>/dev/null 2>&1 的含义：将标准输出和错误输出全部重定向到/dev/null中,也就是将产生的所有信息丢弃。 详细分析下: 符号 > 等价于 1> (系统默认为1,省略了先); 所以">/dev/null"等同于 "1>/dev/null"/dev/null 表示空设备文件0 表示st
前言 常用命令 查看cpu内存使用情况 top htop 解压文件至某个目录 tar -zxvf aaa.tar.gz -C /path/to/untar/ 删除size为0的文件 find . -name "*" -type f -size 0c | xargs -n 1 rm -f 参考 1.
前言 参考 1. 完
前言 操作步骤 1. 下载虚拟机； 下载最新版本的Vmware workstation Pro17； Windows VM | Workstation Pro | VMware 2. u-18.04.6-desktop-am
前言 最近分析CAN报文数据，不同CAN通道的数据时间和size不一致，使用matlab中的simulink工具实现不同时间戳周期数据的对齐和同步。平常用得少，担心自己忘记了用的时候麻烦别人，故记之。 操作 1. 打开simulink，仿真 -> 库浏览器 -> Sources -> From Wo
前言 印象中之前使用python和matlab都做过相机标定工作，只是没有记录，最近使用matlab工具箱记录下操作步
前言 操作步骤 1. 安装虚拟机； 2. 生成系统镜像，比如win10系统； 3. 虚拟机中安装win10系统； 4. 虚拟机和宿主机之间文件共享； 5. 虚拟机硬盘扩容； 问题 问题1：此主机支持Intel VT-x,但Intel VT-x处于禁用状态； 快捷键F12进入BIOS，app menu
前言 系统环境： ubuntu20.04，安装matlab2017b； 问题 按照参考博客安装之后，基本功能可以使用，不过复制粘贴等快捷键不能使用，重新设置之后还是不行； 出现一些warning问题，特别是VideoReader不能正常使用，尝试了多种方法还是没有完全解决问题，有时候解决一个会带来另
前言 好久不使用matlab，很多操作函数都忘记了，需要度娘才能熟悉起来，非常影响开发速度。 code 根据角度可以知道直线的斜率，根据斜率可以画射线； xx = -lateral:lateral; kl = tan(0.5*pi+fov/2/180*pi); % yl = kl * xx; plo
前言 基本操作 1. matlab中如何使用类似字典的方式进行键值操作； ids = [0 1 2 3 4 5 6]; names = {'Unknown', 'Round', 'Left', 'Right', 'Uturn', 'Bicycle', 'Pedestrain'}; sgnm = co
前言 论文是清华-腾讯联合实验室提出的，公开了Tsinghua‐Tencent 100K 数据集，创
前言 论文：Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric 参
前言 最近在考虑如何实现kalman跟踪，其中涉及较多矩阵运算，比如矩阵相乘、矩阵转置等，先实现了一个矩阵相乘的c代码如下。其实，后续可以使用matrix类实现kalman跟踪。 code #include "stdio.h" void Multi(int * left, int * right,
前言 注意所配置网卡的名称，通过命令得到的不行，通过网络设置部分查看的名称可以； 参考 1. 【Linux】Ubuntu20.04配置静态固定IP地址 2. ubuntu 20.04 设置静态ip 完
1. potplay：默认快捷键，播放中按键盘上的F和D分别是进退一帧； 2.
几种IoU的理解IoUIOU是用来衡量两个边界框的重叠程度的。 GIoU论文的地址为：https://arxiv.org/abs/1902.09630github代码地址：https://github.com/generalized-iou这篇论文出自CVPR2019，这篇论文提出了一种优化边界框的新方式即GIOU。对于任意的两个Ａ、B框，首先找到一个能够包住它们的最小
前言匈牙利算法是一种在多项式时间内求解任务分配问题的组合优化算法，匈牙利算法（Hungarian Algorithm）与KM算法（Kuhn-Munkres Algorithm）是做多目标跟踪的小伙伴很容易在论文中见到的两种算法。他们都是用来解决多目标跟踪中的数据关联问题。匈牙利算法与KM算法都是为了求解二分图的最大匹配问题，Kuhn–Munkres算法在匈牙利算
前言 MeanShift(均值漂移)是基于密度的非参数聚类算法，其算法思想是假设不同簇类的数据集符合不同的概率密度分布，找到任一样本点密度增大的最快方向（最快方向的含义就是Mean Shift），样本密度高的区域对应于该分布的最大值，这些样本点最终会在局部密度最大值收敛，且收敛到相同局部最大值的点被认为是同一簇类的成员。MeanShift算法沿着
参考 1. 梯度下降法； 完
参考 1. 次梯度下降法； 完
作者提出focal loss的出发点也是希望one-stage detector可以达到two-stage detector的准确率，同时不影响原有的速度。既然有了出发点，那么就要找one-stage detector的准确率不如two-stage detector的原因，作者认为原因是：样本的类别不均衡导致的。负样本数量太大，占总的loss的大部分，而且多是容易分类的，因此使得模型的
Paper: http://arxiv.org/abs/2110.06864 Code: https://github.com/ifzhang/ByteTrack Leaderboard: https://motchallenge.net/result 参考 1. ECCV2022 ByteTra
参考 1. ASMS算法(adaptive scale meanshift)；
error Failed to clone '3rdparty/cutlass'. Retry scheduled Clonin
前言 项目算法需求，需要将RGB彩色图像转换为灰度图像，算法原理是很简单
林的Pyth
前言 本文主要介绍如何在linux系统安装使用opencv. 具
索引 1. 关于Vim 1.1 Vim的几种模式 2. 启动Vim 3. 文档操作 4. 光标
前言 本文主要介绍socketCan中的发送函数cansend的源码解析. 代码 /* * canseyright (c) 2002-2007
前言 最近又开始进行人脸检测方向的内容，看到于仕琪老师的多角
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