rrel : Robust Estimation Library （pbM）

最新推荐文章于 2025-10-10 13:22:28 发布
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本文档介绍了使用Doxygen自动生成文档的过程及应用实例。通过一个具体的链接示例展示了如何为特定的软件组件创建清晰且详细的文档。
WordPress SEO优化：纯代码添加canonical标签
weixin_44494993的博客
02-01 984
最近看了一个国外大佬的技术文章，我受益匪浅，为网站添加添加canonical标签是SEO优化中非常重要的一步，rrel="canonical"可以解决因网址不同但内容重复，从而造成权重分散的问题，目前百度、Google、雅虎、微软等搜索引擎都已支持此标签。 例子演示 https://www.nicebrian.com/ 为了避免首页权重的分散，应该通过rrel="canonical"标签告诉搜索引擎，这两个页面的权重要集中在第一个网址。 具体的做法是将上述标签添加至这两个页面的/head标签前。 添加方式
用于自动驾驶车辆视觉定位的地图存储：ORB-SLAM2的一种拓展
计算机视觉life
09-10 1771
用于自动驾驶车辆视觉定位的地图存储：ORB-SLAM2的一种拓展 Persistent Map Saving for Visual Localization for Autonomous Vehicles : An ORB-SLAM 2 Extension 摘要： ​ 电动汽车和自动驾驶汽车是目前汽车领域的热门研究方向。这两个课题在实现车辆更安全和更环保的方向上是相互促进的。自动驾驶汽车的一个基本组成要素是构建环境地图并在地图上定位自己的能力。在本文中，我们使用一个双目视觉传感器来感知环境并创建地图。因为
[Squ1rrel CTF 2025]
weixin_52640415的博客
04-08 936
题目有点脑筋急转弯的意思,给的函数说明p,q只差32位,但实际上着524位,这个copper是搞不定的,最原始的fermat正好出只比sqrt(n)大24位,很容易爆破。
CSS入门：基础样式与盒模型
qq_35254085的博客
03-18 268
1、CSS样式表的引用方式 1.1.外部文件引用方式 <link Rrel="stylesheet" href="mystyle.css"> 1.2.使用@import引用外部CSS文件 @import url(mystyle.css); 1.3.内部文档头方式 1.4.行内样式 <tablestyle="color:red;font-size:10pt" /> 2、选择器 2.1.基本选择器 标签/.class/#id/*通配符 2.2.属性选择器..
Bard 与 CRM 系统集成：智能化客户沟通方案
AI 原生应用开发的博客
05-21 1234
本文旨在为技术决策者、开发人员和业务分析师提供一套完整的Bard AI与CRM系统集成的技术方案。我们将覆盖从概念理解到实际部署的全过程，包括技术架构设计、API集成方法、数据处理流程以及实际应用案例。本文首先介绍基本概念和技术背景，然后深入探讨集成架构和实现细节，接着展示实际应用案例和最佳实践，最后讨论未来发展趋势和挑战。Bard AI: Google开发的大型语言模型，能够理解和生成类人文本CRM系统: 客户关系管理系统，用于管理企业与客户之间的交互和数据API网关: 系统间通信的接口管理层。
STM32笔记：RCC结构与配置流程
WaterCold_Yi的博客
03-01 805
        以前使用STM32写程序的时候，使用的都是默认时钟。因此写数码管显示、A/D测量电压的时候都没有去关心RCC时钟配置这个事情。那时候只知道在配置外设的时候使用GPIO_InitTypeDef或者ADC_InitTypeDef这些结构体对外设进行初始化，以及使用RCC_APB2PeriphClockCmd或者RCC_ADCCLKConfig函数对外设的时钟开启与配置。        ...
MSDNet：通过多阶段蒸馏实现高效的四维雷达超分辨率
hao_wujing的专栏
09-22 909
本文摘要：针对4D雷达点云稀疏、噪声大的问题，提出MSDNet多阶段蒸馏框架，通过两阶段特征迁移实现高效超分辨率。第一阶段（RGFD）通过特征重构对齐LiDAR与雷达特征；第二阶段（DGFD）采用轻量级扩散网络和噪声适配器进行特征去噪。实验表明，该方法在VoD和内部数据集上较现有方法MHD指标提升65.8%，推理速度提升89.6%，且显著提升下游里程计和地点识别性能。创新点包括：1）首次将知识蒸馏应用于4D雷达超分辨率；2）两阶段蒸馏策略平衡精度与效率；3）噪声适配器实现精确噪声水平对齐。代码将开源。
Android so库文件的区节section修复代码分析
Fly20141201. 的专栏
12-16 8006
本文博客地址：http://blog.youkuaiyun.com/qq1084283172/article/details/78818917 一、Android so库文件的节表secion修复方案整理             1. 简单粗暴的so加解密实现               https://bbs.pediy.com/thread-191649.htm          
19、图像采集技术：红外相机、传感器质量标准与图像采集方法
最新发布
yy01234的博客
10-10 14
本文深入探讨了图像采集技术在自动化视觉检测中的关键作用，涵盖红外相机的类型与工作原理，包括热辐射计和量子探测器相机的特性与应用。文章详细分析了图像传感器的质量评估标准，如量子效率、满阱容量、噪声、暗电流和动态范围等，并比较了CMOS与CCD传感器的优劣。进一步，系统介绍了光学属性测量（如反射计法、椭圆偏振法、荧光与反射率测量）和三维形状捕捉技术（三角测量、强度法、飞行时间法），并展示了各类方法的原理、步骤与适用场景。最后，总结了特殊图像采集方法及通用优化原则，为实际应用提供清晰的选择流程与技术指导。
ECCV 2024 | DVLO：双向对齐！助力视觉/激光雷达里程计新突破
CV_Autobot的博客
09-20 1456
点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号戳我->领取自动驾驶近15个方向学习路线>>点击进入→自动驾驶之心『SLAM』技术交流群编辑 | 自动驾驶之心摘要视觉数据和激光雷达数据中的信息具有很好的互补性，这些信息来自于图像的精细纹理和点云的大量几何信息。然而，探索有效的视觉-激光雷达融合仍面临挑战，这主要是由于两种模态之间内在的数据结构不一致：图像像素是规则而密集的，但激光雷达点...
SimpleSCP:SimpleSCP 到 SCP 转换器
06-01
简单SCP ... -> rrel_1: rrel_fixed: rrel_scp_const: [Hello world!];; => nrel_goto: ..operator2;; *);; -> ..operator2 (* <- return;; *);; *);; *);; SimpleSCP 中的相同代码： funct
targetplatform-dsl:目标平台定义DSL和生成器
05-10
此工具最大的3.2.5.v20093493-sfoit-v-rrel是，它避免了您管理.target文件中严格版本（例如3.2.5.v20093493-sfoit-v-rrel ）的.target 。 它使您可以定义要在目标平台中使用的捆绑软件和功能，并使用最新可用版本...
UCI Machine learning
Bossqian(钱总)'s wikiup
04-29 2351
http://www.ics.uci.edu/~mlearn/Machine Learning Database Repository : http://www.ics.uci.edu/~mlearn/MLRepository.html
[论文开工]MLESAC实现的一个网址
Bossqian(钱总)'s wikiup
01-10 2302
http://www.lems.brown.edu/vision/vxl_doc/html/contrib/oxl/mvl/html/HMatrix2DComputeMLESAC_8h-source.html 
人脸识别
Bossqian(钱总)'s wikiup
05-09 2131
Detecting Faces in Images: A Survey　　翻译http://blog.youkuaiyun.com/mqt_2003/archive/2006/05/05/709499.aspxPCA人脸识别　http://wolf1sky.blog.163.com/article/-VPJj-ojWPwB.html
Camera calibration
Bossqian(钱总)'s wikiup
05-12 2034
http://www.ee.oulu.fi/~jth/calibr/  Tsai Camera Calibration Software Camera Calibration Toolbox for Matlab  http://yang.ming.free.fr/research/vision/calibration/index.htm  Camera Calibration for
CV Book
Bossqian(钱总)'s wikiup
03-26 1963
http://bbs.hitsz.edu.cn/read.php?tid=11811http://bbs.hitsz.edu.cn/read.php?tid=11811
openCV Yahoo Group
Bossqian(钱总)'s wikiup
05-06 1841
http://groups.yahoo.com/group/OpenCV/
DOCIS
Bossqian(钱总)'s wikiup
06-16 1508
http://wotan.liu.edu/docis/index.html
function [qT,qM,rhoT,rhoM,R,eq,erho] = fcn_radarMeasure(rT,rM) rt=norm(rT); rm=norm(rM); rRel=rT-rM; R=norm(rRel); qT=asin(rT(2)/rt); qM=asin(rM(2)/rm); rhoT=atan2(rT(1),rT(3)); rhoM=atan2(rM(1),rM(3)); if(R>5000) %高低角 %rhoT=asin(rT(1)/(rt*sin(qT))); %rhoM=asin(rM(1)/(rm*sin(qM))); eq=(qT-qM); erho=-(rhoT-rhoM); else eq = asin(rRel(2)/R); erho= -atan2(rRel(1),rRel(3)); end
05-26
在函数中，首先计算了雷达和目标之间的相对位置向量rRel，然后根据相对距离R是否大于5000米来分别计算雷达和目标的高低角和方位角，最后计算出eq和erho。需要注意的是，由于asin和atan2函数的取值范围有限，因此在...
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