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標(biāo)簽 > 算法
算法(Algorithm)是指解題方案的準(zhǔn)確而完整的描述,是一系列解決問(wèn)題的清晰指令,算法代表著用系統(tǒng)的方法描述解決問(wèn)題的策略機(jī)制。也就是說(shuō),能夠?qū)σ欢ㄒ?guī)范的輸入,在有限時(shí)間內(nèi)獲得所要求的輸出。
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將BEV下的每個(gè)grid作為query,在高度上采樣N個(gè)點(diǎn),投影到圖像中sample到對(duì)應(yīng)像素的特征,且利用了空間和時(shí)間的信息。并且最終得到的是BEV ...
2023-09-04 標(biāo)簽:算法感知Transformer 1435 0
語(yǔ)義分割是區(qū)分同類物體的分割任務(wù),實(shí)例分割是區(qū)分不同實(shí)例的分割任務(wù),而全景分割則同時(shí)達(dá)到這兩個(gè)目標(biāo)。全景分割既可以區(qū)分彼此相關(guān)的物體,也可以區(qū)分它們?cè)趫D...
2023-05-17 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法AI 1423 0
BEV 是特斯拉自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中的一種模型,是一種基于圖像的模型,用于將車(chē)輛周?chē)沫h(huán)境信息轉(zhuǎn)換為平面圖。BEV 模型可以通過(guò)多個(gè)攝像頭捕捉到的圖像來(lái)生成車(chē)...
2023-04-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法自動(dòng)駕駛 1419 0
與分析和機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)聯(lián)的神話是什么?
In the fifth video in the Analytics Tutorials we discuss the many myths asso...
2018-10-19 標(biāo)簽:算法計(jì)算機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí) 1417 0
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的存儲(chǔ)方式及基本操作
首先,這里講的都是普通的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法,咱不是搞競(jìng)賽的,野路子出生,只解決常規(guī)的問(wèn)題,以面試為最終目標(biāo)。另外,以下是我個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)的總結(jié),沒(méi)有哪本算法書(shū)會(huì)...
2023-04-19 標(biāo)簽:算法數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)數(shù)組 1413 0
目前很多機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以做出非常好的預(yù)測(cè),但是它們并不能很好地解釋他們是如何進(jìn)行預(yù)測(cè)的,很多數(shù)據(jù)科學(xué)家都很難知曉為什么該算法會(huì)得到這樣的預(yù)測(cè)結(jié)果。這是非...
以前用rand和srand生成過(guò)偽隨機(jī)數(shù),偽隨機(jī)數(shù)的序列是固定的,今天學(xué)習(xí)生成真正的隨機(jī)數(shù)的生成。 熵池 利用/dev/urandom可以生成隨機(jī)數(shù)的值...
2023-10-09 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)算法序列 1389 0
大模型是一個(gè)實(shí)驗(yàn)工程,涉及數(shù)據(jù)清洗、底層框架、算法策略等多個(gè)工序,每個(gè)環(huán)節(jié)都有很多坑,因此知道如何避坑和技術(shù)選型非常重要,可以節(jié)省很多算力和時(shí)間。
基于AI算法的數(shù)據(jù)庫(kù)異常檢測(cè)服務(wù)
美團(tuán)數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)研發(fā)組,面臨日益急迫的數(shù)據(jù)庫(kù)異常發(fā)現(xiàn)需求,為了更加快速、智能地發(fā)現(xiàn)、定位和止損,我們開(kāi)發(fā)了基于AI算法的數(shù)據(jù)庫(kù)異常檢測(cè)服務(wù)。本文從特征分析...
2022-10-19 標(biāo)簽:算法AI數(shù)據(jù)庫(kù) 1383 0
最近讀者群里有個(gè)讀者跟我私信,說(shuō)去面試微軟遇到了一系列和數(shù)學(xué)相關(guān)的算法題,直接懵圈了。我看了下題目,發(fā)現(xiàn)這些題其實(shí)就是 LeetCode 上面「丑數(shù)」系...
基于YOLO的無(wú)人機(jī)技術(shù):研究綜述及其應(yīng)用
隨著無(wú)人機(jī)技術(shù)的不斷成熟,世界各國(guó)的無(wú)人機(jī)數(shù)量每年都在增加,根據(jù)全球商用無(wú)人機(jī)的年銷量和銷量統(tǒng)計(jì),如圖1所示,到2025年,全球?qū)⒂屑s679,000架無(wú)...
2023-03-31 標(biāo)簽:機(jī)器人算法無(wú)人機(jī) 1360 0
C語(yǔ)言動(dòng)圖演示十大經(jīng)典排序算法(含代碼)
本文將通過(guò)動(dòng)態(tài)演示+代碼的形式系統(tǒng)地總結(jié)十大經(jīng)典排序算法。
為了解決在C#下編寫(xiě)OpenCV程序的問(wèn)題,我做過(guò)比較深入的研究,并且實(shí)現(xiàn)了高效可用的方法GreenOpenCsharpWrapper(GOCW)。通過(guò)...
XRSLAM幫你快速搭建移動(dòng)平臺(tái)AR應(yīng)用
XRSLAM[4]是OpenXRLab空間計(jì)算平臺(tái)中基于C++語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的SLAM算法庫(kù),算法基于單目視覺(jué)和IMU實(shí)現(xiàn)了輕量級(jí)的VIO,同時(shí)支持桌面平臺(tái)和...
然而不論是地圖還是腳程估算都存在的較大誤差,此時(shí)我們?yōu)榱说玫礁鼫?zhǔn)確的所處位置,可以結(jié)合地圖與腳程來(lái)對(duì)當(dāng)前位置進(jìn)行估算。比如:A地到B地大約10公里,憑我...
基于馬爾科夫邊界發(fā)現(xiàn)的因果特征選擇算法綜述
因果特征選擇算法(也稱為馬爾科夫邊界發(fā)現(xiàn))學(xué)習(xí)目標(biāo)變量的馬爾科夫邊界,選擇與目標(biāo)存在因果關(guān)系的特征,具有比傳統(tǒng)方法更好的可解釋性和魯棒性.文中對(duì)現(xiàn)有因果...
2022-07-29 標(biāo)簽:算法 1329 0
一文梳理缺陷檢測(cè)的深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)方法
但由于缺陷多種多樣,傳統(tǒng)的機(jī)器視覺(jué)算法很難做到對(duì)缺陷特征完整的建模和遷移,所以越來(lái)越多的學(xué)者和工程人員開(kāi)始將深度學(xué)習(xí)算法引入到缺陷檢測(cè)領(lǐng)域中。
2023-02-13 標(biāo)簽:算法機(jī)器視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 1302 0
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