m0_62514227-优快云博客

原创 PointPillarScatter

该模块的作用是将稀疏的Pillar特征转换为密集的BEV（鸟瞰图）特征图，作为后续检测网络的输入。核心思想是根据每个pillar在BEV网格中的坐标，将特征填充到对应的位置，形成类似图像的2D特征图。稀疏到密集: 将无序的pillar特征按坐标转换为规整的BEV特征图，便于卷积处理。索引计算: 利用x + y * nx将2D坐标映射到一维，快速定位特征位置。零初始化: 未被pillar覆盖的区域保持零值，表示无特征。

2025-03-14 09:18:09 408

原创 rosbag2_to_pcd

对于指定主题中的每个点云消息，软件包将创建一个单独的 PCD 文件。修改rosbag2pcd_ws/rosbag2_to_pcd/cofig文件夹中的rosbag2_to_pcd.param.yaml文件。它将为每个点云消息生成一个 PCD 文件，并将它们存储在与文件夹相邻的目录中。例：/home/mfc/bags/rosbag2_2023_08_15-18_42_55。path_bag:要转换的 rosbag2 文件的绝对路径。：包含 rosbag2 文件中的点云数据的主题。

2024-11-25 02:30:51 826 2

原创使用ros2创建调用USB摄像头的包并编写launch文件

在/src/capture_img路径下新建一个launch文件夹,编写capture_img.launch.py。但是现在如果直接编译的话install文件架里面可能会找不到launch文件,此时还需要修改setup.py。将文件命名为capture.py,同时在同一个路径下生成一个空的__init__.py。目录，并执行以下命令创建一个新的包。进入在src路径下生成的capture_img文件夹，编写我们采集图片的节点。的包，它的类型是 Python 的构建类型（接下来编写我们的launch文件。

2024-11-07 11:33:01 292

原创 Python程序实现NMS

需要注意的是，NMS是对所有的类别分别执行的。举个栗子，假设最后预测出的矩形框有2类（分别为cup, pen）,在NMS之前，每个类别可能都会有不只一个bbx被预测出来，这个时候我们需要对这两个类别分别执行一次NMS过程。即目标的位置和置信度用列表储存，每个列表中的一个子列表代表一个bbx信息。

2023-10-28 17:37:50 622

原创卡尔曼滤波【部分】

我们无法跟踪这些外部因素，如果发生任何这些情况，我们的预测可能会出错，因为我们并没有考虑这些因素。换句话说，传感器本身的测量是不准确的，且原始估计中的每个状态都可能导致一定范围的传感器读数，而卡尔曼滤波能够在这些不确定性存在的情况下找到最优的状态。而且重叠部分的概率分布会比我们之前的任何一个估计值/读数都精确得多，这个分布的均值就是两种估计最有可能配置（得到的状态）。根据传感器的读数，我们会猜测系统正处于某个特定状态。换句话说，新的最佳估计是在先前的最佳估计的基础上做出的预测，加上对已知外部影响的修正。

2023-10-23 17:53:40 77 1

原创 10.22分隔链表

在合并两个有序链表时让你合二为一，而这里需要分解让你把原链表一分为二。具体来说，我们可以把原链表分成两个小链表，一个链表中的元素大小都小于。函数中，将原链表中的节点添加到了新的链表中，并且在添加节点后，将原链表中的节点断开，防止形成环。这样，你就将原链表中的节点添加到了新的链表中，并且断开了原链表中的节点，这就改变了原链表的结构。注意：分区后的链表是新链表，而不是原链表。原链表的结构改变了，是因为在。，最后再把这两条链表接到一起，就得到了题目想要的结果。与原链表中的下一个节点的连接。添加到相应的链表中。

2023-10-22 13:53:51 76 1

原创 10.21好未来笔试

学习率预热的主要作用是在训练初期，由于模型的权重是随机初始化的，如果选择一个较大的学习率，可能会带来模型的不稳定（振荡）。D对，由于刚开始训练时,模型的权重(weights)是随机初始化的，此时若选择一个较大的学习率,可能带来模型的不稳定(振荡)，选择Warmup预热学习率的方式，可以使得开始训练的几个epoches或者一些steps内学习率较小,在预热的小学习率下，模型可以慢慢趋于稳定,等模型相对稳定后再选择预先设置的学习率进行训练,使得模型收敛速度变得更快，模型效果更佳。7.下面哪个不是分类模型？

2023-10-21 22:21:08 882 1

原创合并两个有序链表10.21

比如说，让你把两条有序链表合并成一条新的有序链表，是不是要创造一条新链表？再比你想把一条链表分解成两条链表，是不是也在创造新链表？方法的功能是合并两个链表，而不是依赖于它被调用的对象。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。节点这个占位符，可以避免处理空指针的情况，降低代码的复杂性。所以，你可以根据你的需要选择使用哪一行代码。方法，你应该使用第一行代码。形象地理解，这个算法的逻辑类似于拉拉链，然而，这两行代码的结果是相同的，因为。方法，而在第二行代码中，我们在。方法，它都会返回合并后的链表。

2023-10-21 17:14:59 67 1

原创反转单链表

首先，我们需要定义一个链表节点类。这个类将包含一个数据字段和一个指向下一个节点的指针字段。这可以通过Python类的定义来实现。在这个类中，val是节点的值，next是指向下一个节点的指针。当next=None时，表示这个节点是链表的最后一个节点。p = p.next在这个类中，initList函数接收一个列表data，并将其转换为链表。head是链表的头节点，通过遍历data，创建新的ListNode，并将其添加到链表的末尾。

2023-10-14 21:47:50 77 1

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