Hector slam： Hector slam利用高斯牛顿方法解决scan-matching问题，对传感器要求较高。 缺点：需要雷达（LRS）的更新频率较高，测量噪声小。所以在制图过程中，需要robot速度控制在比较低的情况下，建图效果才会比较理想，这也是它没有回环（loop close）的一个后 ...
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2018-09-30 12:43:14
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10 项目沟通管理和干系人管理 10.1 项目沟通管理基础 10.1.1 项目沟通管理的重要性 10.1.2 项目沟通管理相关理论 1. 沟通模型 编码 信息和反馈信息 媒介 噪声 解码 2. 沟通渠道 1. 正式沟通渠道 2. 非正式沟通渠道 3. 沟通技巧 10.2 项目沟通管理过程 1. 规划 ...
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2018-09-29 11:19:12
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图像边界往往存在噪声，在获取亚像素级边缘点后，必须对边缘点进行滤波。本文提出一种基于圆曲率的边缘点滤波方法，这种方法很简单，但是却有很好的滤波效果。 ...
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2018-09-27 10:40:12
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https://blog.csdn.net/bitcs_zt/article/details/79256688 该项比赛1月15日就已经结赛了，但由于之后进入期末，备考花费了大量的时间，没来得及整理相关内容。现在终于有时间好好回顾比赛，并对这次比赛的过程进行记录。 Corporación Favor ...
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2018-09-26 14:56:00
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概念 均方差 MSE mean square error 平均绝对差 MAE mean absolute error 交叉损失熵 cross entropy 欠拟合：训练集和测试集性能接近 过拟合：训练集远远高于测试集性能 有监督学习算法比较 knn 调节：n_neighbors 优点：模型很容易解 ...
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2018-09-24 13:51:44
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基本概念 偏差：偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度, 即刻画了学习算法本身的拟合能力 。 方差：方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化, 即刻画了数据扰动所造成的影响 。 欠拟合：模型的经验误差大，模型太简单，在训练的过程中基本没学到有价值的内容，说明模型欠拟合。 过拟 ...
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2018-09-21 15:15:15
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一、引言：关于兴趣点（interest points） 在图像处理和与计算机视觉领域，兴趣点（interest points），或称作关键点（keypoints）、特征点（feature points） 被大量用于解决物体识别，图像识别、图像匹配、视觉跟踪、三维重建等一系列的问题。我们不再观察整幅图 ...
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2018-09-18 17:18:21
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本文重点 这次主要介绍一种点云对齐的方法,多视数据最近迭代(ICP)对齐是最常用的点云对齐方法,为了提高对齐的精度及稳定性我们使用一种基于移动最小二乘(MLS)曲面的ICP多视数据对齐方法.该方法无需对数据进行额外的去噪和数据分割.对于优化噪声点的点云对齐可以采用本方法进行点云对齐。 1 多视数据相 ...
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2018-09-15 00:43:13
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转自 动手又动脑才会有创造 放大器，包括两种，PA与LAN，功率放大器(PA) 和低噪声放大器(LNA)，在射频上，PA用于信号的输出放大，而LNA用天线端的输入放大，一般的，LAN会比PA的放大倍数要小比较多。 LNA 的作用是从天线获取极其微弱的不确定信号，这些信号通常是微伏数量级的信号或者低于 ...
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2018-09-11 22:57:07
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当输入数据中存在非线性关系的时候，基于线性回归的模型就会失效，而基于树的算法则不受数据中非线性关系的影响，基于树的方法最大的一个困扰时为了避免过拟合而对树进行剪枝的难度，对于潜在数据中的噪声，大型的树倾向于受影响，导致低偏差（过度拟合）或高方差（极度不拟合）。不过如果我们生成大量的树，最终的预测值采 ...
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2018-09-07 20:11:11
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