木易修的博K

摘要： sudo /etc/docker/daemon.json { "registry-mirrors": [ "https://dockerhub.azk8s.cn", "https://reg-mirror.qiniu.com", "https://registry.docker-cn.com", " 阅读全文

摘要： 以往去GUI下命令行echo $DISPLAY查看（如 :1 ），并在自己的命令行下或python代码里面加入： 即可。 但仍提示cannot connect to X server :1的话，则考虑是当前用户没有权限连接到X server，此时需要 使用xhost命令来设置。先执行xhost查看当 阅读全文

摘要： 习惯在代码中左花括号不换行的风格，网上搜了下，在vscode中settings.json设置如下： 阅读全文

摘要： Sophus截止目前有很多版本，其中大体分为两类，一种是用模板实现的方法，一种是用非模板类实现的，SLAM十四讲中使用的是非模板类库，clone Sophus： git clone http://github.com/strasdat/Sophus.git 对于非模板类库使用以下版本： git ch 阅读全文

摘要： 1. Introduction 人脸识别受到各种因素影响，其中最重要的两个影响是 pose 和 expression， 这两个因素会对 intra person 变化产生极大的影响， 有时候甚至会超过 inter person 变化的影响。面对这两个挑战，许多工作可以大体被划分为两种： featur 阅读全文

摘要： 转载自：https://blog.csdn.net/abc20002929/article/details/8520063 之所以写： 场景：给定物体3D点集与对应的图像2D点集，之后进行姿态计算(即求旋转与位移矩阵)。 在翻阅opencv api时看到这2个函数输出都是旋转与位移，故做简单分析并记 阅读全文

摘要： Introduction 感受野（receptive field）是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNNs）中最重要的概念之一，当前流行的物体识别方法的架构大都围绕感受野的设计。 从CNN可视化的角度来讲，感受野就是输出featuremap某个节点的响应对应 阅读全文

摘要： 概述 排序算法的分类 1. 插入类排序 直接插入排序、折半插入排序、希尔排序 2. 交换类排序 冒泡排序、快速排序 3. 选择类排序 简单选择排序、堆排序 4. 归并类排序 二路归并排序 5. 基数类排序 基数类排序基于 多关键字排序 的思想，把一个逻辑关键字拆分成多个关键字。 插入类排序 直接插入 阅读全文

摘要： 概述 在N个乱序数字中查找第K大的数字，时间复杂度可以减小至O(N). 可能存在的限制条件： 要求时间和空间消耗最小、海量数据、待排序的数据可能是浮点型等。 方法 方法一 对所有元素进行排序，之后取出前K个元素，时间复杂度高，不提倡。 思路：使用快排，选择排序，堆排序。 时间复杂度：排序复杂度nlo 阅读全文

摘要： RPN概述 1) RPN网络综述 Base Model最后一层经过一个3\ 3\ 512的卷积后，分两路，一路为1\ 1\ 18卷积，代表每个点9个anchor，2类（fg和bg），因此是9\ 2=18维2分类预测值；另一路为1\ 1\ 36，代表每个点9个anchor，4个坐标值（x,y,w,h） 阅读全文