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边缘计算(Edge Computing)_关键概念/优势/应用场景

边缘计算(Edge Computing)是一种计算范式,它将数据处理和分析从传统的集中式数据中心和云计算平台移至更接近数据生成源头的位置(即“边缘”),例如物联网设备、传感器、路由器或其他边缘设备。边缘计算旨在通过在数据生成的源头附近进行处理和存储,减少数据传输的延迟,提高实时性和带宽利用率。

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#边缘计算#人工智能#自动驾驶
图像处理_如何保存浮点型数值的图像? (C++ / OpenCV)

前言保存浮点型的图像,比如保存深度图,深度值不是整数的情况. 但一般的图像格式(png jpg等)只能保存整数类型的数值,因为要显示出来的话,需要与整数类型的颜色表一一对应.这里给出两种方式方式1将对应的数值整数化,即乘以一个值,转成整数,保存起来,在使用时再除以这个整数(比如256)#include <opencv2/opencv.hpp>#include <cstdlib&g

#深度学习#pytorch#神经网络
三维重建笔记_相机标定(相机矩阵求解)基本概念汇总

目录1. 数学知识1.1. 单应性矩阵1.2. SVD(奇异值分解)1.3.矩阵范数 ||A||2. 相机知识2.1.相机模型2.2. 相机矩阵2.3 相机标定算法--同时标定内参外参3. 对极几何3.1多视几何基本矩阵 F(Fundamental matrix)本质矩阵 E (Essential matrix)单位矩阵 I (Ident...

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#计算机视觉
随手记_拯救者y7000(p)进入BIOS_当按F2/F10/F12/Delete不管用时

目录一、怎样进入BIOS1、进入Windows设置2、进入"更新和安全"3、点击"恢复"4、点击"立即重新启动"5、点击"疑难解答"6、点击"高级选项"7、点击"UEFI固件设置"8、点击"重启"9、进入BIOS二、更改默认启动项1、确定默认启动项的序号2、进入(ubuntu)desktop下修改默认启动项3、最好刷新下grub参考一、怎样进入BIOS1、进入Windows设置2、进入"更新和安全

三维重建笔记_光束平差法(Bundle Adjustment, BA)

目录1 光束平差法(Bundle Adjustment, BA)1.1 SFM (Structure‐from‐Motion)定义问题描述1.2 重投影误差 (Reprojection Error)目标函数1.3 使用 Levenberg‐Marquardt Algorithm 进行优化问题描述简化目标函数参考 Gauss‐Newton Method...

概率论_概率公式中的逗号( , ) 竖线( | ) 分号( ; )及其优先级

设A,B是随机试验E的两个随机试验,且P(B)>0,称为在事件B发生的条件下,事件A发生的条件概率。图示如下。

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#概率论
矩阵运算_反对称矩阵性质_axb = [a]xb

1. 反对称矩阵定义设A为n维方阵,若有,则称矩阵A为反对称矩阵。对于反对称矩阵,它的主对角线上的元素全为0,而位于主对角线两侧对称的元素反号。2. 反对称矩阵性质3. 向量的反对称矩阵有的地方a的反对称矩阵 也记作 a^即 a^ b = a x b (向量a 叉乘 向量b = a的反对称矩阵 乘以 b)4. 叉乘 与 点乘点乘对应元素相乘相加,比如 A=(a1, a2, a3), B=(b1,

向量和矩阵的各种范数比较(1范数、2范数、无穷范数等等)

向量和矩阵的各种范数比较(1范数、2范数、无穷范数等等)

#矩阵#matlab#线性代数
自动驾驶_感知_目标检测(激光雷达)

目录1 激光雷达点云简介2 常用数据集​3 目标检测对比:传统vs深度学习4 基于激光雷达点云的检测算法4.1 Pixel-Based4.1.1 MVCNN4.1.2 MV3D4.1.3 AVOD4.1.4 Apollo2.0激光雷达感知方案4.1.5 SqueezeSeg4.2 Voxel-Based​4.3 Tree-Based4.4 ...

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