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PCSeg高性能点云分割开源框架强力来袭！支持多个公开数据集上多种SOTA算法高精度复现，训练时间更短、分割精度更高，开箱即用。室外点云全景分割研究必备，目前已开源，欢迎star
点云语义分割任务旨在将点云中的每个点分配类别甚至实例标签。然而，作为自动驾驶3D感知的关键任务之一，现有开源工具箱大多仅围绕室内场景进行，缺乏对室外场景的支持。于是，上海人工智能实验室智能交通平台组（ADLab）发布PCSeg高性能点云分割开源框架，在Waymo Open Dataset和SemanticKITTI等公开数据集上支持了多种SOTA算法，并提供了强基线复现模型。
稀疏张量网络
稀疏张量网络 稀疏张量 在传统语音，文本或图像数据中，特征是密集提取的。因此，用于这些数据的最常见表示形式是矢量，矩阵和张量。但是，对于3维扫描或什至更高维的空间，这样的密集表示效率不高，因为有效信息仅占空间的一小部分。取而代之，只能将信息保存在空间的非空区域上，这与将信息保存在稀疏矩阵上的方式类似。此表示是稀疏矩阵的N维扩展；因此，被称为稀疏张量。 在Minkowski Engine中，采用稀疏张量作为基本数据表示形式，并且类提供为 MinkowskiEngine.SparseTensor。 稀疏张量网络
点云中的Minkowski卷积
一、MinkowskiEngine简介 第一次见到MinkowskiEngine，应该是在两个月之前了，当时也没有去留意这个库。最近读了一些点云的论文，发现还是有不少论文的源码是基于MinkowskiEngine的，包括PointContrast(ECCV 2020)，DGR(Deep Global Registration, CVPR 2020)，Learning Multiview 3D Point Cloud Registration(CVPR 2020)和FCGF(Fully Convolution
从科研到落地：我是如何用CloudCompare搞定一篇点云分割顶会论文的数据标注工作的
本文分享了如何利用开源工具CloudCompare高效完成点云分割顶会论文的数据标注工作。通过详细的成本对比、实战流程和进阶技巧，展示了CloudCompare在点云标注中的核心优势，包括原生支持科研数据格式、精细控制能力和可追溯性，为研究者提供了一种经济高效的解决方案。
PointNet++语义分割实战：从数据到模型全流程避坑指南
点云语义分割是三维视觉的核心任务，其原理是通过深度学习网络对点云中每个点进行类别预测。PointNet++作为经典网络，凭借层次化特征提取能力，在语义分割中具有重要技术价值，广泛应用于自动驾驶、室内导航和工业检测等场景。然而，将PointNet++迁移到自定义数据集时，数据格式对齐、类别不平衡处理和采样策略等工程细节往往成为主要障碍。本文围绕数据组织、块划分、损失函数和评估指标等关键环节，深入解析从原始点云到可评估模型的完整闭环，帮助开发者避开常见陷阱，提升稀有类别分割精度。
mid360+LIO-SAM四足机器狗室外建图实践指南
激光雷达与惯性测量单元融合的SLAM技术是移动机器人环境感知的核心，其中LIO-SAM作为紧耦合LiDAR-Inertial里程计与建图方案，通过因子图优化实现高精度点云地图构建。Livox MID-360凭借360°视场角和内置IMU，在小型机器人平台上具备高性价比。室外建图场景要求算法对震动、外参误差有较强鲁棒性，而四足机器狗的运动特性为建图带来了额外挑战。从基础概念出发，理解IMU方向标定、话题配置和回环检测原理，能够帮助开发者快速定位问题。本文围绕mid360与LIO-SAM在四足机器狗上的实际部署
MATLAB点云处理（十二）：欧式聚类分割（pcsegdist）
本文介绍了MATLAB中点云欧式聚类分割方法。
华为使用MicroG安装并使用Google服务教程
鉴于众多华为手机用户因无法使用Google服务而感到不便，我经过多次摸索和测试，总结了一份简单易懂的教程，希望能够帮助到大家。无论是需要使用Google Play商店下载应用，还是需要使用Google服务进行工作和学习，本文将详细介绍如何在华为手机上安装并使用Google服务。二、前置条件软件要求：Aurora Store（替代Google Play商店）、MicroG Companion、MicroG Server（替代Google框架）
第3章 zynq MII转GMII的配置和EMIO UART0的配置
本文介绍了在Vivado工程中实现MII转GMII接口适配的过程，同时配置EMIO UART0接口。主要内容包括：修改PS IP核添加UART0接口，使用concat IP核进行信号整合，调整GMII信号引脚连接，添加约束文件定义引脚映射，并最终生成bit流文件。通过详细的操作截图和TCL约束代码，展示了从硬件配置到生成可编程文件的完整流程，为Zynq平台开发提供了实用参考。
五段式S型算法笔记
又因为有 v-v0= 0.5jt通式： 所以有 vm-v0= 0.5jtm 所以有4vm-4v0= 2jtm。算法1： v=2vm-v0-0.5*jt+2jt*tm-2jtm*tm。加加速度j 自己设置 已知，vmax自己设置已知；所以有4vm-4v0= 2jtm带入算法1。
CMake安装grpc生成gRPCTargets.cmake文件
以下是安装语句： cd grpc_folder git submodule update --init cmake .. make -j 4 sudo make install 然而编写依赖gRPC的程序，发现无法调用gRPC的CMake文件，错误提示如下所示： include could not find load file: /usr/local/lib/cmake/g...
基于大模型的急性重症胰腺炎全流程预测与诊疗方案研究
本研究构建了基于大模型的急性重症胰腺炎（SAP）全流程预测与诊疗系统，实现了从术前风险评估到术后康复管理的精准诊疗闭环。通过整合临床信息、实验室检查和影像学等多源数据，模型在测试集上预测准确率达X%，AUC为X，显著优于传统评分系统。研究创新性地将预测结果应用于手术方案制定、麻醉决策、并发症防控及个性化护理，形成智能化诊疗方案。验证结果显示模型具有良好的稳定性和临床适用性，同时配套的健康教育体系提升了患者自我管理能力。尽管存在样本局限性和模型可解释性等不足，该研究为SAP的精准诊疗提供了新范式，未来可通过扩
⭐️【2024年新版教程】vmware tools安装步骤（Windows、Linux、MacOS版本）
VMware Tools是VMware提供的一套实用工具，它可以增强虚拟机与宿主机之间的交互性能，如改进显示性能、优化鼠标和键盘性能、提供时间同步功能等。无论是在Windows、Linux还是MacOS虚拟机上，安装VMware Tools都可以提高虚拟机的使用体验。以上就是在不同操作系统上安装VMware Tools的步骤，希望对您有所帮助。
解锁PyCharm+Deepseek：本地部署AI编程超能力
在本次探索中，我们成功地在 PyCharm 中实现了 DeepSeek 的本地化部署，这一过程虽然涉及多个步骤，但每一步都为我们开启 AI 编程大门奠定了基础。从安装最新版 PyCharm，确保我们拥有一个功能强大且兼容性良好的开发环境，到注册 DeepSeek 账号并获取 API Key，这是连接我们与强大 AI 能力的关键纽带。接着，在 PyCharm 中安装 Continue 插件并进行精细配置，让 DeepSeek 能够深度融入我们的编程流程。
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OV9734 DATASHEET，完整规格书
OV9734完整规格书，包括电气参数，尺寸规格，寄存器配置表等
假人有限元模型
假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用
NTscan扫描工具
ntscan是一个扫描器，可以扫描没有密码和弱密码的共享，先到配置文件中填写猜测的用户名和密码，扫描过程中右侧出现的是扫描日志。
efm32 入门.pdf
本PDF共计22页，介绍的是操作驱动API，下载与否自己斟酌。
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