以pytorch为例子，2D卷积在设置的时候具有以下参数，具有输入通道的多少（这个决定了卷积核的通道数量），滤波器数量，这个是有多少个滤波器，越多提取的特征就越有用，kernel_size,这个是卷积核的大小，相当于一个观测器的大小，越大参数越大其实是越强。

【代码】飞牛NAS安装过程中的docker源问题。

以pytorch为例子，2D卷积在设置的时候具有以下参数，具有输入通道的多少（这个决定了卷积核的通道数量），滤波器数量，这个是有多少个滤波器，越多提取的特征就越有用，kernel_size,这个是卷积核的大小，相当于一个观测器的大小，越大参数越大其实是越强。

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1.概念：什么是里程计？在里程计问题中，我们希望测量一个运动物体的轨迹。这可以通过许多不同的手段来实现。例如，我们在汽车轮胎上安装计数码盘，就可以得到轮胎转动的距离，从而得到汽车的估计。或者，也可以测量汽车的速度、加速度，通过时间积分来计算它的位移。完成这种运动估计的装置（包括硬件和算法）叫做里程计（Odometry）。2.特性：里程计的特性？里程计一个很重要的特性，是它只关心局部时间上的运动，多

基础矩阵蕴含的信息较少本质矩阵蕴含RT信息单应矩阵最终只体现图像的2D-2D的关系，因此在特征匹配评估的时候，使用单应矩阵完全可以判断特征点的匹配是否正确。

以pytorch为例子，2D卷积在设置的时候具有以下参数，具有输入通道的多少（这个决定了卷积核的通道数量），滤波器数量，这个是有多少个滤波器，越多提取的特征就越有用，kernel_size,这个是卷积核的大小，相当于一个观测器的大小，越大参数越大其实是越强。

解决方案如下在命令下输入pip install -U numpy 就可以升级numpy包了pip install --upgrade numpy 这样也可以库如何降级pip uninstall numpy输入pip install -U numpy==1.11.0 1.11.0为想要降到哪一个的版本号...