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目标检测:横向理论基础
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13、课程总结
AI大道理
2025-01-22 13:31:01
课时名称
课时知识点
13、课程总结
《目标检测:横向理论基础》课程致力于帮助学生学习目标检测横向理论基础。常心老师将手把手从0开始解读目标检测概念、网络结构、训练和推理流程,剖析目标检测网络结构,解读每个模块为什么存在、作用是什么,包括Backbone、neck、head,剖析目标检测训练和推理中的每一个步骤为什么存在、作用是什么,包括标签分配、损失函数、优化器、NMS,捋顺目标检测具体实现的每个模块与步骤。
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13、课程总结
课时名称课时知识点13、课程总结《目标检测:横向理论基础》课程致力于帮助学生学习目标检测横向理论基础。常心老师将手把手从0开始解读目标检测概念、网络结构、训练和推理流程,剖析目标检测网络结构,解读每个模块为什么存在、作用是什么,包括Backbone、
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使用小波、EMD、SVD 分析进行手部运动检测.zip
1.版本:matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生
课程
设计、期末大作业和毕业设计。
【嵌入式系统】69字节帧数据解析:GPS坐标与时间戳传输协议分析
内容概要:本文档为一个名为《фреймы 69 байт.txt》的文本文件,主要记录了一系列十六进制数据帧及其对应的地理坐标和eph值。每个数据帧以“0x”开头表示十六进制数值,后面跟随具体的坐标信息(如49.9886168, 53.1024544)以及eph值(如7 eph 333)。这些数据帧共有五组,每组都包含不同的十六进制序列和坐标信息,最后还有一组异常的数据帧,其中包含大量0xFF和无效的十六进制值。; 适合人群:对十六进制数据解析、地理信息系统(GIS)、卫星通信或相关技术领域感兴趣的开发者、研究人员和技术爱好者。; 使用场景及目标:①用于研究或分析特定设备或系统传输的数据帧结构;②作为地理定位或卫星信号处理的研究样本;③帮助理解和解析类似十六进制编码的数据流。; 其他说明:文档中的数据帧可能来自某种传感器或通信设备,但具体来源和用途未明确说明。最后一组数据帧包含大量无效值,可能是设备故障或传输错误导致。建议结合实际应用场景和技术背景进行深入分析。
sssd-dbus-2.5.2-2.el8_5.3.tar.gz
# 适用操作系统:Centos8 # Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz # Step2、进入解压后的目录,执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
【编程语言领域】Kotlin函数式编程与跨平台开发详解:多范式编程特性及应用案例分析
内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章
总结
了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
【多智能体系统】基于历史速度命令的仿射编队控制增强:理论分析与实验验证(含详细代码及解释)
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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