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卡尔曼滤波及UKF原理与应用

卡尔曼滤波及UKF原理​

#深度学习
姿态估计之3D 人体姿态估计 - 总结(1)【转】

参考1、3D 人体姿态估计简述 - 知乎2、3D人体姿态估计(介绍及论文归纳)0 前言3D Human Pose Estimation(以下简称 3D HPE )的目标是在三维空间中估计人体关键点的位置。3D HPE 的应用非常广泛,包括人机交互、运动分析、康复训练等,它也可以为其他计算机视觉任务(例如行为识别)提供 skeleton 等方面的信息。关于人体的表示一般有两种方式:第一种以骨架的形式

PID 调节

一、原理PID控制原理 一 (开闭环控制)PID控制原理 二(PID使用详解)PID控制原理 三 (控制系统硬件选择与仿真)PID控制算法的公式:对其进行离散化:刚开始对小车的速度控制采用位置式PID控制算法,即常用的PID控制算法。但是位置式PID算法使用过去误差的累加值,容易产生较大的累计误差。而且由于小车的目标速度时刻在变化,err值需要不断的累加,可能出现err_sum溢出的情况。因此对位

#自动驾驶
ubuntu利用samba共享文件夹

AMBA是 SMB/CIFS网络协议的重新实现,它作为NFS的补充使得在Linux和Windows系统之间进行文件共享、打印更容易实现。相关介绍SAMBA套件:(1)samba:这个套件主要包含了SAMBA的主要daemon档案(smbd及nmbd)SAMBA的文档(document),以及其它与SAMBA相关的logrotate设定文件及开机预设选项档案等。(2)samba-common:这个套

深度学习之YOLOv5实践应用(1)系统安装配置

【动手学深度学习(一)】Yolov5环境配置教程 - 知乎(ubuntu)[译] 再看 Flask 视频流 - 知乎使用YOLOv5实现多路摄像头实时目标检测yolov5检测视频流的原理、detect.py解读yolov5检测视频流的原理、detect.py解读vue+flask实现视频目标检测yolov5Flask部署YOLOv5 - 知乎【Yolov5】训练自己的yolov5模型并集成到安卓应

#深度学习#人工智能
深度学习之YOLOv5实践应用(5-1)WEB端部署(Flask+VUE)

源码参见:Yolov5-Flask-VUE:在WEB端部署YOLOv5目标检测模型-源码一、Flask参见 :安装 — Flask 0.10.1 文档1、sudo apt-get install python3-pip2、sudo pip3 install Flask

#前端#python#深度学习
vue中promise的使用

1. Promise 基本概念:Promise是一个构造函数,所以可以 new 出一个Promise的实例; 在Promise上有两个函数 resolve (成功之后的回调函数)和 reject (失败后的回调函数); 在Promise构造函数的prototype属性上,有一个 .then() 方法。 所以只要是Promise构造函数创建的实例,都可以访问到 .then()方法; Promise表

#vue.js#javascript
深度学习之损失函数

损失函数1、什么是损失函数?一言以蔽之,损失函数(loss function)就是用来度量模型的预测值f(x)与真实值Y的差异程度的运算函数,它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。-损失函数:用于衡量'单个样本点'预测值与实际值的偏离程度。-风险函数:用于衡量'样本点平均意义'下的好坏,就是说要除以batch_..

#深度学习
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