fast::fast_nonmax_3x3(fast_corners, scores, nm_corners);

时间: 2024-04-26 21:21:11 浏览: 130
ZIP

corner_color.zip_Detect corners

这行代码是在调用 fast nonmax 3x3 算法对 fast corner detection 算法检测到的角点进行非极大值抑制。该算法基于 3x3 的窗口，将窗口中心点的得分与相邻 8 个点的得分进行比较，若中心点得分最大，则保留该点，否则将其剔除。函数的输入参数包括检测到的角点向量 `fast_corners`、角点得分向量 `scores`，以及用于存储非极大值抑制后的角点信息的向量 `nm_corners`。函数执行完毕后，`nm_corners` 向量中存储的是经过非极大值抑制后的角点信息。
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HarrisJiaoDianJianCe.rar_matlab 点提取

corners = corner(filtered_img, window_size, threshold); % Harris角点检测 这将返回一个坐标矩阵，包含检测到的所有角点的位置。 5. **角点精炼** 为了提高角点检测的准确性，通常需要进行角点精炼，...

#ifdef __SSE2__ fast::fast_corner_detect_10_sse2( (fast::fast_byte *) image.data, image.cols, image.rows, image.cols, 20, fast_corners); #else fast::fast_corner_detect_10( (fast::fast_byte*) image.data, image.cols, image.rows, image.cols, 20, fast_corners); #endif

这段代码是在调用 fast corner detection 算法来检测图像中的角点。其中，使用了条件编译，如果系统支持 SSE2 指令集，则调用 SSE2 版本的 fast corner detection 算法，否则调用普通版本的算法。函数的输入参数包括...

for (auto it: nm_corners) { fast::fast_xy &xy = fast_corners.at(it); if (xy.x >= grid_n_cols_ * grid_width_ || xy.y >= grid_n_rows_ * grid_height_) continue; const int k = sub2ind(cv::Point2f(xy.x, xy.y)); if (occupancy_grid_[k]) continue; const float score = shiTomasiScore(image, xy.x, xy.y); if (score > score_table[k]) { score_table[k] = static_cast<double>(score); feature_table[k] = cv::Point2f(xy.x, xy.y); } }

这段代码是在遍历经过非极大值抑制后的角点信息 nm_corners，对每个角点进行检查，以确定是否将其作为特征点。对于每个角点，首先获取其坐标，然后判断其是否在图像的有效范围内，如果不在则跳过。接着，将角点的...

## extract texture ## TODO: current resolution 256x256, support higher resolution, and add visibility uv_pverts = self.render.world2uv(trans_verts) uv_gt = F.grid_sample(images, uv_pverts.permute(0,2,3,1)[:,:,:,:2], mode='bilinear', align_corners=False) if self.cfg.model.use_tex: ## TODO: poisson blending should give better-looking results if self.cfg.model.extract_tex: uv_texture_gt = uv_gt[:,:3,:,:]*self.uv_face_eye_mask + (uv_texture[:,:3,:,:]*(1-self.uv_face_eye_mask)) else: uv_texture_gt = uv_texture[:,:3,:,:] else: uv_texture_gt = uv_gt[:,:3,:,:]*self.uv_face_eye_mask + (torch.ones_like(uv_gt[:,:3,:,:])*(1-self.uv_face_eye_mask)*0.7) 怎么更改分辨率

1. 找到F.grid_sample函数的第二个参数，即uv_pverts.permute(0,2,3,1)[:,:,:,:2]。 2. 根据需要更改采样的位置，使其适应你想要的纹理分辨率。具体来说，你可以将采样的位置缩小或者放大，来调整纹理分辨率。...

def draw_bounding_box(pcd, label): corners = get_box_corners(label) lines = [[0, 1], [1, 2], [2, 3], [3, 0], [4, 5], [5, 6], [6, 7], [7, 4], [0, 4], [1, 5], [2, 6], [3, 7]]

这段代码的作用是在点云数据中绘制一个...函数中调用了get_box_corners函数来获取包围盒的8个顶点坐标，然后通过lines数组来定义包围盒的12条边线段，最后可以使用绘图库如Matplotlib或Open3D来将这些线段绘制出来。

import cv2 import numpy as np chessboard_size = (9,6) # 棋盘格行列数 objp = np.zeros((np.prod(chessboard_size), 3), np.float32) # 内部点的坐标 objp[:, :2] = np.mgrid[0:chessboard_size[0], 0:chessboard_size[1]].T.reshape(-1, 2) img = cv2.imread('C:/yingxiang/biaoding.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, chessboard_size, None) if ret == True: cv2.drawChessboardCorners(img, chessboard_size, corners, ret) ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([objp], [corners], gray.shape[::-1], None, None) # 打印相机内部参数和畸变系数 print("相机内部参数：") np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(mtx) print("畸变系数：") np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(dist) # 打印外部参数 print("旋转向量：") np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(rvecs) print("平移向量：") np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(tvecs)这段代码如何将旋转向量和平移向量改为旋转矩阵和平移矩阵

objp = np.zeros((np.prod(chessboard_size), 3), np.float32) # 内部点的坐标 objp[:, :2] = np.mgrid[0:chessboard_size[0], 0:chessboard_size[1]].T.reshape(-1, 2) img = cv2.imread('C:/yingxiang/biaoding...

def save_kitti_format（sample_id， calib， bbox3d， kitti_output_dir， scores， img_shape）： corners3d = kitti_utils.boxes3d_to_corners3d（bbox3d） img_boxes， _ = calib.corners3d_to_img_boxes（角3d） img_boxes[:, 0] = np.clip(img_boxes[:, 0], 0, img_shape[1] - 1) img_boxes[:, 1] = np.clip(img_boxes[:, 1], 0, img_shape[0] - 1) img_boxes[:, 2] = np.clip(img_boxes[:, 2], 0, img_shape[1] - 1) img_boxes[:, 3] = np.clip(img_boxes[:, 3], 0, img_shape[0] - 1) img_boxes_w = img_boxes[:, 2] - img_boxes[:, 0] img_boxes_h = img_boxes[:, 3] - img_boxes[:, 1] box_valid_mask = np.logical_and(img_boxes_w < img_shape[1] * 0.8, img_boxes_h < img_shape[0] * 0.8) kitti_output_file = os.path.join(kitti_output_dir, '%06d.txt' % sample_id) with open(kitti_output_file, 'w') as f: for k in range(bbox3d.shape[0]): if box_valid_mask[k] == 0: continue x, z, ry = bbox3d[k, 0], bbox3d[k, 2], bbox3d[k, 6] beta = np.arctan2(z, x) alpha = -np.sign(beta) * np.pi / 2 + beta + ry print('%s -1 -1 %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f' % (cfg.CLASSES, alpha, img_boxes[k, 0], img_boxes[k, 1], img_boxes[k, 2], img_boxes[k, 3], bbox3d[k, 3], bbox3d[k, 4], bbox3d[k, 5], bbox3d[k, 0], bbox3d[k, 1], bbox3d[k, 2], bbox3d[k, 6], scores[k]), file=f)解释这段代码，并且根据已知的条件，已知sample_id, 点云的检测结果（x， y， z， w， h， l， yaw）, kitti_output_dir, scores, img_shape，calib文件的路径且格式与 KITTI 数据集的标定文件格式相同，要求得到2D检测框的坐标，和alpha，仿写出Python函数，并给出示例

corners3d = kitti_utils.boxes3d_to_corners3d(bbox3d) img_boxes, _ = calib.corners3d_to_img_boxes(corners3d) img_boxes[:, 0] = np.clip(img_boxes[:, 0], 0, img_shape[1] - 1) img_boxes[:, 1] = np....

if args.a_mr > 0: with torch.no_grad(): disp = fix_model(torch.cat( (F.grid_sample(left_view, flip_grid, align_corners=True), right_view), 0), torch.cat((min_disp, min_disp), 0), torch.cat((max_disp, max_disp), 0), ret_disp=True, ret_pan=False, ret_subocc=False) mldisp = F.grid_sample(disp[0:B,:,:,:], flip_grid, align_corners=True).detach() mrdisp = disp[B::, :, :, :].detach()

在视差估计过程中，通过调用 F.grid_sample 函数对左视图进行采样，使用 flip_grid 网格进行插值操作，并设置 align_corners=True。然后将采样结果与右视图拼接起来，作为 fix_model 函数的输入。 fix_model 函数的...

解释这段代码class UpBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(UpBlock, self).__init__() self.up = nn.Upsample( scale_factor=2, mode='trilinear', align_corners=True) self.conv = ConvBlock(in_channels, out_channels) def forward(self, x1, x2): x1 = self.up(x1) x = torch.cat([x2, x1], dim=1) return self.conv(x)

self.up是一个上采样模块，使用nn.Upsample对输入进行上采样操作，scale_factor=2表示将输入张量的尺寸沿着所有维度放大2倍，mode='trilinear'表示使用三线性插值方法进行上采样，align_corners=True表示在进行...

绘制矩形框 def draw_bounding_box(pcd, label): corners = get_box_corners(label) lines = [[0,1],[1,2],[2,3],[3,0],[4,5],[5,6],[6,7],[7,4],[0,4],[1,5],[2,6],[3,7]] colors = [[1, 0, 0] for i in range(len(lines))] line_set = o3d.geometry.LineSet(points=o3d.utility.Vector3dVector(corners), lines=o3d.utility.Vector2iVector(lines)) line_set.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors) pcd += line_set return pcd将矩形框的颜色改成black

corners = get_box_corners(label) lines = [[0,1],[1,2],[2,3],[3,0],[4,5],[5,6],[6,7],[7,4],[0,4],[1,5],[2,6],[3,7]] colors = [[0, 0, 0] for i in range(len(lines))] line_set = o3d.geometry.LineSet...

# 绘制矩形框 def draw_bounding_box(pcd, label): corners = get_box_corners(label) lines = [[0,1],[1,2],[2,3],[3,0],[4,5],[5,6],[6,7],[7,4],[0,4],[1,5],[2,6],[3,7]] colors = [[1, 0, 0] for i in range(len(lines))] line_set = o3d.geometry.LineSet(points=o3d.utility.Vector3dVector(corners), lines=o3d.utility.Vector2iVector(lines)) line_set.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors) pcd += line_set return pcd将矩形框的颜色改成黄色

corners = get_box_corners(label) lines = [[0,1],[1,2],[2,3],[3,0],[4,5],[5,6],[6,7],[7,4],[0,4],[1,5],[2,6],[3,7]] colors = [[1, 1, 0] for i in range(len(lines))] # 将颜色修改为黄色 line_set = o3d...

def __init__(self, in_channels, out_channels, bilinear=True): super().__init__() # 如果是双线性的，使用正常卷积来减少通道的数量 if bilinear: # scale_factor: 指定输出大小为输入的多少倍数 # mode: 可使用的上采样算法 # align_corners为True: 输入的角像素将与输出张量对齐，因此将保存下来这些像素的值 self.up = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True) else: # nn.ConvTranspose2d: 是反卷积，对卷积层进行上采样，使其回到原始图片的分辨率 # self.up = nn.ConvTranspose2d(in_channels // 2, in_channels // 2, kernel_size=2, stride=2) self.up = nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size=2, stride=2)

其中包含了一个上采样层和一个卷积层。上采样层用于将特征图的尺寸扩大，卷积层则用于提取特征。如果 bilinear 参数为 True，则使用双线性插值的方式进行上采样；否则使用反卷积的方式进行上采样。...

predictions_list = [] full_scale_preds = [] for feature_map, predictor in zip(multilevel_features, self.predictors): prediction = predictor(feature_map) predictions_list.append(prediction) full_scale_preds.append(F.interpolate(prediction, size=(H, W), mode='bilinear', align_corners=True)) predictions = torch.cat(full_scale_preds, dim=1)是什么意思

这段代码是一个循环遍历multilevel_features和self.predictors，并使用zip函数将它们进行配对。在每次循环中，将feature_map作为输入传递给对应的predictor，并将返回的预测结果存储在prediction变量中。...

# 绘制矩形框 def draw_bounding_box(pcd, label): corners = get_box_corners(label) lines = [[0, 1], [1, 2], [2, 3], [3, 0], [4, 5], [5, 6], [6, 7], [7, 4], [0, 4], [1, 5], [2, 6], [3, 7]] colors = [[0, 0, 0] for i in range(len(lines))] line_set = o3d.geometry.LineSet(points=o3d.utility.Vector3dVector(corners), lines=o3d.utility.Vector2iVector(lines)) line_set.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors) pcd += line_set return pcd # 获取矩形框的8个顶点坐标 def get_box_corners(label): h, w, l = label['dimensions'] x, y, z = label['location'] ry = label['rotation_y'] # 3D bounding box corners corners = np.array([ [-l / 2, -h, -w / 2], [l / 2, -h, -w / 2], [l / 2, -h, w / 2], [-l / 2, -h, w / 2], [-l / 2, 0, -w / 2], [l / 2, 0, -w / 2], [l / 2, 0, w / 2], [-l / 2, 0, w / 2] ]) # rotation rot_mat = np.array([ [np.cos(ry), 0, np.sin(ry)], [0, 1, 0], [-np.sin(ry), 0, np.cos(ry)] ]) corners = corners @ rot_mat.T # translation corners += np.array([x, y, z]) return corners # 主函数 if __name__ == '__main__': pcd_file = '/home/lang/Documents/orr-small/lidar_4d/1547120787645464.bin' label_file = '/home/lang/Documents/orr-small/label_3d/1547120787645464.txt' pcd = read_bin(pcd_file) labels = read_label(label_file) for label in labels: if label['type'] == 'car': pcd = draw_bounding_box(pcd, label) o3d.visualization.draw_geometries([pcd])得到的图像没有矩形框

可能是因为你的代码存在一些问题，可以逐步排查。首先，检查读取的点云数据和标签文件是否正确，可以打印出来进行检查。其次，检查获取矩形框顶点坐标的函数是否正确，可以单独调用该函数并打印输出结果进行检查。...

以下代码如何修正corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, 200, 0.01, 20) corners = corners.astype(int) sorted_idx = np.lexsort((corners[:, 1], corners[:, 0])) sorted_corners = corners[sorted_idx]

这段代码中存在一个问题，即goodFeaturesToTrack函数返回的corners数组的元素类型为float32，而在后续的代码...sorted_corners = corners[sorted_idx] 这样做可以避免精度损失，从而保证后续计算的准确性。

class StructuralDescriptor(nn.Module): def __init__(self, cfg): super(StructuralDescriptor, self).__init__() self.FRC = FaceRotateConvolution() self.FKC = FaceKernelCorrelation(cfg['num_kernel'], cfg['sigma']) self.structural_mlp = nn.Sequential( nn.Conv1d(64 + 3 + cfg['num_kernel'], 131, 1), nn.BatchNorm1d(131), nn.ReLU(), nn.Conv1d(131, 131, 1), nn.BatchNorm1d(131), nn.ReLU(), ) def forward(self, corners, normals, neighbor_index): structural_fea1 = self.FRC(corners) structural_fea2 = self.FKC(normals, neighbor_index) return self.structural_mlp(torch.cat([structural_fea1, structural_fea2, normals], 1))

其中 corners 是点云中的关键点坐标，normals 是这些点的法向量，neighbor_index 是每个关键点的邻居点索引。在 forward 方法中，首先通过 FaceRotateConvolution 对 corners 进行特征提取，得到 structural_fea1；...

# New module: utils.pyimport torchfrom torch import nnclass ConvBlock(nn.Module): """A convolutional block consisting of a convolution layer, batch normalization layer, and ReLU activation.""" def __init__(self, in_chans, out_chans, drop_prob): super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_chans, out_chans, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_chans) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.dropout = nn.Dropout2d(p=drop_prob) def forward(self, x): x = self.conv(x) x = self.bn(x) x = self.relu(x) x = self.dropout(x) return x# Refactored U-Net modelfrom torch import nnfrom utils import ConvBlockclass UnetModel(nn.Module): """PyTorch implementation of a U-Net model.""" def __init__(self, in_chans, out_chans, chans, num_pool_layers, drop_prob, pu_args=None): super().__init__() PUPS.__init__(self, *pu_args) self.in_chans = in_chans self.out_chans = out_chans self.chans = chans self.num_pool_layers = num_pool_layers self.drop_prob = drop_prob # Calculate input and output channels for each ConvBlock ch_list = [chans] + [chans * 2 ** i for i in range(num_pool_layers - 1)] in_chans_list = [in_chans] + [ch_list[i] for i in range(num_pool_layers - 1)] out_chans_list = ch_list[::-1] # Create down-sampling layers self.down_sample_layers = nn.ModuleList() for i in range(num_pool_layers): self.down_sample_layers.append(ConvBlock(in_chans_list[i], out_chans_list[i], drop_prob)) # Create up-sampling layers self.up_sample_layers = nn.ModuleList() for i in range(num_pool_layers - 1): self.up_sample_layers.append(ConvBlock(out_chans_list[i], out_chans_list[i + 1] // 2, drop_prob)) self.up_sample_layers.append(ConvBlock(out_chans_list[-1], out_chans_list[-1], drop_prob)) # Create final convolution layer self.conv2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(out_chans_list[-1], out_chans_list[-1] // 2, kernel_size=1), nn.Conv2d(out_chans_list[-1] // 2, out_chans, kernel_size=1), nn.Conv2d(out_chans, out_chans, kernel_size=1), ) def forward(self, x): # Down-sampling path encoder_outs = [] for layer in self.down_sample_layers: x = layer(x) encoder_outs.append(x) x = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)(x) # Bottom layer x = self.conv(x) # Up-sampling path for i, layer in enumerate(self.up_sample_layers): x = nn.functional.interpolate(x, scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True) x = torch.cat([x, encoder_outs[-(i + 1)]], dim=1) x = layer(x) # Final convolution layer x = self.conv2(x) return x

3. 使用了 nn.functional.interpolate 对 feature map 进行了上采样，避免了使用 nn.ConvTranspose2d 带来的一些问题。 4. 在最后的卷积层中，使用了 nn.Sequential 对多个卷积层进行了封装，使得代码更加简洁。 ...

chessboard_size = (9,6) # 棋盘格行列数 objp = np.zeros((np.prod(chessboard_size), 3), np.float32) # 内部点的坐标 objp[:, :2] = np.mgrid[0:chessboard_size[0], 0:chessboard_size[1]].T.reshape(-1, 2) img = cv2.imread('C:/yingxiang/biaoding.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, chessboard_size, None) #检测棋盘格角点 if ret == True: #如果检测到角点，绘制角点并进行标定 cv2.drawChessboardCorners(img, chessboard_size, corners, ret) ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([objp], [corners], gray.shape[::-1], None, None) #chessboard_size表示棋盘格的行列数，objp表示棋盘格内部点的坐标， # img表示棋盘格图像，gray表示灰度图像，ret表示是否检测到角点， # corners表示检测到的角点坐标， # mtx和dist表示相机的内部参数和畸变系数，rvecs和tvecs表示相机的外部参数。 # 打印相机内部参数和畸变系数 print("相机内部参数：") np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(mtx) print("畸变系数：") np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(dist) # 将旋转向量转换为旋转矩阵 R, _ = cv2.Rodrigues(rvecs[0])这段代码是什么意思

这段代码是用于相机标定的，主要功能是根据棋盘格图像检测出棋盘格的角点坐标，进而计算相机的内部参数和畸变系数。具体解释如下： - 首先定义了棋盘格的行列数、内部点的坐标，以及读取棋盘格图像并转化为灰度图像...

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资源摘要信息:"HTML5基本类模块V1.46例子（mui角标+按钮+信息框+进度条+表单演示）-易语言" 描述中的知识点: 1. HTML5基础知识：HTML5是最新一代的超文本标记语言，用于构建和呈现网页内容。它提供了丰富的功能，如本地存储、多媒体内容嵌入、离线应用支持等。HTML5的引入使得网页应用可以更加丰富和交互性更强。 2. mui框架：mui是一个轻量级的前端框架，主要用于开发移动应用。它基于HTML5和JavaScript构建，能够帮助开发者快速创建跨平台的移动应用界面。mui框架的使用可以使得开发者不必深入了解底层技术细节，就能够创建出美观且功能丰富的移动应用。 3. 角标+按钮+信息框+进度条+表单元素：在mui框架中，角标通常用于指示未读消息的数量，按钮用于触发事件或进行用户交互，信息框用于显示临时消息或确认对话框，进度条展示任务的完成进度，而表单则是收集用户输入信息的界面组件。这些都是Web开发中常见的界面元素，mui框架提供了一套易于使用和自定义的组件实现这些功能。 4. 易语言的使用：易语言是一种简化的编程语言，主要面向中文用户。它以中文作为编程语言关键字，降低了编程的学习门槛，使得编程更加亲民化。在这个例子中，易语言被用来演示mui框架的封装和使用，虽然描述中提到“如何封装成APP，那等我以后再说”，暗示了mui框架与移动应用打包的进一步知识，但当前内容聚焦于展示HTML5和mui框架结合使用来创建网页应用界面的实例。 5. 界面美化源码：文件的标签提到了“界面美化源码”，这说明文件中包含了用于美化界面的代码示例。这可能包括CSS样式表、JavaScript脚本或HTML结构的改进，目的是为了提高用户界面的吸引力和用户体验。 压缩包子文件的文件名称列表中的知识点: 1. mui表单演示.e：这部分文件可能包含了mui框架中的表单组件演示代码，展示了如何使用mui框架来构建和美化表单。表单通常包含输入字段、标签、按钮和其他控件，用于收集和提交用户数据。 2. mui角标+按钮+信息框演示.e：这部分文件可能展示了mui框架中如何实现角标、按钮和信息框组件，并进行相应的事件处理和样式定制。这些组件对于提升用户交互体验至关重要。 3. mui进度条演示.e：文件名表明该文件演示了mui框架中的进度条组件，该组件用于向用户展示操作或数据处理的进度。进度条组件可以增强用户对系统性能和响应时间的感知。 4. html5标准类1.46.ec：这个文件可能是核心的HTML5类库文件，其中包含了HTML5的基础结构和类定义。"1.46"表明这是特定版本的类库文件，而".ec"文件扩展名可能是易语言项目中的特定格式。 总结来说，这个资源摘要信息涉及到HTML5的前端开发、mui框架的界面元素实现和美化、易语言在Web开发中的应用，以及如何利用这些技术创建功能丰富的移动应用界面。通过这些文件和描述，可以学习到如何利用mui框架实现常见的Web界面元素，并通过易语言将这些界面元素封装成移动应用。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【数据传输高速公路】：总线系统的深度解析

![计算机组成原理知识点](https://img-blog.csdnimg.cn/6ed523f010d14cbba57c19025a1d45f9.png) # 1. 总线系统概述 在计算机系统和电子设备中，总线系统扮演着至关重要的角色。它是一个共享的传输介质，用于在组件之间传递数据和控制信号。无论是单个芯片内部的互连，还是不同设备之间的通信，总线技术都是不可或缺的。为了实现高效率和良好的性能，总线系统必须具备高速传输能力、高效的数据处理能力和较高的可靠性。 本章节旨在为读者提供总线系统的初步了解，包括其定义、历史发展、以及它在现代计算机系统中的应用。我们将讨论总线系统的功能和它在不同层
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如何结合PID算法调整PWM信号来优化电机速度控制？请提供实现这一过程的步骤和代码示例。

为了优化电机的速度控制，结合PID算法调整PWM信号是一种常见且有效的方法。这里提供一个具体的实现步骤和代码示例，帮助你深入理解这一过程。 参考资源链接：[Motor Control using PWM and PID](https://wenku.csdn.net/doc/6412b78bbe7fbd1778d4aacb?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，确保你已经有了一个可以输出PWM波形的硬件接口，例如Arduino或者其他微控制器。接下来，你需要定义PID控制器的三个主要参数：比例（P）、积分（I）、微分（D），这些参数决定了控制器对误差的响应速度和方式。
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Vue.js开发利器：chrome-vue-devtools插件解析

资源摘要信息:"Vue.js Devtools 是一款专为Vue.js开发设计的浏览器扩展插件，可用于Chrome浏览器。这个插件是开发Vue.js应用时不可或缺的工具之一，它极大地提高了开发者的调试效率。Vue.js Devtools能够帮助开发者在Chrome浏览器中直接查看和操作Vue.js应用的组件树，观察组件的数据变化，以及检查路由和Vuex的状态。通过这种直观的调试方式，开发者可以更加深入地理解应用的行为，快速定位和解决问题。这个工具支持Vue.js的版本2和版本3，并且随着Vue.js的更新不断迭代，以适应新的特性和调试需求。" 知识点： 1. Vue.js Devtools定义： - Vue.js Devtools是用于调试Vue.js应用程序的浏览器扩展工具。 - 它是一个Chrome插件，但也存在其他浏览器（如Firefox）的版本。 2. 功能特性： - 组件树结构展示：Vue.js Devtools可以显示应用中所有的Vue组件，并以树状图的形式展现它们的层级和关系。 - 组件数据监控：开发者可以实时查看组件内的数据状态，包括prop、data、computed等。 - 事件监听：可以查看和触发组件上的事件。 - 路由调试：能够查看当前的路由状态，以及路由变化的历史记录。 - Vuex状态管理：如果使用Vuex进行状态管理，Vue.js Devtools可以帮助调试状态树，查看和修改state，以及跟踪mutations和actions。 3. 使用场景： - 在开发阶段进行调试，帮助开发者了解应用内部工作原理。 - 生产环境问题排查，通过复现问题时使用Vue.js Devtools快速定位问题所在。 - 教学和学习，作为学习Vue.js和理解组件驱动开发的辅助工具。 4. 安装和更新： - 通过Chrome网上应用店搜索并安装Vue.js Devtools。 - 插件会定期更新，以保持与Vue.js的兼容性和最新的特性支持。 5. 兼容性： - 通常支持主流的Vue.js版本，包括Vue.js 2.x和3.x。 - 适用于大多数现代浏览器。 6. 开发背景： - Vue.js Devtools由社区开发和维护，它不是Vue.js官方产品，但得到了广大Vue.js社区的认可和支持。 - 随着Vue.js版本的迭代，社区会不断优化和增加Vue.js Devtools的新功能，以满足开发者日益增长的调试需求。 7. 技术实现： - Vue.js Devtools利用浏览器提供的调试接口和Vue.js自身的调试能力，构建了一个用户友好的界面。 - 它通过Vue.js实例的$vm属性访问组件实例，从而读取和修改组件的数据和方法。 8. 社区支持： - 在使用过程中遇到问题可以参考社区论坛、GitHub仓库中的issue或文档。 - 社区活跃，经常会有新的开发者贡献代码或提供问题解决方案。 通过使用Vue.js Devtools，开发者可以更加高效地进行问题定位、性能优化和代码调试，是提升Vue.js应用开发和维护效率的强力工具。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩