自动驾驶之单目3D目标检测TensorRT调研，在Xavier上的推断速度，主要是CenterNet-3D算法。

由于Xavier无法安装MAGMA，需要将代码中求逆的操作改为在cpu上运行，该操作对推断用时增加10ms左右，影响不大。虽然模型中没有显式建模2D bbox，2D bbox通过求将3D bbox映射到图像平面后最小外接矩形获得。我们在Jeston Xavier上安装github代码.模型实际输出log的例子。

GAUC (group auc)实际上是计算每个用户的auc，然后加权平均，最后得到group auc，这样能减少不同用户间的排序结果不好比较这一影响。具体公式为GAUC∑up​ωup​∑up​ωup​×AUCup​​这里，权重ωup​可以是每个用户view或者click的次数，而且会正样本或负样本的情况。

作为imblearn介绍的第二节,介绍imblearn中上采样的方法和基本原理。基本用法框架from imblearn.over_sampling import RandomOverSamplerros = RandomOverSampler(random_state=0)X_resampled, y_resampled = ros.fit_resample(X, y)针对不同的上采样...

基本用法，公式编号a+b=b+aa×b=b×a\begin{gather}a+b = b+a \\a\times b = b \times a\end{gather}a+b=b+aa×b=b×a​​可以使用不编号a+b=b+aa×b=b×a\begin{gather*}a+b = b+a \\a\times b = b \times a\end{gather*}a+b=b+aa×b=b×a​或者在

自动驾驶之夜间检测调研，包含ExDark数据集和一个Survey

【代码】LaTex箭头符号。

问题描述对于维度为m+1m+1m+1特征为xxx样本的二分类问题，有负类（Negative Class）记为000，正类（Positive Class）记为111，即对于类别yyy，有y∈{0,1}.y∈{0,1}. y\in\{0,1\}.我们期望找到一个hypothesis functionhθ(x)hθ(x)h_\theta(x)，使得0⩽hθ(x)⩽1.0⩽hθ(x)⩽1...

问题描述对于维度为m+1m+1m+1特征为xxx样本的二分类问题，有负类（Negative Class）记为000，正类（Positive Class）记为111，即对于类别yyy，有y∈{0,1}.y∈{0,1}. y\in\{0,1\}.我们期望找到一个hypothesis functionhθ(x)hθ(x)h_\theta(x)，使得0⩽hθ(x)⩽1.0⩽hθ(x)⩽1...

正则表达式是一个非常重要的用于文本操作的工具。0.参考文献《Linux命令行大全》 [美] William E. Shotts. Jr 著 郭光伟 郝记生 译， 人民邮电出版社更多有用的Linux知识详解，可参加博主的Linux学习导航页1.什么是正则表达式正则表达式是一种符号表示法，用于识别文本模式。在某种程度上，它们类似于匹配文件和路径名使用的shell通配符。许多命令行工具和大多数编程语言都