这里补充一下上一节遗漏的一丢丢知识点,见下图。左边是渲染后的平面图,右边是对应的纹理。另外无论纹理平面原始有多大,最后都会被映射在
多机器人系统是近年来机器人研究领域的热门话题之一。由于其在大规模环境中感知和行动的能力,多机器人系统在工厂自动化、智能交通、灾难响应和环境监控等应用中变得越来越受欢迎。
这里补充一下上一节遗漏的一丢丢知识点,见下图。左边是渲染后的平面图,右边是对应的纹理。另外无论纹理平面原始有多大,最后都会被映射在$U-V$坐标,又称纹理坐标,并且规定坐标范围是0~1。
在路线导航时,将地图数据作为输入,并输出可行驶路径。手机导航系统是路线导航的一个示例。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍另一个机器学习领域的重要算法,线性回归算法。
请注意,本文编写于 381 天前,最后修改于 67 天前,其中某些信息可能已经过时。
logFC > 0,treat>control,基因表达量上升(而不是上调,上下调要结合p值来定义)
本文将会带你了解到我是如何创建一个动态树图的,该图使用 SVG(可缩放矢量图形)绘制三次贝塞尔曲线(Cubic Bezier)路径并通过 Vue.js 以实现数据响应。
在许多领域的研究与应用中,往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测,收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本无疑会为研究和应用提供了丰富的信息,但也在一定程度上增加了数据采集的工作量,更重要的是在多数情况下,许多变量之间可能存在相关性,从而增加了问题分析的复杂性,同时对分析带来不便。如果分别对每个指标进行分析,分析往往是孤立的,而不是综合的。盲目减少指标会损失很多信息,容易产生错误的结论。
在现代互联网应用中,地理位置数据变得越来越重要,尤其是在地图服务、位置追踪、本地化营销和地理围栏应用中。Redis,作为一款高性能的键值存储数据库,自从3.2版本开始,引入了GEO(地理)模块,提供了强大的地理信息处理功能。本文将深入探讨Redis GEO的特性和使用方法,并通过具体案例展示其在实际场景中的应用。
众所周知,eQTL分为了cis-eQTL和trans-eQTL两种作用方式,cis模式下只能调控临近的基因,而trans模式突破了距离限制,在该模式下一个eQTL位点潜在的靶标基因数量大大增加。在eQTL-gene构成的调控网络中,eQTL节点的degree并不是均匀分布,往往少数几个位点的degree很高,表示这些位点调控了大多数的基因,我们将这些调控了多个基因的eQTL位点称之为eQTL hotspot。
标题:Revealing Occlusions with 4D Neural Fields
Figure1:Block diagram of structure from motion
动态时间调整算法是大多用于检测两条语音的相似程度,由于每次发言,每个字母发音的长短不同,会导致两条语音不会完全的吻合,动态时间调整算法,会对语音进行拉伸或者压缩,使得它们竟可能的对齐。
作者:Yukai Ma , Xiangrui Zhao , Han Li , Yaqing Gu , Xiaolei Lang ,Yong Liu
RIFT (Rotation-Invariant Feature Transform)
向量数据库的原理和实现,包括向量数据库的基本概念、相似性搜索算法、相似性测量算法、过滤算法和向量数据库的选型等等。向量数据库是崭新的领域,目前大部分向量数据库公司的估值乘着 AI 和 GPT 的东风从而飞速的增长,但是在实际的业务场景中,目前向量数据库的应用场景还比较少,抛开浮躁的外衣,向量数据库的应用场景还需要开发者们和业务专家们去挖掘。
最近有老师问GWAS可视化的内容,GWAS分析结果没有曼哈顿图和QQ图是没有灵魂的,这两个图究竟怎么看呢,下面介绍一下:
大家好,我是邓飞,GWAS分析应该是可视化最靓的仔了,五颜六色,形状各异,真叫人眼花缭乱,看了又看。
众所周知,PCA(principal component analysis)是一种数据降维的方式,能够有效的将高维数据转换为低维数据,进而降低模型训练所需要的计算资源。
Hough(霍夫)变换是一种用于检测线、圆或者图像中其他简单形状的方法。最初Hough变换是一种线变换,这是一种相对较快的检测二值图像中直线的方法,可以进一步推广到除简单线之外的情况。
我们所常见的都是以这样的方式来处理图像:检测斑点,分割感兴趣的对象等。我们如何将它们从一种形式转换为另一种形式来处理这些图像呢?通过单应矩阵快速转换图像可以实现这个需求。
下面我们介绍自动驾驶技术中几种常用的坐标系统,以及他们之间如何完成关联和转换,最终构建出统一的环境模型。 所谓时空坐标系,包括三维空间坐标系和一维时间坐标系。在此基础上,用解析的形式(坐标)把物体在空间和时间的位置、姿态表示出来。一般三维空间坐标系用三个正交轴X,Y,Z表示物体的位置,用绕这三个正交轴的旋转角度(roll 横滚角, pitch 俯仰角, yaw 偏航角)表示物体的姿态。时间坐标系只有一个维度。为了表述方便,我们一般将空间坐标和时间坐标分开讨论。 摄像机坐标系统 摄像机/摄像头以其低廉的价格、
前言 最近观看下面这本书有感,结合之前的学习,对OpenGL的知识进行回顾。 概念 帧缓存:接收渲染结果的缓冲区,为GPU指定存储渲染结果的区域。 帧缓存可以同时存在多个,但是屏幕显示像素受到
文章:CamMap: Extrinsic Calibration of Non-Overlapping Cameras Based on SLAM Map Alignment
你可能已经(或可能没有)听过或看过增强现实电子游戏隐形妖怪或Topps推出的3D棒球卡。其主要思想是在平板电脑,PC或智能手机的屏幕上,根据卡片的位置和方向,渲染特定图形的3D模型到卡片上。 图1:隐形妖怪增强现实卡。 上个学期,我参加了计算机视觉课程,对投影几何学的若干方面进行了研究,并认为自己开发一个基于卡片的增强现实应用程序将是一个有趣的项目。我提醒你,我们需要一点代数来使它工作,但我会尽量少用。为了充分利用它,你应该轻松使用不同的坐标系统和变换矩阵。 <免责声明 首先,这篇文章并不是一个教
你可能已经(或可能没有)听过或看过增强现实电子游戏隐形妖怪或Topps推出的3D棒球卡。其主要思想是在平板电脑,PC或智能手机的屏幕上,根据卡片的位置和方向,渲染特定图形的3D模型到卡片上。 图1:
智能视觉测量是指用计算机视觉技术实现对物体的尺寸测量,它在工业、林业、物流等领域有重要的应用。一般做法是用相机或激光雷达对物体拍照/扫描,然后识别图像中的待测量物体,得到其边界或形状信息,最后在坐标系中计算物体的尺寸。本文将以原木智能检尺(直径测量)为例,介绍智能视觉测量系统的技术原理,以及需要解决的难点问题。
第一个要讲的机器学习算法便是线性回归,从此模型入手便于我们很快的熟悉机器学习的流程,便于以后对其他算法甚至是深度学习模型的掌握。
在我们开始对图像应用霍夫变换之前,我们需要了解霍夫空间是什么,我们将通过一个例子来进行了解。
假设你现在已经拍摄了脚的多张各个角度的2D照片,那么如何将这些照片转化成一个3D数字化形状呢?首先第一步,你要对摄像机进行定标,比如确定摄像机的焦距、摆放位置和角度等。
何谓K近邻算法,即K-Nearest Neighbor algorithm,简称KNN算法,单从名字来猜想,可以简单粗暴的认为是:K个最近的邻居,当K=1时,算法便成了最近邻算法,即寻找最近的那个邻居。
霍夫变换是一种特征提取技术,通过一种投票算法检测具有特定形状的物体。该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为hough变换结果。空间变换将一个空间中具有相同形状的曲线或直线映射到另一空间的一个点上形成峰值。
AI 科技评论按,本文作者韦易笑,本文首发于知乎专栏简单代码(zhuanlan.zhihu.com/skywind3000),AI 科技评论获其授权转载。以下为原文:
有一些球形气球贴在一堵用 XY 平面表示的墙面上。墙面上的气球记录在整数数组 points ,其中points[i] = [xstart, xend] 表示水平直径在 xstart 和 xend之间的气球。你不知道气球的确切 y 坐标。
2:相机坐标系:以摄像机光心为原点(在针孔模型中也就是针孔为关心),z轴与光轴重合也就是z轴指向相机的前方(也就是与成像平面垂直),x轴与y轴的正方向与物体坐标系平行,其中上图中的f为摄像机的焦距。单位m
做OCR时遇到的一个重要的问题在于检测文本时容易把一段多行文本给检测成单行,这会导致在后期识别部分的准确率降低,毕竟把多行文字当成一行文字去识别,肯定无法得到准确地结果。因此在送入识别之前,需要对检测出的文本框内容进行多行文本检测与分割。也就是:
论文:NV-LIO: LiDAR-Inertial Odometry using Normal Vectors Towards Robust SLAM in Multifloor Environments
FAST-LIVO: Fast and Tightly-coupled Sparse-Direct LiDAR-Inertial-Visual Odometry
图像拼接技术是计算机视觉和数字图像处理领域中一个研究的重点。图像拼接是指将描述同一场景的两张或者多张有重叠区域的图像,通过图像配准和图像融合技术拼接成一幅大场景全新图像的过程。
为了校准相机,我们对3D对象(例如图案立方体)成像,并使用3D对象与其2d图像之间的3D-2D点对应关系来查找相机参数。
线性回归是研究因变量y和自变量x之间数量上相互依存的线性关系。在机器学习中自变量x为样本特征,因变量y为目标值。比如在预测房价的机器学习任务中,每个样本x表示与房价有关的各种特征,而y为相对应的房屋价格。根据每个样本中特征的个数分为:
在上一篇中,我们介绍了鸭子半圆概率问题以及一些很绕的思考,虽然解决了此问题,但是依旧不够简洁,丝毫没有体现出用对称性解题的巧妙之处,相关文章请戳:
1.在 “帮助->learning center ”选项卡中可以查找教程及下载APP 2.如果不小心将工具栏拖到了屏幕中间或者不小心删除了某个工具栏,可以在“查看->工具栏->重新初始化”里边进行重置工具栏。 3.图像数字化(Digitize 从图上扣点):工具栏上的位置在“查看(V)”的V字右下边,点击之后选择需要扣点的图片位置,即可打开图片进行扣点或者扣线。需要旋转的可以点击“旋转图像”再点下边出现的微旋按钮将图片旋转,然后移动刚刚打开的图片上的四条线使其对齐坐标轴上下边界,输入坐标轴起始值和终止值,再手动选点(注意选点要双击)或者自动选点,然后点击 得到坐标值。 4.数据处理(Data Manipulation):比如剔除噪声或者筛选数据。菜单栏下边第一行的工具栏中,中间部分有个红加号,旁边一个梯子,这是添加列,后边有像漏斗一样的为筛选工具,漏斗前边像直方图的工具能为列添加随机数。先选中某列数据,点漏斗会加上筛选器到列标签上,再到列标签上点漏斗可以设置筛选规则。 5.做出散点图之后,在“快捷分析”里边可以对散点图进行快速拟合也可以计算积分面积,选择需要的分布方式(线性、高斯分布)对其拟合,会出现黄色矩形框,同时出现对散点的拟合曲线。点击右上角的三角展开对话,可以将矩形扩展到整条曲线。若图中有多个y值的散点图,也可以切换对另一条曲线进行拟合。 6.在已经画好的图形旁边的空白可以对线颜色和粗细进行调整,双击点可以对数据点进行相关修改。 7.在左侧竖向的工具栏中可以添加文字、箭头、直线,进行缩放、读取线中某个点的坐标,对点进行标注(按enter)等操作。 8.右侧的工具栏,可以添加上下左右的坐标轴,可以调换坐标轴,以及调整刻度。 9.批量绘图:如果你有同样类型的几组数据,并且要通过他们绘制同样xy轴的图形,则可以先用一组数据绘出一幅图,再点击 可以选择以同样的格式对其他book或者其他列进行批量绘图。 10.模板:将绘制好的一张图右键点击图表上方的对话框头再点存为模板后即可以在“绘图”里边的模板中找到并使用。 11.复制格式: 一张图做的很美观,另一张图可以复制它的格式。首先在第一张图上右击空白处,点“复制格式”然后再到第二张图上右击空白再点复制格式下边那个。将格式存为主题可以后调用。 12.origin怎么把柱状图变宽 也就是把整个图片拉长缩短,Origin作图的最基本原则是 “想要修改什么,就直接双击什么(或者在相应位置点击右键)”
随着互联网的不断发展,产生了各种各样的海量数据,比如图片、文本、视频和语音等非结构化数据,这些数据可以通过人工智能技术提取出特征向量,然后通过对这些特征向量的计算和检索来实现对非结构化数据的分析和检索,如何对非结构化的向量数据进行高效检索即为向量检索技术的核心问题。
课程主页:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_LA16.html
在空间索引类问题当中,一个最普遍而又最重要的问题是:”给定你某个点的坐标,你如何能够在海量的数据点中找到他所在的区域以及最靠近他的点”?
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