一.velodyne-VLP16使用教程 推荐网址: http://blog.csdn.net/littlethunder/article/details/51920681 https://www.cnblogs.com/williamc17/p/9705492.html 源于用户手册的情报: 非常重要的一点:velodyne-VLP16的ros-driver所使用的坐标系有别于用户手册所说明的坐标系. 为了让所有开发者围绕相同的坐标系开发软件,ros中制定了标准的坐标系定义方案. 详情如以下链

师弟反应镭神32线激光雷达(32C)录制的数据包不能跑lego loam,这里就总结一下. 首先lego loam默认的接受的topic name是velodyne_points,点云的frame_id是velodyne,镭神驱动发布的topic name为point_raw,frame_id为world这里需要写一个程序转一下: #include "ros/ros.h" #include "std_msgs/String.h" #include "sen

ORB-SLAM2的编译运行以及TUM数据集测试 徐大徐 2018.02.06 17:04 字数 1838 阅读 2167评论 0喜欢 2 近段时间一直在学习高翔博士的<视觉SLAM十四讲>,学了以后发现自己欠缺的东西实在太多,好多都需要深入系统的学习.ORB-SLAM2是一套完整的SLAM方案,提供了单目,双目和RGB-D三种接口.它能够实现地图重用,回环检测和重新定位的功能.无论是在室内的小型手持设备,还是到工厂环境的无人机和城市里驾驶的汽车,ORB-SLAM2都能够在标准的CPU上进行实

参照https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2/blob/master/README.md 运行 4. Monocular Examples TUM Dataset 数据集． 将 ./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUMX.yaml PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER中最后一句 PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER改成数据集文件夹的位置,

参照https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2/blob/master/README.md 运行 4. Monocular Examples TUM Dataset 数据集． 将 ./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUMX.yaml PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER中最后一句 PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER改成数据集文件夹的位置,

今天在运行手写数据集的过程中,出现一个问题,代码没有问题,但是运行的时候一直报错,错误如下: urllib.error.URLError: <urlopen error [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: unable to get local issuer certificate (_ssl.c:1051)> 查询网上的各种博客什么的,最后貌似是因为python3的原因出现的,目前采用的解决方案是在代码的顶端

1. Spark运行架构 1.1 术语定义 lApplication:Spark Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似,指的是用户编写的Spark应用程序,包含了一个Driver 功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码: lDriver:Spark中的Driver即运行上述Application的main()函数并且创建SparkContext,其中创建SparkContext的目的是为了准备Spark应用程序的运行环境.在Spark中由S

一.问题描述 网上绝大多数作业参考都是在jupyter下运行的,数据集载入过程一般如下: from cs231n.data_utils import load_CIFAR10 #导入数据集,并打印出数据集相关参数以确定是否加载成功 cifar10_dir = 'cs231n/datasets/cifar-10-batches-py' #数据集地址(获取数据集的脚本) #删除以前可能导入的数据,若之前未导入数据,则直接pass #try...except...为解决异常的语句,参见https://

Github地址:Mask_RCNN 『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习 『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其五:目标检测结果精炼

原文引自:http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4721326.html 1. Spark运行架构 1.1 术语定义 lApplication:Spark Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似,指的是用户编写的Spark应用程序,包含了一个Driver 功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码: lDriver:Spark中的Driver即运行上述Application的main()函数并且创建SparkC

1 什么是随机森林? 作为新兴起的.高度灵活的一种机器学习算法,随机森林(Random Forest,简称RF)拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险,既可以用来做市场营销模拟的建模,统计客户来源,保留和流失,也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性.最初,我是在参加校外竞赛时接触到随机森林算法的.最近几年的国内外大赛,包括2013年百度校园电影推荐系统大赛.2014年阿里巴巴天池大数据竞赛以及Kaggle数据科学竞赛,参赛者对随机森林的使用占有相当高的比例.此外,据我的个人了解来看,一大部

决策树意义: 分类决策树模型是表示基于特征对实例进行分类的树形结构.决策树可以转换为一个if_then规则的集合,也可以看作是定义在特征空间划分上的类的条件概率分布. 它着眼于从一组无次序.无规则的样本数据(概念)中推理出决策树表示形式的分类规则.假设这里的样本数据应该能够用"属性-结论".决策树学习旨在构建一个与训练数据拟合很好,并且复杂度小的一个可以自动对数据进行分类的树形结构,是树形结构的知识表示,可以直接转换为分类规则.因为从可能的决策树中直接选取最优决策树是NP完全问题,现实

Laxcus大数据管理系统是我们Laxcus大数据实验室历时5年,全体系全功能设计研发的大数据产品,目前的最新版本是2.1版本.从三年前的1.0版本开始,Laxcus大数据系统投入到多个大数据和云计算项目中使用.2.0版本的Laxcus大数据管理系统,已经从紧耦合架构转为松耦合架构,整合了最新的大数据和关系数据库的技术,实现了一站式数据处理,大幅度提高了并行处理能力,同时兼具易操作.易维护.运行稳定的特点,节点数和数据存储计算规模已经达到百万台级和EB量级.目前已经覆盖的技术包括:行列混合存储.

1.  Hive是什么 1) Hive是什么? 这里引用 Hive wiki 上的介绍: Hive is a data warehouse infrastructure built on top of Hadoop. It provides tools to enable easy data ETL, a mechanism to put structures on the data, and the capability to querying and analysis of large da

先从一个具体的例子来开始Caffe,以MNIST手写数据为例. 1.下载数据 下载mnist到caffe-master\data\mnist文件夹. THE MNIST DATABASE:Yann LeCun et al. train-images-idx3-ubyte.gz:  training set images (9912422 bytes)  train-labels-idx1-ubyte.gz:  training set labels (28881 bytes)  t10k-ima

程序集 对于C#程序员来说一定不陌生,不就是VS生成的那些exe,dll么.是的,程序集(.net中exe与dll的区别就是exe有程序接入口,即Main函数)就是.net框架下,可以被CLR加载并运行的一堆数据集(类似java中的jar包,无法脱离虚拟机自己运行).它们和之前C\C++生成的可执行程序和动态链接库有本质的区别. 说了半天,程序集里到底有什么呢.作为一堆数据集,程序集的数据可以分为:类型元数据,程序元数据,IL代码,资源. 先说下什么是元数据,元数据一般就是指描述自身的数据. 程

atitit.基于组件的事件为基础的编程模型--服务器端控件(1)---------服务器端控件和标签之间的关系 1. server控件是要server了解了标签.种类型的server控件: 1 1.1. HTML server控件 - 传统的 HTML 标签 1 1.2. Web server控件 - 新的 ASP.NET 标签 1 1.3. Validation server控件 - 用于输入验证 1 2. HTML server控件 1 3. - Web server控件 2 4. 标准s

1. 操作系统基本知识,进程,线程 CPU是计算机的核心,承担了所有的计算任务: 操作系统是计算机的管理者,它负责任务的调度.资源的分配和管理,统领整个计算机硬件:那么操作系统是如何进行任务调度的呢? 1.1 任务调度 大部分操作系统(如Windows.Linux)的任务调度是采用时间片轮转的抢占式调度方式,也就是说一个任务执行一小段时间后强制暂停去执行下一个任务,每个任务轮流执行.任务执行的一小段时间叫做时间片,任务正在执行时的状态叫运行状态,任务执行一段时间后强制暂停去执行下一个任务,被暂停

使用sklearn进行数据挖掘系列文章: 1.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(1) 2.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(2)-划分测试集 3.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(3)-绘制数据的分布 4.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(4)-数据预处理 5.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(5)-训练模型 6.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(6)-模型调优 上一节我们对数据集进行了了解,知道了数据集大小.特征个数及类型和数据分布等信息.做数据

在学习TensorFlow文档教程的时候, 在MNIST入门一节,发现直接运行下载MNIST数据集的代码会报错.原代码如下: import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) 错误提示如下: NameError <ipython-input-2-a839aeb82f4b> in <mod

随机森林(Random Forest)是一种Bagging(Bootstrap Aggregating)集成算法,在样本随机(样本扰动)的基础上,进一步运用特征随机(属性扰动)的机制,得到比一般的Bagging集成更好的效果. 要理解随机森林,需要理解以下几点: 1.什么是自助采样(Bootstrap Sampling)? 2.什么是Bagging集成? 3.随机森林的基学习器是什么 4.随机森林的“随机”体现在哪里? 5.随机森林如何防止过拟合? 一.自助采样 自助采样是用自助法进行模型评估时