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原创 Linux下使用open3d进行点云可视化(.bin文件)

KITTI范围:point_cloud_range = [0, -40, -3, 70.4, 40, 1]

2024-03-10 01:17:25 415 2

原创 DBSCAN聚类算法学习笔记

1、开始选取一点,看邻域范围内是否达到MinPts,达到就加入簇,图示标为红,没达到就判断下一个。2、如果在该点的半径范围内至少存在MinPoint点,那么认为所有这些点都属于同一个聚类。优点是DBSCAN算法不需要事先指定聚类的数量,而是通过样本密度来聚合在一起,对于。(比如自动驾驶场景下的点云,含有车、行人、骑行者等,有些目标在空间上还很靠近)及。MinPts:聚类在一起的点的最小数目,超过这一阈值才算是一个族群。核心点:邻域内数据点超过MinPts的点。噪声点:既不是核心点也不是边界点的点。

2023-12-06 21:32:32 198

原创 VNC连接服务器实现远程桌面 --以AutoDL云服务器为例

云服务器租显卡跑些小模型很方便,但是当你想做可视化的时候,可能会遇到麻烦,云服务器没有显示输出界面,无法可视化一些检测任务的结果,或者可以下载结果到本地搭建环境跑可视化推理,但是,有些项目的可视化在win下不好安装依赖包。以上启动Server时,手动设置了rfbport=6006端口,下面通过SSH隧道将实例中的6006端口代理到本地。保持输入该命令后Terminal的开启状态,关闭后会杀掉进程,导致VNC Viewer登陆失败。确认vncserver的进程已经关闭,xxxxx为进程号,替换。

2023-11-10 10:57:55 1345 13

原创 【论文阅读】以及部署BEVFusion: A Simple and Robust LiDAR-Camera Fusion Framework

将两种模态的中间特征通过内外参矩阵,拼接投影,融合出完整的特征,传递的是query,输入点云,通过一个点云网络,得到初始位置,初始位置去图像上采样特征,采样完再拼接到原始点云特征上。从点出发,从点云中采样一些点,然后根据相机的内参和外参矩阵,投影到图像上,采样到图像特征,然后拼接回点云,利用融合后的特征经过点云处理模块去做3D检测。执行训练,第一条nuimage的训练可以忽略,直接git上下载模型放好,后面三条语句依次执行就行,官方要求3090*8,所以把batchsize调为1。

2023-10-22 13:47:09 1772 11

原创 【论文阅读】Pay Attention to MLPs

研究了Transformers关键语言和视觉应用中自我注意模块的必要性。具体来说,提出了一种基于mlp的Transformers替代方案,其中没有自我注意,它只是由通道投影和静态参数化的空间投影组成。

2023-09-02 22:03:15 1215

原创 React入门 组件学习笔记

React入门 组件学习笔记

2023-08-26 21:43:31 771 1

原创 jsx 案例练习 评论区渲染

这个案例练习的是jsx的语法,map遍历列表、动态类名控制,没有功能,慢慢学

2023-08-16 22:17:01 103

原创 React入门 jsx学习笔记

概念:JSX是 JavaScript XML(HTML)的缩写,表示在 JS 代码中书写 HTML 结构作用:在React中创建HTML结构(页面UI结构)采用类似于HTML的语法,降低学习成本,会HTML就会JSX充分利用JS自身的可编程能力创建HTML结构JSX 并不是标准的 JS 语法,是 JS 的语法扩展,浏览器默认是不识别的,脚手架中内置的包,用来解析该语法,将声明式解析成命令式。

2023-08-14 22:35:49 840

原创 react入门到实战 学习笔记1 搭建

一个专注于构建用户界面的 JavaScript 库,和vue和angular并称前端三大框架1- 声明式UI(JSX)写UI就和写普通的HTML一样,抛弃命令式的繁琐实现2- 组件化组件是react中最重要的内容,组件可以通过搭积木的方式拼成一个完整的页面,通过组件的抽象可以增加复用能力和提高可维护性3- 跨平台。

2023-08-14 16:31:44 605

原创 AKStream+ZLM简单配置

port 是MySQL的端口,user id 是用户名,password是密码,Initial Catlog 是数据库名称。数据库服务器地址Data Source,本机直接用127.0.0.1,运行AKStreamWeb会自动建表。设置AKStreamweb为启动项,启动AKStreamweb,会有命令弹窗,保持不关闭。ps:GB流注册成功会自动填写设备ID、通道ID,拉流方式选择none,视屏地址不需要填。视频广场等待10秒左右,会有画面,点进去播放器,有实时画面。

2023-08-13 12:34:38 1962 3

原创 【论文阅读】Deep Instance Segmentation With Automotive Radar Detection Points

该模型是基于PointNet++的语义分割版本设计的,新引入的头部估计点向中心偏移向量(CSV)--它表示从每个检测点到其相应实例的几何中心的偏移量。2、使用余弦相似性损失和归一化内积损失的和作为稀疏雷达检测点的语义分割训练过程中的损失,以提高性能的CSV引导聚类----为上述提出的中心偏移量适配的损失,来最小化 预测CSV 和ground-truth CSV之间的距离。(b)预测头的结构,预测头为两层mlp,语义分割分支预测每个点的每个类的得分,而对于csv预测分支,预测每个点与其实例中心之间的差异。

2023-08-10 16:24:06 1450

原创 git 版本管理工具 学习笔记

git 学习笔记 github ssh-key配置 git push git pull git命令

2023-08-07 22:10:45 621

原创 OpenCV学习笔记--以车道线检测入门

车道线检测入门学习opencv--python

2023-08-05 16:31:50 716

原创 pycharm中opencv库导入 cv2. 无函数提示跳出解决方法

找到当前解释器安装目录,找到cv2.pyd,,把cv2.pyd复制一份,放到上层文件夹下,即site-packages下;重启pycharm,就会有函数提示。

2023-08-04 13:34:56 644

原创 SIP协议学习笔记

用户首先发送invite消息,被叫用户收到后返回100表示试呼,180Ringing表示处理完了(例图打印错误),这两条消息是临时响应消息,然后发送200ok,200ok是成功的响应消息,包含了被叫的这次通信的媒体信息,主叫收到200后,会向被叫发送ACK,完成三次握手。用户代理(UserAgent)一个软终端或者一个支持SIP协议的电话UA对接收到的行为进行代理,发送到SIP网络中,是发起和终止会话的实体,包括两个功能实体。呼叫中参与者能够引入其他用户,加入呼叫或取消到其他用户的连接。

2023-06-21 22:11:46 1482

原创 TCP/UDP协议重温三次握手四次挥手 简单笔记

TCP通信双方在传输数据之前必须首先建立TCP连接(逻辑连接,非物理连接),数据传输结束后必须要释放连接,为了实现可靠传输,使用很多措施,TCP连接管理,确认机制,超时重传,流量控制,拥塞控制等,报文段首部比较大,占用处理机资源比较多。但此时,服务端只知道自己可以接受数据,却不知道发给客户端的数据它接收到没有,所以,此时客户端要给服务端发送一个ACK位置1的报文,完成后,3次握手结束,连接建立。服务端不一定做好了准备,因为此时很有可能有一些未发送完的消息,还要继续发送,设发起的一方为客户端,

2023-06-20 20:53:56 650 1

原创 AKStream部署1:ZLMediaKit流媒体服务器(win)

配置ZLMediaKit编译环境

2023-06-01 19:35:19 2236 2

原创 QT5.14.2+cmake3.8.2+opencv3.4.0环境配置遇到的问题

1、cmke的configure时遇到无法下载opencv_ffmpeg.dll等三个文件我直接用网上的下载好的在文件夹中添加,不过,一定要改成原文件的命名,就是带一堆数字签名的:然后直接Generate,之后就可以去cmd编译了(因为再次configure的话会尝试重新下载覆盖,又变成空文件)网上还有一种在system32文件夹中的hosts里面添加ip权限(C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts)我一直无法使用管理员权限,大家可以自行搜索这个方法进行尝试,

2022-12-04 20:23:25 682 1

原创 【论文阅读】Why Discard if You can Recycle?: A Recycling Max Pooling Module for 3D Point Cloud Analysis

我们引入了一个精化损失,使用回收的特征来精化 从传统的最大池化保存的特征中获得的预测损失。这是第一个探索回收传统上被最大池化丢弃的仍然有用的点的工作。我们通过将RMP模块结合到几个里程碑基线和最先进的网络中来实现点云分类和室内语义分割任务,证明了该模块的有效性。在使用相同的基本网络实现和超参数的情况下,持续地提高了所有测试网络的性能。大多数三维点云分析模型都致力于开发新的网络结构或更有效的模块来聚集局部邻域的点特征。我们首先证明了这种传统的方法只使一小部分三维点贡献了置换不变特征,而丢弃了其余的点。

2022-10-26 18:14:19 336 1

原创 深度学习项目部署遇到的错误【记录】

...

2022-09-18 20:23:18 3470 2

原创 JMter测试命令【笔记】

我们在创建项目时是使用GUI界面,但是真正实施性能测试应该在命令行模式下运行,命令格式如下:注意JMeter的路径替换为你的安装路径loadtest-case1.jmx是测试文件的名字log.jtl是生成文件正在进行中。。。完毕测试完成后,用dashboard 产生图表就会产生report1目录,里面的index.html 打开就是报告注意 -o 后面的目录 一定要不存在,或者内容为空,否则会报错。我们打开HTML文件看一下:里面有各种详细图表信息报告...

2022-06-20 17:20:22 296 2

原创 JMeter学习【笔记】

性能测试是:验证在各种性能负载场景下 ,系统的表现是否符合预期。一个性能测试场景, JMeter称之为 test plan ,中文翻译为 测试计划实际上,一个 JMeter的测试计划 对应 性能测试的一个场景,其实也就是一个 测试用例 。应该先准备好 性能测试用例, 然后再用JMeter对应配置好一个测试计划来对应它。每个测试计划都可以保存在一个单独的文件中。JMeter的测试计划,具体里面的内容(怎么测),根据你设计好的测试用例,在这个下面添加相应子节点定义。首先,必须定义用户访问的行为。 就是用

2022-06-14 20:56:32 412

原创 JMeter测试遇到401错误

JMeter测试遇到401错误:这是未授权问题用 F12 打开开发者工具在network网络 里寻找相关信息:我们需要在JMeter里配置一下这些信息:里面添加一个信息头管理器:主要是Authorization的配置,我配完这一项才测试不报错,可以直接配这一项当然,我在这一步前还配了个cookie管理器,有没有用上我也不清楚(主要是为了完成老师任务,没系统学,先不深究,闲下来再试试),可以先看看是不是Authorization的配置使得一口饭就吃饱了配置完后,测试成功:...

2022-06-14 16:10:24 4021 1

原创 JMeter快速上手【笔记】

JMeter 这个软件主要用于服务端系统的性能测试一般可以用来测试web网站,API服务器的性能原理图:知识储备:有HTTP协议 (超文本传输协议)、API 的概念、 HTML、JSON 的基础知识HTTP最初是用来在浏览器和网站服务器(web服务)之间传输超文本(网页、视频、图片等)信息的;由于 HTTP 简洁易用,后来,不仅仅是浏览器 和 服务器 之间使用它, 服务器和服务器之间, 手机App 和 服务器之间, 都广泛的采用,成了一个软件系统间 通信 的首选协议 之一。HTTP 协议最大的特点

2022-06-13 20:42:48 219

原创 阅读笔记 Deep Hough Voting for 3D Object Detection in Point Clouds

Deep Hough Voting for 3D Object Detection in Point Clouds点云中三维目标检测的深度Hough投票法 PS:pointnet:由于其maxpooling操作得到的全局特征,使分类任务效果很好;对分割任务,将全局特征和之前学习到的各点云的局部特征进行拼接,再通过mlp得到每个点的分类结果。Pointnet++:是对之前pointnet的补充升级版,pointnet局部特征提取能力较差,这使得它很难对复杂场景进行分析。pointnet++借鉴了CNN的多层

2022-06-12 08:30:00 357

原创 【论文阅读】 PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation

PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation

2022-05-29 07:30:00 240

原创 RANSAC算法

经过ORB提取以及匹配特征点对后,再通过前面的快速最近邻算法、余弦相似度提纯操作对特征点对进行筛选,我们已经初步得到了一系列比较好的特征点对,这些是2D-2D的特征点匹配关系,然后我们需要从匹配成功的点中恢复帧间位姿,实现位姿估计。我们利用RANSAC算法选出所有匹配成功特征点对中的内点,利用迭代思想估计最佳位姿。例如,这是相邻两帧图片之间特征点匹配图,可以看到,仍然存在许多斜线点对,很乱,这种匹配情况一般出现在运动物体大幅运动过程,而相邻两帧图片中比较少出现这种大幅运动,一般都是平移,所以,还需要最

2022-05-08 00:09:38 1008 1

原创 RGB-D立体视觉导航之图像预处理

为了获得用于相机位姿估计的特征点对做的图像预处理1、阈值分割目的是获得领航AGV的外壳轮廓阈值分割是按照图像像素灰度幅度进行分割的方法,它是把图像的灰度分成不同的等级,然后用设置灰度门限(阈值)的方法确定有意义的区域或要分割物体的边界。目的是要按照灰度级,利用图像中要提取的目标区域与其背景在灰度特性上的差异,把图像看作具有不同灰度级的两类区域(目标区域和背景区域)的组合,选取一个比较合理的阈值,对像素集合进行一个划分,以确定图像中每个像素点应该属于目标区域还是背景区域,从而产生相应的二值图像。0

2022-05-01 09:43:00 598

原创 1*1的卷积核作用

目前初步接触到的作用:降维( dimension reductionality )。比如,一张500 * 500且厚度depth为100 的图片在20个filter上做11的卷积,那么结果的大小为500500*20。升维同理。深度学习中,卷积本质上是对信号按元素相乘累加得到卷积值:卷积:多通道形式一个5 x 5 x 3矩阵,有3个通道,filters是3 x 3 x 3矩阵。首先,filters中的每个kernels分别应用于输入层中的三个通道,执行三次卷积,产生3个尺寸为3×3的通道:将这

2022-04-20 19:38:50 3197

原创 卡尔曼滤波器的简单理解

卡尔曼滤波器名称中的滤波并不能很好的说明算法特性滤波即加权,滤波的作用就是给不同的信号分量不同的权重。比如简单的低通滤波(loss pass filter), 就是直接把低频的信号给1权重,而给高频部分0权重更应该理解为:(Optimal Recursive Data Process Algorithm)最优化 递归 数字处理 算法先用数学形式浅显理解下其递归特性(只是利用形式相近,不是真正的推导流程)上图中:k增大,测量值z不再重要;k较小时,测量值能发挥作用。我们令1/k 为:

2022-04-17 08:56:22 3383 1

原创 python配置pip国内镜像源 以及自己遇到的问题

python如何配置pip国内镜像源不换源的话要下载的是国外的一般网速会很慢很慢,几十kb,建议更改为国内镜像源如清华、中科大、豆瓣、阿里等具体操作如下:打开文件夹,系统盘–>用户文件夹–>电脑用户名文件夹–>新建一个文件夹,命名为pip --> 新建一个txt文件也命名为pip如图:!!!注意:在txt文件中输入如下内容并将后缀改为.ini复制代码框里的内容即可(此处为自己用的清华源)[global]index-url = https://pypi.tun

2022-03-26 20:59:46 3311

原创 python爬虫学习记录

爬某东某口红销售数据找不到口红的销售数据怎么办?曲线救国,通过评论数据间接得到口红的销售数据3行代码爬取京东数据梳理代码流程:(1)引入Py

2022-01-14 21:39:29 365

原创 【操作系统】信号量学习笔记

P操作=wait(s): 当s值大于0时执行,信号量-1,否则等待;V操作=singal(s): 信号量+1,若+1后信号量<=0,则唤醒一个wait();

2021-01-08 19:27:42 182

原创 74HC595驱动8位段选数码管

74HC595驱动8位段选数码管利用两个74HC595实现三个引脚实现数据的传送以下是595各引脚作用:SHCP =P0^1; // 移位寄存器的时钟输入,数据输入时钟线STCP =P0^2 ;//存储寄存器的时钟输入,输出存储器锁存时钟线DS 第14脚 //串行数据输入,级联的话接上一级的Q7’Q7’: 级联输出端。将它接下一个595的DS端。Q0–Q7: 八位并行输出端,可以直接控制数码管的8个段。SH_CP(11脚):上升沿时数据寄存器的数据移位。Q0->Q1->Q2–&g

2021-01-06 22:08:01 10400 1

原创 DS18B20温度传感器学习笔记

DS18B20温度传感器DS18B20是DALLAS公司的1-Wire(单总线)数字温度计芯片,温度测量范围从-55℃至+125℃。DS18B20使用方便,单片机和DS18B20仅需连接一条数据线,在寄生供电方式下可以不接电源线,DS18B20工作所需的电源可以从数据线获得。与传统的温度测量方式不同,DS18B20的温度转换结果可直接从数据线读出,在-10℃至+85℃测量精度可达0.5℃。鉴于以上优点DS18B20自问世以来就广泛的应用于恒温控制系统,消费类产品,电子温度计以及数字环境监测系统。

2021-01-06 16:19:49 13140 2

原创 DS1602液晶显示学习笔记

DS1602液晶显示

2021-01-05 21:52:15 3055 1

原创 51单片机 8位7段数码管静态显示

51单片机 8位7数码管静态显示如图所示接电路:P0口加了 排阻 增强其驱动能力。

2020-12-19 23:48:53 5882

原创 SQLserver 如何删除设置了默认值的列

SQLserver 删除默认值例如以下例子,创建一个学生表:create table student (学号 char(9) primary key,姓名 char(20) unique,性别 char(2),年龄 smallint,所在系 char(20));再添加新列 ‘入学时间 date’,并取默认值为‘2020-09-14’.alter table student add 入学时间 date default '2020-09-14'接下来执行以下操作:删除stu

2020-12-19 21:30:52 2411 1

原创 51单片机实验 7段数码管静态显示数字

51单片机实验 7段静态数码管显示数字P0口接7段静态数码管,实现1秒数字显示,从0到16(F),来回闪烁显示由于数字显示有一秒替换下一个数字的要求,所以采用定时器T0定时一秒。由于前面实验积累,可以复用一部分以前的代码。C代码:#include <at89x52.h>code unsigned char SegTab[16]={//段码表 0xc0,0xf9,0xa4,0xb0, 0x99,0x92,0x82,0xf8, 0x80,0x90,0x88,0x83, 0xc6

2020-12-17 21:28:10 8186

原创 51单片机实验 LED流水灯 定时器0方式1 中断实现

51单片机实验 LED流水灯 定时器0方式1 中断实现实验目的:P1口接8个发光管,实现半秒依次闪烁,从上到下,再从下到上,要求使用定时器0工作方式1,中断实现。#include <at89x52.h>code unsigned char out[14]={0x01,0x02,0x04,0x08, 0x10,0x20,0x40,0x80, 0x40,0x20,0x10,0x08, 0x04,0x02};void Timer0_init(

2020-12-13 14:22:32 10236 4

模糊控制设计原理清晰简洁pdf

模糊控制器、模糊化、模糊规则、清晰化 以模糊自动洗衣机设计为例子进行说明 模糊控制设计原理清晰简洁pdf

2023-12-20

OpenPCDet代码分析与注释

OpenPCDet代码分析与注释:PointPillar和Second的分析,先看README.md

2023-12-01

2022年华为杯中国研究生数学建模竞赛E题第(3)问建立放牧策略对土壤化学性质影响模型matlab可运行代码+论文

2022年华为杯中国研究生数学建模竞赛E题第(3)问建立不同放牧策略(放牧方式和放牧强度)对锡林郭勒草原土壤化学性质影响的数学模型 matlab可运行代码+论文叙述word、pdf 问题3.从机理分析的角度,建立不同放牧策略(放牧方式和放牧强度)对锡林郭勒草原土壤化学性质影响的数学模型。并请结合附件14中数据预测锡林郭勒草原监测样地(12个放牧小区)在不同放牧强度下2022年土壤同期有机碳、无机碳、全N、土壤C/N比等值,并完成下表

2023-11-22

深度学习500问.zip

深度学习500问pdf资料:包括机器学习基础,深度学习基础,CNN,RNN,目标检测,图像分割,强化学习,迁移学习,优化算法,超参数调整等章节

2023-07-20

基于ASP.NET设计的简易宿舍管理webform项目

极简项目,含作业报告,SQL server数据库脚本

2021-12-29

51单片机万年历(keil+proteus 8.6).zip (时间调整+温度日期星期显示+实验报告)

一个基于51单片机的带温度显示的万年历,系统由51单片机、LM1602液晶屏、温度传感器18B20,蜂鸣器、按键组成,可显示日历、时间和温度值,时间和日期可以调整

2021-02-07

c#图书管理系统.zip (+实验报告+数据库脚本)

c#图书管理系统 大学课设大作业 含图书增删改查 管理员加用户两种登录方式 界面已优化 vs+SQL server

2021-02-07

测温元件DS18B20应用.doc

测温元件DS18B20应用 代码仅供参考,自行适配调整

2021-01-01

DS18B20.pdf

DS18B20手册 温度提供

2021-01-01

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