考文献1、基于多视角的立体匹配根据光场相机的成像原理，可以将光场图像想像成为多个虚拟相机在多个不同视角拍摄同一场景得到图像的集合，那么此时的深度估计问题就转换成为多视角立体匹配问题。多视点深度估计的一个主要线索是三维场景经过多个相机成像在不同图像之间形成
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2024-01-25 19:13:40
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一、什么是深度学习？1 为什么叫“深度学习”最初的深度学习主要是指人工神经网络。人工神经网络（下文简称“神经网络”）起源于生物学，但在发展的过程中逐渐摆脱了生物学的气质，而更加偏重统计学、信号学等内容，从而在实践应用中发挥日益重要的作用。人工智能领域的研究重心从结构化或者说高度符号化的知识、规则等构建出的 “专家系统” 转向了数据驱动的 “机器学习”，很大程度上就得益于神经网络的蓬勃发展。下图是一
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2023-09-06 09:08:28
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第1章关键字1.1、定义与声明的区别：定义创建了对象并为对象分配了内存，声明没有分配内存1.2、register请求编译器尽可能将变量存在CPU寄存器中以提高访问速度，register变量必须为CPU寄存器所能接受的类型，它须是一个单一的值，并且长度<=整型的长度，由于register变量可能不放在内存中，故不可以用”&”来获取它的地址1.3、函数前面加static使得函数成为静态函
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2024-08-30 10:40:33
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文章目录前言一、什么是深度学习二、深度学习与机器学习的区别三、深度学习的应用场所1、计算机视觉2、语音识别3、自然语言处理四、深度学习最常用的工具——神经网络总结 前言前面笔者带领大家简单的了解了一下什么是机器学习，并且实现了机器学习的一个简单例子，接下来我们要着重讲的便是机器学习中的深度学习领域一、什么是深度学习 首先我们要
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2023-10-08 00:18:41
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1.1 读懂什么是DL深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。 深度学习其实是一种机器学习的算法：神经网络，也就是一个复杂的 f函数了。它的特点是可以不断的叠加层数。每增加一层，其实也就是就多套了一层函数。
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2023-07-21 17:34:31
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这是一个arXiv上2020年6月底上传的综述“A Survey on Deep Learning for Localization and Mapping: Towards the Age of Spatial Machine Intelligence“，作者来自英国牛津大学，文章覆盖了odometry、mapping和SLAM等。这是一个arXiv上2020年6月底上传的综述“A Survey
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2023-07-28 21:55:01
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一、深度学习（deep Learning）深度学习是机器学习的一个分支。是一种以人工神经网络为架构，对数据进行特征学习的算法。深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。卷积：自动提取特征值全连接层：主要做分类
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2024-03-13 17:03:10
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最近在使用双目摄像机生成深度图，研读一下自带的代码，做一个记录。第一部分： 第一部分是定义了一个命名空间，其中包含许多个类。 第一个类： 1.代码 GrabCallbacks类主要用于抓取图片、计算程序运行所花时间（OnPost函数）、获取fps值（GetFPS函数）和返回处理图片数（GetCount函数）。class GrabCallbacks {
一、简介 从2D图像估计深度是场景重建和理解任务的关键步骤，例如3D目标检测和分割。基于单目图像获得深度信息被定义为MDE问题（Monocular Depth Estimation）。二、参考文献与资料参考论文：1、Deep Ordinal Regression Network for Monocular Depth Estimation(CVPR, 201
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2023-10-23 18:28:06
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# 深度图深度学习入门指南
## 引言
深度学习是一种强大的机器学习技术，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。深度图（Depth Map）是描述图像中各个像素与观察者之间的距离的重要数据类型。在本篇文章中，我们将为初学者提供一个实现“深度图深度学习”的完整流程。
## 工作流程概述
下面的表格列出了实现深度图深度学习的主要步骤：
| 步骤 | 描述
1. 什么是深度学习?深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于人工智能。深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能。 深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深
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2024-01-01 22:15:22
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# 深度学习与深度图
深度学习是一种机器学习方法，通过模拟人类大脑的神经网络结构来实现对数据的学习和理解。在深度学习中，深度图（Depth Map）是一种常用的技术，用于表示图像中不同物体的深度信息。本文将介绍深度学习和深度图的概念，并提供相应的代码示例。
## 什么是深度学习？
深度学习是机器学习的一种方法，主要通过构建多层神经网络来实现对数据的学习和分类。与传统的浅层神经网络相比，深度学
原创
2023-08-30 10:00:51
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1. 深度优先搜索算法的概念：深度优先搜索属于图算法的一种，英文缩写为DFS（Depth First Search.）其过程简要来说是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止，而且每个节点只能访问一次。如下例： &
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2024-02-04 15:00:47
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