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搜索资源列表

  1. An Analysis of visual mono-slam： inverse depth

  2. 逆深度参数化单目SLAM， 有详细的matlab代码中所用的公式推到，方便阅读代码。inverse depth

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-12-01
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：caizou123123

  1. 矩阵求逆与线性方程组求解

  2. 讲解了经典的矩阵求逆方法和线性方程组的解法，矩阵是目前人工智能、深度学习的计算方式

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-04-25
    • 文件大小：266240
    • 提供者：qq_37252863

  1. 桶形矫正逆透视上位机

  2. 首先分析图像，得到每一行上赛道边线或中线的坐标，如此得到一列离散点列 每一个点有一个横纵坐标，单位为像素，根据感光阵列的大小（若干毫米）将坐标变换到实际摄像头上，单位变为米,根据每个点的X、Y坐标计算出Z（深度）将每个点的坐标代入逆透视变换公式中得到实际坐标系下的坐标.

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-01-13
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：qq_25555101

  1. 解决非线性逆问题的新型深度神经网络

  2. 我们考虑了一种用于求解非线性逆问题的新型深度神经网络。特别地，我们考虑一个波动方程的反问题，在这个方程中，人们想要从边界测量中确定一个未知的波速。特别地，我们考虑的模型中，波的传播是由线性声波方程在一个区间。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-04-29
    • 文件大小：458752
    • 提供者：syp_net

  1. 基于改进逆透视变换的智能车测距技术.docx

  2. 诸葛大神的透视变换教程原理的论文 首先分析图像，得到每一行上赛道边线或中线的坐标，如此得到一列离散点列 每一个点有一个横纵坐标，单位为像素，根据感光阵列的大小（若干毫米）将坐标变换到实际摄像头上，单位变为米,根据每个点的X、Y坐标计算出Z（深度）将每个点的坐标代入逆透视变换公式中得到实际坐标系下的坐标.

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-04-17
    • 文件大小：99328
    • 提供者：qq_39380230

  1. 2009-2013光伏逆变器行业深度评估

  2. 2009-2013光伏并网逆变器行业深度评估，内有详细数据，对有志于此行业的人士会有帮助

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-03-18
    • 文件大小：23552
    • 提供者：shanshua

  1. 三相逆变中过压IGBT损坏问题实例分析

  2. 本篇文章以一个错误的电路为例，深度剖析问题，并给出了相应的解决方法，希望大家在看过本篇文章之后能够有所收获。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-08-09
    • 文件大小：131072
    • 提供者：weixin_38674883

  1. 不对称故障下两级式光伏逆变器的LVRT策略

  2. 为提升基于Boost电路的两级式光伏逆变器的并网运行稳定性，研究了不对称故障下光伏逆变器的运行特性，提出了以Boost调节直流母线电压配合负序电压前馈的电流控制策略，来实现低电压穿越(Low Voltage Ride Through，LVRT)。首先，分析了两级式光伏逆变器的常规Boost电压控制模式和电流控制策略。在电网故障时通过引入基于故障前光伏阵列最大功率点电压前馈的母线电压控制外环改变Boost电压控制模式，以稳定直流母线电压和防止逆变器过流。接着，为在不对称故障期间控制并网电流三相对称

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-15
    • 文件大小：686080
    • 提供者：weixin_38624746

  1. 国产示波器逆袭心法“在加法中做减法”

  2. 2014年，对示波器市场必将是充满变数和无限可能的一年。从罗德与施瓦茨500场线下示波器研讨会，到是德科技示波器保卫战，可以看出所有示波器厂商都卯足了劲，力争上游。国内高端仪器知名品牌致远电子，推出200MHz的示波器ZDS2022,无疑给示波器市场的重力一磅。 　　示波器作为电子工程师的眼睛，帮助电子工程师观察分析波形信息，为我们在电子科学领域的探索做出了杰出的贡献。ZDS2022示波器，与同档次200MHz的国际品牌相比，无论在技术参数指标上，还是在用户体验上都做了加法。满足绝大部分用户的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-19
    • 文件大小：114688
    • 提供者：weixin_38686187

  1. 元器件应用中的深度解析变频器用电解电容器的性能

  2. 变频器中整流滤波电解电容器的作用 　　电解电容器作为变频器/逆变器的整流滤波电容器，一般认为：电解电容器的最主要的参数是额定电压、电容量，通常采用电解电容器作为整流滤波电容器，这种思想是受常规电子技术的单相整流电路的影响。在三相整流电路中，每个电源周期共有6个波头，如采用电容器滤波，则每个波头仅1/3的时间是整流器导通向输出供电，剩下的2/3的时间，输出功率就只能靠电容器提供，这个时间约为电源周期的1/9，即2.22mS。以输出功率为30kW的变频器，滤波电容器通常采用3300μF/400V电

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-12
    • 文件大小：250880
    • 提供者：weixin_38698367

  1. 飞桨深度学习学院-Python小白逆袭大神Day（2）笔记

  2. Python小白逆袭大神Day2-《青春有你2》选手信息爬取作业：青春有你2》选手图片爬取，将爬取图片进行保存代码详解步骤一步骤二 Day2-《青春有你2》选手信息爬取 作业：青春有你2》选手图片爬取，将爬取图片进行保存 作业代码如下： ef crawl_pic_urls(): ''' 爬取每个选手的百度百科图片，并保存 ''' with open('work/'+ today + '.json', 'r', encoding='UTF-8') as file:

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：425984
    • 提供者：weixin_38566180

  1. 飞桨深度学习学院-Python小白逆袭大神Day（4）笔记

  2. Python小白逆袭大神Day4-《青春有你2》选手识别作业：对测试的图片进行分类代码详解步骤一步骤二步骤三步骤四步骤五步骤六 Day4-《青春有你2》选手识别 作业：对测试的图片进行分类 代码详解 步骤一 爬取5位参赛选手的照片，制作训练集。这里放上我借鉴的数据集 链接: link. （#CPU环境启动请务必执行该指令 %set_env CPU_NUM=1 ）这句可不运行，后边使用GPU 步骤二 由于下载的照片名称不对，所以需要对文件进行文件名的修改，代码如下： def rename(pa

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：104448
    • 提供者：weixin_38689857

  1. Python小白逆袭大神:Day4-《青春有你2》选手识别

  2. 文章目录1.学习笔记2.作业心得 今天第开始深度学习的第四天了，今天就真正走进深度学习了，算了体验深度学习了吧。paddlehub真的是一个非常好用的与训练模型库，能让对深度学习一无所知的我们体验到什么是深度学习。 首先我们来看看经典的深度学习劝退 步骤。从模型选择、调参训练到预测部署，包含的那么多东西，0基础的同学一看就晕。 原创文章 2获赞 0访问量 106 关注

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：145408
    • 提供者：weixin_38722317

  1. PaddlePaddle-深度学习入门之Python小白逆袭大神系列（三）

  2. 深度学习常用Python库介绍 目录深度学习常用Python库介绍简介Numpy库padas库PIL库Matplotlib库 简介 Python被大量应用在数据挖掘和深度学习领域，其中使用极其广泛的是Numpy、pandas、Matplotlib、PIL等库。 原创文章 4获赞 23访问量 390 关注

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：101376
    • 提供者：weixin_38716563

  1. 百度飞桨PaddlePaddle深度学习心得分享

  2. 能参加到这次的百度飞桨七日“Python小白逆袭大神”打卡营是一次偶然的了解得知的这个机会，之前因为课程和基础不够扎实参加到AI实战营没有顺利跟完全程，这一次很开心可以顺利跟上并且结营。下面的内容就简要的总结一下这几天的学习内容和踩过的小坑吧。 本次课程的课程目标： 1.掌握Python的基础语言、进阶知识和常用的深度学习库，能够利用Python爬取数据并进行可视化分析 2.掌握人工智能基础知识、应用，体验人工智能的前沿技术 3.了解飞桨平台及百度AI技术、应用，掌握AI Studio的使用方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：231424
    • 提供者：weixin_38712092

  1. 飞桨深度学习学院 百度深度学习7日打卡第六期：Python小白逆袭大神 结营心得

  2. 飞桨深度学习学院 百度深度学习7日打卡第六期：Python小白逆袭大神 结营心得先来说说这七天的课程里有哪些具体收获吧！！！Day1-人工智能概述与入门基础Day2-Python进阶Day3-人工智能常用Python库Day4-PaddleHub体验与应用Day5-EasyDL体验与作业发布Day6-PaddleHub创意赛发布Day7-课程结营接下来，总结一下这些天来的一些感受吧。 先来说说这七天的课程里有哪些具体收获吧！！！ Day1-人工智能概述与入门基础   第一天只是学习了一些人工智能

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：135168
    • 提供者：weixin_38707240

  1. 深度学习 DAY2

  2. 一、SVM 1.几个概念需要理清 几何间隔 函数间隔 决策边界 2.求解 通过放缩w,b，使得函数间隔变成1，转而变成最小化||w||，等价于 min 1/2*||w||,变成2次规划问题 由此可以看出，函数间隔可以取任意值，函数间隔的数值越大，不能说明分类结果的确信度越大。 3.对偶问题 可以用SMO对α进行求解，然后求解w，注意w有唯一解，但是b的解在一个区间当中，并不唯一。 对于一些“渗透”的点，可以添加松弛变量 4.核函数 非线性关系怎么进行分割呢？ 用特征映射

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38502916

  1. 深度学习在图像超分辨率重建中的应用

  2. 超分辨率技术（Super-Resolution）是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。SR可分为两类:从多张低分辨率图像重建出高分辨率图像和从单张低分辨率图像重建出高分辨率图像。基于深度学习的SR，主要是基于单张低分辨率的重建方法，即SingleImageSuper-Resolution(SISR)。SISR是一个逆问题，对于一个低分辨率图像，可能存在许多不同的高分辨率图像与之对应，因此通常在求解高分辨率图像时会加一个先验信息

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：771072
    • 提供者：weixin_38670707

  1. 深度学习在图像超分辨率重建中的应用

  2. 超分辨率技术（Super-Resolution）是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。SR可分为两类:从多张低分辨率图像重建出高分辨率图像和从单张低分辨率图像重建出高分辨率图像。基于深度学习的SR，主要是基于单张低分辨率的重建方法，即Single ImageSuper-Resolution(SISR)。SISR是一个逆问题，对于一个低分辨率图像，可能存在许多不同的高分辨率图像与之对应，因此通常在求解高分辨率图像时会加一个先验信

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：771072
    • 提供者：weixin_38548704

  1. 深度学习_GAN_SRGAN

  2. 一.超分辨率的定义 超分辨率技术（Super-Resolution）是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。 SR可以分为两类： 从多张低分辨率图像重建出高分辨率图像。 从单张低分辨率图像重建出高分辨率图像。 深度学习中主要是基于单张低分辨率的重建方法（Single Image Super-Resolution，SISR）。 SISR是一个逆问题，对于一个低分辨率图像，可能存在许多不同的高分辨率图像与之对应，因此通常在求解高分辨

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：328704
    • 提供者：weixin_38547882
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