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    基于Java的开源 Carrot2 搜索结果聚合聚类引擎 2.0发布了

    基于Java的开源 Carrot2 搜索结果聚合聚类引擎 2.0发布了. Carrot2 可以自动的把自然的搜索结果归类(聚合聚类)到相应的语义类别中,这个功能是通过Carrot2一个现成的组件完成的,除此之外Carrot2 还包括了很多其他的搜索结果聚合聚类算法 search results clustering algorithms 非常值得一看 . 今天10b lobster 和我聊起了新闻标题的平移算法, 如果这个算法被Carrot支持的话,应该是一个流行算法了。这个算法在卢亮的blog上曾经提到过。新闻阅读器也准备用这个算法进行新闻分类,提高新闻阅读速度。 Carrot2 2.0 的一个亮点是速度和易用性的提高。在易用性方面Carrot2提供了一个叫Aduna ClusterMap  的可视化组,这个组件被放到了可以单独运行的GUI程序中了,详见:standalone GUI application 。除此之外核心api也得到了简化,这里有 更多信息.  Carrot2 的流行还衍生了一家叫 Carrot Search 的公司,类似jboss ,mysql 相关的运营公司, 他们发布了发布了 Lingo3G ,可以想想出来了,Lingo3G ( 这个名字真酷 lingo  and 3g 呵呵 )-- 提供高性能的文档聚合引擎 ,这个引擎功能十分强进,他提供基于层级的,同义的 , 标签过滤的等功能。相比较 autonomy 还是有些差:

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    SuMa++: 基于激光雷达的高效语义SLAM

    可靠、准确的定位和建图是大多数自动驾驶系统的关键组件.除了关于环境的几何信息之外,语义对于实现智能导航行为也起着重要的作用.在大多数现实环境中,由于移动对象引起的动态变化,这一任务特别复杂,这可能会破坏定位.我们提出一种新的基于语义信息的激光雷达SLAM系统来更好地解决真实环境中的定位与建图问题.通过集成语义信息来促进建图过程,从而利用三维激光距离扫描.语义信息由全卷积神经网络有效提取,并呈现在激光测距数据的球面投影上.这种计算的语义分割导致整个扫描的点状标记,允许我们用标记的表面构建语义丰富的地图.这种语义图使我们能够可靠地过滤移动对象,但也通过语义约束改善投影扫描匹配.我们对极少数静态结构和大量移动车辆的KITTI数据集进行的具有挑战性的公路序列的实验评估表明,与纯几何的、最先进的方法相比,我们的语义SLAM方法具有优势.

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    Mac系统Unity3D中的快捷键

    command+N 新建场景 command+O 打开场景 command+S 保存场景 Shift + command + S 场景另存为 Shift + command + B 编译设置 command + B 编译并运行 command + z Undo 撤销 shift + command + z Redo 撤销 command + X Cut剪切 command + C Copy拷贝 command + V Paste粘贴 command + D Duplicate 复制 shift + Del Delete 删除 command + F 查找 command + A 全选 command + P Play播放 Shift + command + P Pause暂停 Alt + command + P step停止 command + R Refresh 刷新 Shift + command + N 新建空GameObject Alt + command + F Move to View 移动到视图 Shift + command + F Align with View 视图对齐 command + 1 选择Scene视图 command + 2 选择Game视图 command + 3 选择Inspector面板 command + 4 选择Hierarchy 视图 command + 5 选择Project 视图 command + 6 打开Animation动画窗口 command + 7 打开Profilter分析器 command + 8 打开Particle Effect 粒子窗口 command + 9 打开Asset store资源商店 command + 0 打开Asset server资源服务器 shift + command + C 打开Console 控制台 Q 切换平移模式 W 切换移动模式 E 切换旋转模式 R 切换缩放模式 Z Pivot Mode toggle 轴点模式切换 X Pivot Rotation toggle 轴点旋转切换

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    领券