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贝塞尔曲线:数学推导与Python实现

标准贝塞尔曲线关键特性1.数学基础:基于伯恩斯坦基函数,具有良好的数值稳定性2.几何直观:通过控制点直接控制曲线形状3.凸包性:曲线始终位于控制点的凸包内4.端点插值:曲线通过第一个和最后一个控制点5.变差缩减性:曲线波动不超过控制多边形波动6.仿射不变性:对控制点的仿射变换等价于对曲线的相同变换有理贝塞尔曲线优势1.投影不变性:在投影变换下保持不变2.权重控制:通过权重参数提供额外控制自由度3.

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#算法#几何学#python +1
路径规划算法笔记和Python代码实现:贝尔曼-福特(Bellman-Ford)、狄克斯特拉(Dijkstra)、Astar

本文系统介绍了贝尔曼-福特(Bellman-Ford)、狄克斯特拉(Dijkstra)、Astar三种经典路径规划算法及其Python实现。贝尔曼-福特算法可处理负权边并检测负权环。狄克斯特拉算法效率更高,但仅适用于非负权图。A算法为启发式搜索,在有启发信息时效率最高,同样不支持负权。文章对核心概念进行了讲解,并通过流程图、代码示例和算法对比,阐明了各算法的特性、适用场景与选择依据。

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#算法#python#动态规划 +2
51单片机C语言1664双色点阵字幕时钟

这是一个基于STC12C5A60S2单片机和16×64双色点阵屏的多功能字幕时钟系统,具有以下核心功能: 时间显示功能 支持24/12小时制切换 通过DS1302时钟芯片实现精确计时 可显示年/月/日/星期 支持闰年自动判断 环境监测 通过DHT11传感器获取温湿度 支持温湿度校准偏移 可设置时间/日期/温湿度轮流显示 滚动字幕 支持10段预设内容 四种滚动模式:左移、左停、上移、上停 可调滚动速

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#51单片机#嵌入式
C# Lambda 表达式详解与应用大全

本文全面介绍了C#中的Lambda表达式,涵盖基本语法到高级应用。文章通过丰富示例演示了Lambda如何提升代码简洁性和表现力,同时详细解析了底层机制和最佳实践。主要内容包括:1. 基本 Lambda 语法。2. 委托与 Lambda。3. 闭包与变量捕获。4. LINQ 与 Lambda。5. 表达式树 (Expression Trees)。6. 事件与 Lambda。7. 异步 Lambda。

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#c##.net
ubuntu22+ros2+Isaac Sim4.5安装部署和简单测试

本文记录了从ROS1转向ROS2+IsaacSim的技术迁移过程。作者详细介绍了IsaacSim 4.5的安装配置、兼容性检查、资源下载及环境搭建步骤,包括处理IOMMU报错、Python环境配置、ROS2 Humble安装等关键问题。同时阐述了ROS2桥接器的启用方法,对比了FastDDS和CycloneDDS的特性差异。最后通过JetBot机器人控制实例演示了IsaacSim的物理仿真能力,为

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PyTorch深度学习笔记2:基于VGG-16的迁移学习

本文介绍了使用迁移学习技术训练VGG-16模型进行蚂蚁和蜜蜂图像分类的完整流程。主要内容包括:1)迁移学习概念及其在小数据集上的优势;2)VGG-16模型的冻结策略(冻结特征提取层,仅微调最后一层全连接);3)训练过程实现,包括数据预处理、数据集构建、优化器设置(SGD+动量)等;4)实验结果验证,经过2轮训练后验证集准确率达96.08%。该方法显著提升了小样本图像分类任务的性能,验证了迁移学习的

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#深度学习#pytorch#迁移学习
PyTorch深度学习笔记1:VGG-16模型图片分类

本文介绍了PyTorch框架和VGG-16模型的应用。首先概述了PyTorch的核心特性,包括动态计算图、张量计算和自动微分系统。随后详细解析了VGG-16的网络架构,重点说明其3×3卷积核设计和5次池化的特征提取过程。通过代码示例展示了如何使用torchviz和TensorBoard可视化模型结构,并演示了完整的图片分类流程:从预处理、模型推理到结果解析。最后对比了VGG-16与现代模型的性能差

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#深度学习#pytorch
PyTorch深度学习笔记3:VGG-16模型微调

本文介绍了模型微调技术及其在VGG-16网络上的应用。模型微调是在预训练模型基础上,使用目标领域数据进行再训练,使其适应特定任务的过程。文章详细阐述了微调的核心原理、三种主要策略(特征提取、部分微调和完全微调)以及成功因素分析。通过Python代码实现了一个蚂蚁/蜜蜂分类器,展示了从数据准备、模型修改、分层学习率设置到训练验证的全过程。实验结果表明微调能有效利用预训练模型的特征提取能力,在小数据集

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#深度学习#pytorch
图像点拟合直线:EmguCV(OpenCV)与C#实现

本文提出基于EmguCV的图像点集直线拟合方法,通过C#实现完整处理流程。首先对1280*960ppi图像进行灰度化、自适应二值化和开运算预处理,提取轮廓并计算中心点集。采用Huber距离的M估计鲁棒拟合算法,通过迭代重加权最小二乘法计算直线参数,结合标准差剔除离群点实现精确拟合。详细解析了FitLine算子的数学原理,包括Huber权重函数设计、尺度估计方法和IRLS迭代流程,并与L2/L1/R

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#opencv#计算机视觉#c#
PyTorch深度学习笔记2:基于VGG-16的迁移学习

本文介绍了使用迁移学习技术训练VGG-16模型进行蚂蚁和蜜蜂图像分类的完整流程。主要内容包括:1)迁移学习概念及其在小数据集上的优势;2)VGG-16模型的冻结策略(冻结特征提取层,仅微调最后一层全连接);3)训练过程实现,包括数据预处理、数据集构建、优化器设置(SGD+动量)等;4)实验结果验证,经过2轮训练后验证集准确率达96.08%。该方法显著提升了小样本图像分类任务的性能,验证了迁移学习的

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#深度学习#pytorch#迁移学习
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