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搜索关键字:观测    ( 808个结果
视觉SLAM(五)特征点提取与匹配
特征点法视觉里程计 特征点提取与匹配 经典 SLAM 模型中以位姿 路标( Landmark )来描述 SLAM 过程 ? 路标是三维空间中固定不变的点,能够在特定位姿下观测到 ? 数量充足,以实现良好的定位 ? 较好的区分性,以实现数据关联 在视觉 SLAM 中,可利用图像特征点作为 SLAM 中 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-12 12:33:55    阅读次数:227
图解Knative核心组件,Serving自动伸缩
最近闲下来,打算把Knative的核心组件Serving给学习下,会继续采用k8s源码学习的方式,管中窥豹以小击大,学习serving的主要目标: 可观测性基础设施、自动伸缩、流量管理等核心组件的设计与实现,今天先简单臆测下,感兴趣的同学, 一起来学习吧 1. 基于云原生的单体应用构建 大多数公司的 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-11 00:49:56    阅读次数:79
vue生命周期
以下主要从几个方面来讲: 1.vue的生命周期是什么 2.vue生命周期的在项目中的执行顺序 3.vue中内置的方法 属性和vue生命周期的运行顺序(methods、computed、data、watch) 4.自己构造的方法与vue生命周期的运行顺序 如show这些 5.总结 一、vue的生命周期 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-10 10:47:22    阅读次数:57
《怪奇事物所》
仓鼠爱跑步 它们的大脑也会在跑步时释出大量内啡肽,达到所谓“跑者高潮”的愉悦境界,这种状态跟吸毒差不多的意思,因为基本上,真的是会成瘾的。 乌鸦爱记仇 “认脸”其实算是一种高度进化的技能,能单靠脸部细节辨认出个体的动物并不多,而且大多都是我们印象中那些“很聪明的动物”,例如猩猩、乌鸦或者新哀凤(iP ...
分类:其他好文   时间:2020-05-29 16:24:01    阅读次数:84
地下水模型参数估计工具——PEST
1 Introduction PEST(Parameter Estimation)是一个广泛适用的模型参数优化程序,需要给定初始参数,调用正模型,对比模型结果与观测值,在参数的给定范围内调整参数,达到收敛条件后,得到优化后的参数值。 运用PEST工具,不仅可以直接调用独立程序,也可以在地下水的主流商 ...
分类:其他好文   时间:2020-05-28 19:24:23    阅读次数:114
福禄克网络推出新型MPO光纤检测显微仪FI-3000
——新型MPO光纤检测显微仪能够以更快的速度提供从单根光纤到整个MPO端面的完整视图中国北京,2019年3月–近日,福禄克网络推出FI-3000FiberInspector?Pro光纤检测显微仪,是高效率的多纤芯插拔(MPO)光纤端面检测显微仪。MPO技术可同时连接最多32根光纤,传输数百G的信息,但很容易受光纤故障源“污染”的影响。使用FI-3000的技术人员可以使用实时视图功能即时查看光纤端面
分类:其他好文   时间:2020-05-27 10:40:41    阅读次数:80
GLUT Tutorials 12:位图字体
博客转自:http://www.lighthouse3d.com/tutorials/glut-tutorial/bitmap-fonts/ 位图字体是一个2维的字体,虽然我们会将它放置在3维的世界内,但是这些字体没有厚度,不可以被旋转或者缩放;只可以被平移。而且,这种字体永远只朝向观测者的视野,就 ...
分类:其他好文   时间:2020-05-23 11:24:31    阅读次数:54
特征工程:利用卡尔曼滤波器处理时间序列(快速入门+python实现)
卡尔曼滤波器 英文kalman filter 这里介绍简单的,只有一个状态的滤波器 卡尔曼滤波器经常用在控制系统中、机器人系统中,但是这里主要讲解如何用在AI的大数据分析预测中 为什么要用kalman filter处理时间序列 假设我们有100个时间点的数据,这个数据就是分别在100个点观测出来的结 ...
分类:编程语言   时间:2020-05-20 20:03:20    阅读次数:72
ARIMa--时间序列模型
一、概述 在生产和科学研究中,对某一个或者一组变量 x(t)x(t) 进行观察测量,将在一系列时刻 t1,t2,?,tnt1,t2,?,tn 所得到的离散数字组成的序列集合,称之为时间序列。时间序列分析是根据系统观察得到的时间序列数据,通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。时间序列分析常 ...
分类:其他好文   时间:2020-05-20 17:17:35    阅读次数:116
EM算法和GMM算法的相关推导及原理
极大似然估计 我们先从极大似然估计说起,来考虑这样的一个问题,在给定的一组样本x1,x2······xn中,已知它们来自于高斯分布N(u, σ),那么我们来试试估计参数u,σ。 首先,对于参数估计的方法主要有矩估计和极大似然估计,我们采用极大似然估计,高斯分布的概率密度函数如下: 我们可以将x1,x ...
分类:编程语言   时间:2020-05-18 23:05:34    阅读次数:130
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