作者：HelloGitHub-小鱼干 用什么词来概述这周的 GitHub 热点呢？大概是人工智能是真的神！它能让 EssayKiller_V2 写出规范的高考作文，工整又对仗，也能用 XUAN-Bike 让自行车名副其实——自动骑行，避让周遭的障碍物，实现无人骑行。而 Jina 则实现了神经搜索即服 ...
分类：
其他好文 时间：
2021-06-15 18:14:32
阅读次数：
0
OpenCV入门到进阶：实战三大典型项目(更新至12) IT自学视频教程 vip视频教程人脸识别、自动驾驶、物体检测……想进军未来高科技行业，OpenCV是基石。本课程带你系统掌握计算机视觉核心知识体系，突破OpenCV重难点，真实落地“车辆检测、文字识别、图像拼接” 三大典型项目,高效积累计算机视 ...
分类：
其他好文 时间：
2021-06-07 20:06:39
阅读次数：
0
无人驾驶—自动驾驶概述 无人驾驶—感知基础 感知实战—目标检测 感知实战：物体跟踪 预测系统 路径规划 ...
分类：
其他好文 时间：
2021-05-24 11:45:59
阅读次数：
0
本文转自 https://zhuanlan.zhihu.com/p/151445930 总结了GIS开发的技术栈，罗列了应该了解的内容。 算是比较大而全的了，分理论、规范、数据、算法、软件、后端、前端、方向8个专项。 不求短期内全部都会，但还是一个比较好的学习框架和实践索引，如果基础好的话，两三年达 ...
分类：
其他好文 时间：
2021-05-24 06:05:02
阅读次数：
0
InnovizOne?是一款高性能、汽车级的激光雷达传感器，为L3到L5级的自动驾驶和非汽车应用提供卓越的 3D感知能力。这款固态的、基于MEMS的激光雷达可以配置感兴趣区域，在感兴趣区域内可以增加探测距离。与计算机视觉软件相结合，InnovizOne?能够实现远距离的物体检测、分类和跟踪。Inno... ...
分类：
其他好文 时间：
2021-05-24 05:18:20
阅读次数：
0
云计算+仿真平台是目前世界范围内仿真的发展趋势，这种方式在提供了无限算力的同时，也提供了正版软件。感兴趣的朋友请加微信：yuansuan888。内有海量软件的教程，无需安装，直接使用 以下是正文： 埃森哲的前CEO皮埃尔(Pierre Nanterme)先生讲过，如果持续地推进数字化转型，就能够把产 ...
分类：
其他好文 时间：
2021-04-26 14:10:00
阅读次数：
0
来源：Pexels从自动驾驶汽车检测路上的物体，到通过复杂的面部及身体语言识别发现可能的犯罪活动。多年来，研究人员一直在探索让机器通过视觉识别物体的可能性。这一特殊领域被称为计算机视觉(ComputerVision,CV)，在现代生活中有着广泛的应用。目标检测(ObjectDetection)也是计算机视觉最酷的应用之一，这是不容置疑的事实。现在的CV工具能够轻松地将目标检测应用于图片甚至是直播视
分类：
编程语言 时间：
2020-12-22 12:46:41
阅读次数：
0
新年伊始是我们反思过去和计划未来的时候。基于此，我想借此机会回顾身为深度学习/计算机视觉工程师的行业经历。2017年1月，我在旧金山的一家名为TrueAccord的公司工作。当时，我正使用时间序列和表格数据构建传统的推荐系统。互联网充斥着博客文章和论文，主要描述超越人类的新型前沿的深度学习模型。我迅速将热情投入到这个令人无比兴奋的新领域。尽管具备一些关于深度学习的理论知识，但是我的实践经验非常有限
分类：
其他好文 时间：
2020-12-22 12:43:42
阅读次数：
0
手把手学会人工智能：TensorFlow实现马里奥赛车自动驾驶，含源码这次年假没啥事做，作者想着试试完成一个两年前就已开始的项目：训练人工智能神经网络来玩《马里奥赛车64》游戏。因为一年前做过一些机器学习，现在想蹭个热点，TensorFlow越来越火了。项目：使用TensorFlow来训练一个模型玩《马里奥赛车64》游戏。目标：作者想做个人人都能跟着“说明书”一步步理解和实现的机器学习demo。在
分类：
其他好文 时间：
2020-11-07 15:40:19
阅读次数：
23
本文将继续为大家解析自动驾驶所涉及到的核心技术，上篇《感知篇》内容可以查看历史原文：二、决策篇在一套相对成熟的自动驾驶技术体系中，如果将环境感知模块比作人的眼睛和耳朵，那么决策规划模块就相当于自动驾驶汽车的大脑。自动驾驶汽车在进行决策规划时，会从环境感知模块中获取道路拓扑结构信息、实时交通信息、障碍物(交通参与者)信息和主车自身的状态信息等内容。结合以上这些信息，决策规划系统会对当前环境作出分析，
分类：
其他好文 时间：
2020-10-21 20:46:15
阅读次数：
25
