【直播回顾】如何成为一名优秀的OpenHamrony贡献者?

OpenHarmony开发者 2022-05-19 15:48:40

5月18日晚上19点,战“码”先锋第一期直播《如何成为一名优秀的OpenHamrony 贡献者?》,在OpenHarmony社群内成功举行。

 

本期课程,由润和资深软件开发工程师赵海鹏老师主讲,是「OpenHarmony开源贡献者计划」“战码先锋,PR 征集令”系列活动配套直播之一。「OpenHarmony开源贡献者计划」活动自发布以来,已收到300+PR,新晋20+Contributors。为了帮助更多新手开发者开启开源之旅,我们联合6大OpenHarmony开源大咖,精选5大简单上手的开源代码仓,Docs、ARkUI、媒体子系统、测试子系统、启动恢复,在【战“码”先锋直播间】,在线讲解贡献指南,帮助热爱开源的你更好的参与开源共建。

 

第一期《如何成为一名优秀的OpenHamrony 贡献者?》直播中,赵海鹏老师分享了他的10年技术成长之路,以及在研发DAYU200(业内首款支持OpenHarmony 3.1 Release 版本的开发板) 过程中对OpenHarmony 开源贡献的一些实践及思考,希望能给广大开发者一些启发,更好地开启开源贡献之路。

 

欢迎大家长按下方海报扫码,回看5月18日晚的战“码”先锋第一期直播课:

 

 

OpenHarmony战“码”先锋系列所有直播课,以及更多OpenHarmony社群举办的直播课程,我们都将在OpenHarmony B站官方账号“OpenHarmony开发者社区”上汇总发布。欢迎广大开发者锁定观看、收藏学习:OpenHarmony开发者社区的个人空间_哔哩哔哩_Bilibili

 

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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 在计算机视觉领域,实时目标跟踪是许多应用的核心任务,例如监控系统、自动驾驶汽车和无人机导航等。本文将重点介绍一种在2017年备受关注的高效目标跟踪算法——BACF(Boosted Adaptive Clustering Filter)。该算法因其卓越的实时性和高精度而脱颖而出,其核心代码是用MATLAB编写的。 BACF算法全称为Boosted Adaptive Clustering Filter,是基于卡尔曼滤波器改进的一种算法。传统卡尔曼滤波在处理复杂背景和目标形变时存在局限性,而BACF通过引入自适应聚类和Boosting策略,显著提升了对目标特征的捕获和跟踪能力。 自适应聚类是BACF算法的关键技术之一。它通过动态更新特征空间中的聚类中心,更准确地捕捉目标的外观变化,从而在光照变化、遮挡和目标形变等复杂情况下保持跟踪的稳定性。此外,BACF还采用了Boosting策略。Boosting是一种集成学习方法,通过组合多个弱分类器形成强分类器。在BACF中,Boosting用于优化目标检测性能,动态调整特征权重,强化对目标识别贡献大的特征,从而提高跟踪精度。BACF算法在设计时充分考虑了计算效率,能够在保持高精度的同时实现快速实时的目标跟踪,这对于需要快速响应的应用场景(如视频监控和自动驾驶)至关重要。 MATLAB作为一种强大的数学计算和数据分析工具,非常适合用于算法的原型开发和测试。BACF算法的MATLAB实现提供了清晰的代码结构,方便研究人员理解其工作原理并进行优化和扩展。通常,BACF的MATLAB源码包含以下部分:主函数(实现整个跟踪算法的核心代码)、特征提取模块(从视频帧中提取目标特征的子程序)、聚类算法(实现自适应聚类过程)、Boosting算法(包含特征权重更新的代

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