数独检测器：帝国理工C++作业

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数独检测器：帝国理工C++作业

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2048控制台程序：一份帝国理工C++作业

#include <fstream> #include <vector> #include <iostream> #include <string> using namespace std; //打印输出数组内容到窗口 void print_square(const vector<int> &square); //设置默认的初始状态数组,最后一个数是2,其他都是0 void set_default_square(vector<int…

Java这些冷知识你知道吗？

1)jvm有很多种,其实jvm是一个标准,sun做的那个叫hotspot,作者就是后来v8的作者lars bak,其他公司也做过jvm,其中做得比较好的有bea的jrockit,其他的包括ibm的r9,apple的jvm等在内,都做得不行,所以jvm主要是整合淘汰掉这些做得不好的jvm(s),整合成一个统一的openjdk. 2)java是典型的oop语言,其执行效率的优化,最早就是lars bak等人从smalltalk等长期优化的经验中总结出来并apply到hotspot上去滴,而small…

KinectFusion解析

三维重建是指获取真实物体的三维外观形貌,并建立可复用模型的一种技术.它是当下计算机视觉的一个研究热点,主要有三方面的用途:1)相比于二维图像,可以获取更全面的几何信息:2)在VR/AR中,建立真实和虚拟之间的纽带:3)辅助机器人更好的感知世界.传统的三维重建方法主要是SfM(Structure from Motion),通过一系列不同位置采集的图像,离线计算出三维模型.帝国理工和微软研究院在2011年提出的KinectFusion开启了用RGBD相机实时三维重建的序幕.本文主要参考Kinec…

[paper]MaskFusion: Real-Time Recognition, Tracking and Reconstruction of Multiple Moving Objects

Before 近期在调研关于RGBD在室内移动机器人下的语义导航的研究.目前帝国理工的Andrew Davison在这边有两个团队在研究,分别是Fusion++ 和这篇 MaskFusion.这篇是我阅读文章时的笔记,整理一下发上来和大家一起分享.文章末尾有关于到移动机器人应用rgbd语义slam的一些小想法,有想法欢迎在评论区一起探讨. 这篇文章在上传到axiv的时候即被Fusion++引用,并被其做了一些苍白的比较:"虽然其能支持动态环境,但该文章并没有完成精细的物体重建,未来二者融合会是…

上采样和PixelShuffle（转）

有些地方还没看懂, mark一下文章来源: https://blog.csdn.net/g11d111/article/details/82855946 去年曾经使用过FCN(全卷积神经网络)及其派生Unet,再加上在爱奇艺的时候做过一些超分辨率重建的内容,其中用到了毕业于帝国理工的华人博士Shi Wenzhe(在Twitter任职)发表的PixelShuffle<Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Effici…

flask框架（二）：简单的登录demo

一:main.py # -*- coding: utf-8 -*- # @Author : Felix Wang # @time : 2018/7/3 22:58 from flask import Flask, render_template, request, redirect, session, url_for app = Flask(__name__) app.debug = True # 自动重启 USERS = { 1: {', 'gender': '男', 'text': '非常可…