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BUG1算法的基本思想是在没有障碍物时，沿着直线向目标运动可以得到最短的路线。当遇到障碍物时，机器人绕行障碍物直到能够继续沿直线项目标运动。即BUG1算法在不断的执行两个行为:向目标直行和绕着障碍物的边界走，直至到达目标点或发现无可行路径。算法的基本流程是机器人从起点出发，沿着从起点到目标点的直线运动，直至遇到障碍物停止直行行为，开始绕行行为，机器人会沿着障碍物的边界绕行一圈，直至回到开始绕行的位
终端启动jupyter notebookShift-Enter : 运行本单元，选中下个单元Ctrl-Enter : 运行本单元Alt-Enter : 运行本单元，在其下插入新单元参考文献：Anaconda自带Python编译器Jupyter Notebook显示代码行数及常用快捷键一文弄懂Jupyter的配置与使用(呕心沥血版)
参考文献：https://blog.csdn.net/L_goodboy/article/details/130832615多头（多个特征）transformer seqtoseq （序列到序列）2017google提出，主要是注意力机制对于输入序列进行编码和解码。编码器有6个encoder,每层包括两个子层，（multi-head self-attention)和(feed-forword)多头
DeepSORT论文翻译（SIMPLE ONLINE AND REALTIME TRACKING WITH A DEEP ASSOCIATION METRIC）-CSDN博客SORT论文翻译及批注（SIMPLE ONLINE AND REALTIME TRACKING）-CSDN博客这两篇笔记已经蛮好了。以下是用于个人复习知识点而部分复制上面两篇博客做了个人笔记（相当于看上面博客，在博客基础上做的
摘要。人机交互技术的不断进步，使得情感的计算成为可能。在本文中，我们介绍了我们提交给CVPR 2023竞赛的情感行为分析在野外(ABAW)。人机交互中的情感分析应尽可能从多维度入手，填补单个不完善的情感通道，最后通过拟合多个结果确定情感倾向。因此，我们利用了从比赛数据集中不同长度的视频中提取的多模态特征，包括音频、姿势和图像。消息灵通的情绪表征促使我们提出了一种基于注意的多模态情绪估计框架。我们的
写作思路引言部分：介绍了矢量图形文档的重要性和设计任务的复杂性，提出了构建灵活的多模态文档模型的目标，并概述了论文的主要贡献。相关工作：回顾了与设计任务相关的研究工作，包括布局生成、字体推荐和着色等方面的研究。方法部分：详细介绍了FlexDM模型的架构和训练策略。描述了如何将设计任务转化为掩码多模态字段预测问题，并介绍了模型的预训练和显式多任务学习过程。实验部分：描述了使用Rico和Crello数
矢量图形文档通常指的是使用矢量图形软件创建的图形文件，这些文件以矢量形式存储图像，可以在任意大小下无损放大而不失真。常见的矢量图形文件格式包括SVG（可缩放矢量图形）、AI（Adobe Illustrator文件）、EPS（可扩展的标记语言文件）等BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种自然语言处理模型，由Go
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