1 IMU真实状态运动模型 状态向量: \(x_{I}=\left[{{_{G}^{I}{q(t)}}^{T},{b_{g}(t)}^{T},{^{G}v_{I}(t)}^{T},{b_{a}(t)}^{T},{^{G}p_{I}(t)}^{T}},{{_{C}^{I}q(t)}^{T}},{{^{I}p(t)_{C}}^{T}}\right]^{T}\) 四元数\({_{G}^{I}{q(t)}}\)代表惯性系到IMU坐标系的旋转,\({^{G}v_{I}(t)}\)和\({^{G}p_{I}

相机IMU融合四部曲(二):误差状态四元数详细解读 极品巧克力 前言 上一篇文章,<D-LG-EKF详细解读>中,讲了理论上的SE3上相机和IMU融合的思想.但是,还没有涉及到实际的操作,以及实际操作中会遇到的一些问题.所以,本文开始讲实际操作,包括,在相机和IMU融合的过程中,IMU速度的计算,加速度计和陀螺仪的使用,偏移的处理,重力的滤波等. 本文的主要参考文献为John sola的<Quaternion kinematics for the error state Kalman&g

[源码分析] 从源码入手看 Flink Watermark 之传播过程 0x00 摘要 本文将通过源码分析,带领大家熟悉Flink Watermark 之传播过程,顺便也可以对Flink整体逻辑有一个大致把握. 0x01 总述 从静态角度讲,watermarks是实现流式计算的核心概念:从动态角度说,watermarks贯穿整个流处理程序.所以为了讲解watermarks的传播,需要对flink的很多模块/概念进行了解,涉及几乎各个阶段.我首先会讲解相关概念,然后会根据一个实例代码从以下几部分来

Google TensorFlow程序员点赞的文章!   前言 目录: - 向量表示以及它的维度 - rnn cell - rnn 向前传播 重点关注: - 如何把数据向量化的,它们的维度是怎么来的 - 一共其实就是两步: 单个单元的rnn计算,拉通来的rnn计算 ​ 在看本文前,可以先看看这篇文章回忆一下: 吴恩达deepLearning.ai循环神经网络RNN学习笔记(理论篇) 我们将实现以下结构的RNN,在这个例子中 Tx = Ty. 向量表示以及它的维度 Input with  nx 

Batch训练的反向传播过程 本文试图通过Softmax理解Batch训练的反向传播过程 采用的网络包含一层全连接和一层softmax,具体网络如下图所示: 交叉熵成本函数: \[L = - \frac{1}{m}\sum\limits_{i = 1}^m {\sum\limits_{j = 1}^N {{y_{ij}}\log {{\hat y}_{ij}}} }.\] where \(m\) is the number of sample, \(N\) denotes the number

消息 xxx,级别 16,状态 x,过程 sp_executesql,第 x 行 过程需要类型为 'ntext/nchar/nvarchar' 的参数 '@statement'. 原来的语句: ) set @createtablestr=' CREATE TABLE... 修改为 declare @createtablestr Nvarchar(2000) set @createtablestr=' CREATE TABLE... 要不然在执行存储过程变量前加N'' ALTER PROCEDUR

错误:消息 14607,级别 16,状态 1,过程 sp_send_dbmail,第 141 行profile 名称无效 原因: 用SA帐户是可以发送邮件的,但换了另外一个帐户后却提示以上错误. 解决方法: 管理配置文件安全性 里面 把配置的邮件服务器设置为公用 或者是 设置为你的用户的专用.

不知道网上为啥有那么多复制粘贴的文章,写点原创不好吗?堂而皇之的贴别人的文章有意思吗? 消息 15135,级别 16,状态 8,过程 sp_addextendedproperty,对象无效.不允许有扩展属性,或对象不存在. 这个问题翻了好多网上的文章,那种改Owner 什么的,统统无效 最后发现是这个表是从其他PW文件里面拷出来修改的,修改后,有些字段原来是varchar,改成了int,但是却还带varchar的特性比如说: 还有这种,每一个default(1)都是同一个名字 把这两个地方改了,

代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D(带stride.padding)的具体实现:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的实现(sigmoid.softmax.tanh.relu.leakyrelu.elu.selu.softplus):https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/127130

在<神经网络的梯度推导与代码验证>之CNN的前向传播和反向梯度推导 中,我们学习了CNN的前向传播和反向梯度求导,但知识仍停留在纸面.本篇章将基于深度学习框架tensorflow验证我们所得结论的准确性,以便将抽象的数学符号和实际数据结合起来,将知识固化.更多相关内容请见<神经网络的梯度推导与代码验证>系列介绍. 需要用到的库有tensorflow和numpy,其中tensorflow其实版本>=2.0.0就行 import tensorflow as tf import n

TCP通信过程 如下图所示,TCP通信过程包括三个步骤:建立TCP连接通道(三次握手).数据传输.断开TCP连接通道(四次挥手). 这里进一步探究TCP三路握手和四次挥手过程中的状态变迁以及数据传输过程.先看TCP状态状态转换图. 上半部分是TCP三路握手过程的状态变迁,下半部分是TCP四次挥手过程的状态变迁. CLOSED:起始点,在超时或者连接关闭时候进入此状态,这并不是一个真正的状态,而是这个状态图的假想起点和终点.LISTEN:服务器端等待连接的状态.服务器经过 socket,bind,

该系列总览: Hadoop3.1.1架构体系——设计原理阐述与Client源码图文详解 : 总览 首先,我们要提出HDFS存储特点: 1.高容错 2.一个文件被切成块(新版本默认128MB一个块)在不同的DataNode存储 3.客户端通过流水线,在NameNode的调节下,将数据以Packet的形式流式地输送到流水线上 如果不清楚NameNode,DataNode等概念请先阅读HDFS架构文档: Hadoop架构中文文档 为了确保上述这些特点,HDFS对块的状态进行了定义,以控制数据块在传输过

安装过程中,有时候需要根据用户的设置来进行不同的安装,其中一个方面就是根据用户选择安装的Feature或者Component,来判断下一步的操作.    Wix中提供了相关的判断方法和内置的状态值.    Prepending some special characters to the names will give them extra meaning:    %  environment variable (name is case insensitive)    $   action s

在TCP的11种状态变迁中,我们需要用到TCP头部的三个标志位: 1.SYN,SYN=1表示这是一个连接请求报文或者连接接受报文 2.ACK,ACK=1,表示确认号生效 3.FIN,FIN=1表示发送方数据已经发送完毕,并要求释放连接 假设连接的请求和释放都是由客户端主动发起的! CLOSED状态:初始状态,表示TCP连接是“关闭的”或者“未打开的” LISTEN状态:表示服务端的某个端口正处于监听状态,正在等待客户端连接的到来 SYN_SENT状态:当客户端发送SYN请求建立连接之后,客户端处

给 StereoDSO 加 IMU,想直接用 OKVIS 的代码,但是有点看不懂.知乎上郑帆写的文章<四元数矩阵与 so(3) 左右雅可比>提到 OKVIS 的预积分是使用四元数,而预积分论文中使用 so(3) 的右雅克比.才疏学浅,先整理好 so(3) 的预积分,写好 StereoDSO 加上 IMU,再考虑其他的东西. 以下的内容参考预积分的的论文,还有它的 Supplementary Material.预积分的论文中有一些 typo 所以看上去还是比较迷的,参考网络上多份预积分论文的 p

1 贝叶斯网络在地学中的应用 1 1.1基本原理及发展过程 1 1.2 具体的研究与应用 4 2 BP神经网络在地学中的应用 6 2.1BP神经网络简介 6 2.2基本原理 7 2.3 在地学中的具体应用与研究 9 结论 11 参考文献 12 1 贝叶斯网络在地学中的应用 贝叶斯网络是一种概率网络,它是基于概率推理的图形化网络,而贝叶斯公式则是这个概率网络的基础.贝叶斯网络是基于概率推理的数学模型,所谓概率推理就是通过一些变量的信息来获取其他的概率信息的过程,基于概率推理的贝叶斯网络(Bayes

''' Created on 2017年9月13日 @author: weizhen ''' import numpy as np def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) 首先上来的是最简单的sigmoid激励函数, 至于为什么选他做激励函数, 1.因为这个函数能将定义域为(-inf,+inf)的值映射到(0,1)区间,便于计算(能够消除量纲的影响) 2.这个函数的变化曲线不是特变陡峭,每一点处都可导 3.这个函数的导数为y(1-y),即用他原来的

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之前的博文中已经将卷积层.下採样层进行了分析.在这篇博文中我们对最后一个顶层层结构fully_connected_layer类(全连接层)进行分析: 一.卷积神经网路中的全连接层 在卷积神经网络中全连接层位于网络模型的最后部分,负责对网络终于输出的特征进行分类预測,得出分类结果: LeNet-5模型中的全连接层分为全连接和高斯连接,该层的终于输出结果即为预測标签,比如这里我们须要对MNIST数据库中的数据进行分类预測,当中的数据一共同拥有10类(数字0~9),因此全全连接层的终于输出就是一个10

一.深度学习的发展历程 深度学习的起源阶段 深度学习的发展阶段 深度学习的爆发阶段 二.深度学习的应用 自然语言处理 语音识别与合成 图像领域 三．参考文献   一.深度学习的发展历程 作为机器学习最重要的一个分支,深度学习近年来发展迅猛,在国内外都引起了广泛的关注.然而深度学习的火热也不是一时兴起的,而是经历了一段漫长的发展史.接下来我们简单了解一下深度学习的发展历程. 深度学习的起源阶段 1943年,心里学家麦卡洛克和数学逻辑学家皮兹发表论文<神经活动中内在思想的逻辑演算>[1],提出了M