07 2019 档案
摘要：基于双目的传统算法 对静止的物体, 在不同的 viewpoints 同一时刻进行拍摄, 根据拍摄到的结果, 使用三角测量算法计算出平面 2D 图像在 3D 图像中的坐标 单目 Ground Truth 使用 MVS 得到的深度图 使用 MVS 直接得到的深度图有一些也是不符合实验的要求的, 需要对其
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摘要：SLAM Simultaneous Localization And Mapping, 同步定位与构图 简述 1. Simultaneous Localization And Mapping, 同步定位与构图, 参考链接 "bilibili" 2. 输入 1. 可见光视觉 2. IMU, 用于 VR
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摘要：常见网络 目标检测 R CNN + 参考: "https://blog.csdn.net/weixin_41923961/article/details/80113669" 测试过程 1. 输入一张测试图像, 使用selective search算法提取出大约1000 2000个建议框 select
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摘要：神经网络深层网络实现 步骤 1. 随机初始化数据 对于权重W[l], 一般采用np.random.randn(l,l1)√1dimension of previous layer 如果当前的l层的激活函数为ReLU, 则使用$He\ i
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摘要：神经网络垃圾笔记 Optimization Methods + Batch Gradient Descent: GD + Mini Batch Gradient Descent + Stochastic Gradient Descent: SGD + Momentum: 动力 + Convergen
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摘要：Go 语言基础 特点 常用命令 + 直接运行, 不会生成可执行文件 + 生成可执行文件, 推荐 加分特点 + 编码 + 高并发: 关键字 + 管道: + 在一个文件中, 大写字符开头 表示对外开放, 小写字符开头 则不对外开放 + 第一行代码一定以 如果是一个可以运行的项目, 则一定会有 包, 如果
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摘要：React Native 安装 1. 配置好 node 环境 2. 运行项目 1. 注意: 当前的工作目录下要没有 yourproject 目录; 一定要加上 , 如果不加上去默认是生成最新版本的工程, 老的电脑可能因为报错而无法运行; 如果你使用的 zsh 安装的 node, 那么请在系统自带的
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摘要：移动端 移动端 Web 开发 自动轮播效果 + HTML 1. 轮播使用的标签是 ul, ul 中的 li 默认是竖起来排列的, 通过 CSS 设置为左浮动将他们横向排列 + JS 1. 为了实现左右的循环轮播, 将第 1 张复制到最后, 将原来的最后复制到第 1 个之前, 这样总的轮播是从第 2
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摘要：React 虚拟 DOM + 通过 JS 模拟虚拟 DOM, 一个节点一个对象模拟, 节点之间出现了嵌套就成了一个 DOM + 通过虚拟 DOM 实现 DOM 的高效更新(通过 Diff 算法比较新旧两个 DOM, 找出差异部分, 进行局部更新) + Diff 算法 1. tree diff: DO
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摘要：Flask 框架小记 Flask 实例 + 创建示例的代码 + 最常用的配置是, , , , 其中 和 用于反向查询 + 有用的配置 指定静态服务器, 指定可以放给服务的主机, 为项目的根目录, 这些一般不会修改 视图 视图的返回值 + : 返回 + : 重定向 + : 返回 jinja2 的模板文
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摘要：PyTorch torch.autograd模块 + 深度学习的算法本质上是通过 反向传播求导数 , PyTorch的autograd模块实现了此功能, 在Tensor上的所有操作, autograd都会为它们自动提供微分, 避免手动计算导数的复杂过程。 + autograd.Variable是au
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摘要：CNN 小结 目录 + CNN特征提取过程(卷积核描述的是特征信息, 此特征可能就是原图像中的某些像素, 但是卷积核并不找相似的地方在原始图像的哪里, 所以需要将卷积核不断地滑动, 得到的feature map中, 越大表示卷积核与原图该部分越符合, 越接近与负数表示卷积核与原图反方向越符合, 越接
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