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【传感器融合理论】标定基础知识(外积,旋转矩阵,欧拉角,四元数)

目录外积欧式变换旋转矩阵和旋转向量欧拉角四元数参考外积从计算上来讲,外积就是两个向量的向量积,公式如下:其中:i,j,k 分别为基向量:[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1]在三维几何中,向量a和向量b的外积结果是一个向量,更为熟知的叫法是法向量,该向量垂直于a和b向量构成的平面。在传感器标定上,可以使用外积进行坐标系转换。欧式变换在自动驾驶中,往往需要有一个统一的坐标系,通常称为车体坐标

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#几何学#线性代数#机器学习
【python学习】多层for 循环结构的优化方法(itertools迭代器)

举????:五个盒子,每个盒子里面有3个球(数字表示),每次每个盒子取一个,求组合数,球编号之和。方法一:for 循环--多层嵌套box,box1,box2 =[0,1,2],[0,3,4],[0,5,6]# 0,1,2 三个盒子,数字代表球的种类box3,box4,box5 = [0,5,6],[0,3,4],[0,1,2]# 3,4,5 三个盒子Box = [box,box1,box2,box

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#python
[pytorch学习笔记] 5. 使用pytorch搭建神经网络

目录介绍设置训练硬件定义类模型层全连接层(nn.Flatten )nn.Linear(线性层)nn.ReLUnn.Sequentialnn.SoftmaxModel Parameters介绍神经网络由对数据执行操作的层/模块组成。 torch.nn 命名空间提供了构建神经网络所需的所有模块。 PyTorch 中的每个模块都是 nn.Module 的子类。 神经网络本身是一个模块,它由其他模块(层)

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#pytorch
【动手学深度学习】07 DenseNet稠密网络

00 前言论文:《Densely Connected Convolutional Networks》论文地址:Densely Connected Convolutional Networks | IEEE Conference Publication | IEEE Xplore01 DenseNet是什么?ResNet极⼤地改变了如何参数化深层⽹络中函数的观点。稠密连接⽹络 (DenseNet)某

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#深度学习#人工智能#计算机视觉
【leetcode】35搜索插入位置(python & cpp)

题目:给定一个排序数组和一个目标值,在数组中找到目标值,并返回其索引。如果目标值不存在于数组中,返回它将会被按顺序插入的位置。请必须使用时间复杂度为 O(log n) 的算法。给定一个排序数组和一个目标值,在数组中找到目标值,并返回其索引。如果目标值不存在于数组中,返回它将会被按顺序插入的位置。请必须使用时间复杂度为 O(log n) 的算法。示例 1:输入: nums = [1,3,5,6],

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#leetcode#算法#职场和发展
【动手学深度学习】07 DenseNet稠密网络

00 前言论文:《Densely Connected Convolutional Networks》论文地址:Densely Connected Convolutional Networks | IEEE Conference Publication | IEEE Xplore01 DenseNet是什么?ResNet极⼤地改变了如何参数化深层⽹络中函数的观点。稠密连接⽹络 (DenseNet)某

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#深度学习#人工智能#计算机视觉
[pytorch学习笔记] 4.Transforms

目录介绍ToTensor()Lambda Transforms参考介绍数据并不总是以训练机器学习算法所需的最终处理形式出现。 我们使用Transforms来对数据进行一些操作并使其适合训练。所有 TorchVision 数据集都有两个参数 - 用于修改特征的transform和用于修改标签的 target_transform - 接受包含转换逻辑的可调用对象。 torchvision.transf

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#pytorch
【机器学习】-- 消融实验

消融:手术切除身体的组织;消融研究:术语的根源是20世纪60年代和70年代的实验心理学领域,其中动物的大脑部分被移除以研究其对其行为的影响。在机器学习,特别是复杂的深度神经网络的背景下,已经采用“消融研究”来描述去除网络的某些部分的过程,以便更好地理解网络的行为。举例:假设在某目标检测系统中,使用了A,B,C,三个模块取得了不错的效果,但是这个时候你并不知道这个效果是由于A,B,C中哪一个起的作用

#机器学习
【pytorch学习笔记】pytorch 搭建NIN网络+Fashion-Mnist数据集

目录NIN网络pytorch 搭建NIN网络参考NIN网络论文《Network In Network》在传统的CNN模型中,卷积层通过filter进行卷积操作,再使用非线性激活函数进行处理,产生特征映射(feature mapping)。其中,高层卷积层提取到的feature mapping是在底层卷积层提取到的feature mapping的基础上进行再提取得到的,所以如果提高每个卷积层的特征提

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#pytorch#学习#深度学习
【Ubuntu系统】ubuntu18.04磁盘空间满了无法进入系统(3种方式,已解决)

问题:前一天提醒磁盘空间满了,没有在意,关机,第二天无法进入系统,黑屏。原因分析:磁盘空间满了。解决方案:方案1:进入命令控制台。开机进入ubuntu(grub界面第一行),进入命令控制台(命令ctrl+alt+f1~f6都可),输入用户名和密码进入系统,删除一些大文件,重新启动即可进入系统。但是我的无法进入命令控制台。方案2:进入recovery mode系统2.1 进入recovery mod

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#ubuntu#linux#运维
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