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二次规划(Quadratic Programming, QP)(1)

是指:目标函数是二次函数,约束是线性的优化问题。

#机器学习#人工智能
C++模板报错定位和Concepts + 数值库实战范式

template<>template<>模板特化就是普通函数ODR(One Definition Rule)违规修复:只保留一个报错是否人类可读接口是否自解释是否能在 6 个月后维护。

#c++#开发语言
Pytorch中cuda相关操作详见和代码示例

在 PyTorch 中,CUDA 是用于加速深度学习计算的重要接口。下面将从等方面详解 PyTorch 中的 CUDA 操作。

#pytorch#人工智能#python +1
凸优化(Convex Optimization)理论(1)

min⁡x∈Dfxx∈Dmin​fxxxx:优化变量fxf(x)fx:目标函数DD:可行域(约束集合)所有优化问题,本质上都是在问在允许的区域DD内,哪个xxx让fxf(x)fx最小?凸优化目标函数是凸函数可行域是凸集min⁡x∈Cfxf凸C凸\quadf\ \text{凸},\ \mathcal{C}\ \text{凸}x∈Cmin​fxf凸C凸。

#算法#人工智能
PyTorch 应用于3D 点云数据处理汇总和点云配准示例演示

return x类型工具库适合任务点云分类分割检测OpenPCDet配准点云位姿估计可视化点云显示、训练监控。

#pytorch#3d#人工智能 +1
简单AABB包围盒(轴向包围盒)碰撞检测实现(C++代码)

AABB包围盒算法是基于轴对齐的边界框,通过在三维空间中定义一个最小的长方体来包围物体。该长方体的边与坐标轴平行,从而简化了计算过程。算法的核心在于快速判断两个物体是否可能发生碰撞,通过比较它们的AABB包围盒是否重叠来实现。如果两个包围盒在任意轴上不重叠,则可以确定这两个物体不会发生碰撞,从而避免了复杂的精确碰撞检测。这种方法在计算机图形学、物理仿真和游戏开发中广泛应用,因其高效性和简单性而备受

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#计算机视觉#c++
CVPR 2024 3D Point Cloud(点云处理)方向总汇

1、2024年CVPR 3D点云数据方向总汇。

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#计算机视觉
PCL库中的不同点云数据结构之间的转换

在使用PCL点云库时,常因为不同的点云数据存储方式不同,而导致在PCL点云库时带来一些麻烦。今天对常见在PCL库的一些点云数据类型之间的转换方式进行历出,方便大家参考。常见ROS msg,PCLPointCloud2,PointXYZ三种数据类型之间的转换如下:1.ROS msg to PCLPointCloud2const sensor_msgs::PointCloud2Con...

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