一、实验内容使用 For 循环制导语句计算π 的值二、运行结果1、代码实现：#include <stdio.h>#include <omp.h>#include <cmath>#include <iostream>#include <stdlib.h>#include <time.h>#include "PrecisionNu

　　作为英伟达在2018年首场交流会，干货颇多。深度学习、神经网络等做了一些演示，第一次大会难免有些讲解偏底层。刚开始进行签到，到场的都能拿到N的纪念杯。　　NVIDIA分享了技术趋势，Jetson TX2,Retail介绍及初创加速计划。然后介绍Jetpack新功能，Deepstream在Jetson平台上的实现及TensorRT的新特性。然后是合作伙伴分享，其次是讨论提问环节，最后是自...

ORB-SLAM2只做定位的话，精度还是挺准确的，所以用单目摄像头录制视频，制作自己的数据集跑一下，看看定位精度，将过程加以记录。

一直在思考如何利用AI大模型提升工作效率，但由于工作环境的限制，一直处于观望状态，未能实际操作。最近，随着DeepSeek的走红，网上关于本地部署大模型和构建个人专用知识库的相关视频越来越多，这让我看到了希望。由于工作的特殊性，我无法将文档资料上传到公有云或使用类似ChatGPT的大模型，因此一直希望能在本地部署大模型，无需联网，就能训练自己的数据并构建专属知识库。这样，无论是查找资料还是快速生成

XGboost(eXtreme Gradient Boosting)属于有监督学习，是Gradient Boosting模型的一种改进版，在国外的Kaggle，国内的Kesci、天池、DataCastle等平台上的数据比赛中应用十分广泛，更加取得了非常不错的成绩。XGboost在Python、R、Java等多种语言中都有相应的实现版本，一下以Python为例，介绍python环境下xgboost的

求解方程：T(n)=T(n/3)+T(2n/3)+n方程T(n)=T(n/3)+T(2n/3)+n，递归树层数 k，每层O(n) ，计算T(n)。这个问题是递归树应用的实例。第一层为n，第二层为n/3、2n/3，第三层是n/9、2n/9、2n/9、4n/9，以此类推递归树上所有项恰好是迭代之后产生和式中的项。递归树成熟为k，每层为O(n),最后使用对数的换底公式求出结果。递归树层数 k，每层O(n

首先看一下平均传输位数，定义如下：设定好的每一个码字给一个频率f(x)，每一个频率乘码字的长度

ORB-SLAM3在复杂光照环境下，特征提取和特征匹配的性能明显下降，其准确性和鲁棒性收到很大影响，尤其是当周围环境获取的ORB特征点数量不足时，位姿的估计过程无法进行，甚至或导致初始化和跟踪失败的情况，目前工程所需在复杂光照下运行SLAM，ORB-SLAM3是工程性非常好的SLAM算法，所以打算将图像增强用于ORB-SLAM3的特征提取，增强光照环境下的鲁棒性。

在做复杂性分析的时候，采取的都是上界，但是要做实际的估计就不是这样的。比如在搜索的时候着色问题根据图的结构的不同，真正在做调色的时候调色空间大小其实是不太好估计的，搜索空间的树，到底有多少个搜索结点需要搜索，到底有多大，因为中间有剪枝，剪枝又与图有关系，所以这个时候不太好做精确的估计的，这个时候可以采取的办法叫做蒙特卡洛搜索法。一、Monte Carlo方法随机的选择一些路径，随机的进行赋值，然后

精读西瓜书才了解西瓜书的由来，原来里面机器学习的例子都是拿西瓜举例啊。一、机器学习的原理对于某类任务T和性能度量P，如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善，那么就称这个计算机程序从经验E中学习。这个经验实际就是数据。机器学习就是把现实世界当中要研究的对象通过特征值将其数字化，然后让计算机通过这些已有的数字学习经验，即训练，得到判断能力即模型。例子：1、垃圾邮件识别/过滤：假定你