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原创 IPython 和 Jupyter Notebook
IPython 和 Jupyter Notebook 是 Python 中常用的交互式开发工具,支持在命令行或浏览器中逐行执行代码,并保留变量的状态。
2025-03-24 11:43:12
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原创 配置blender的python环境
2. 通过上述命令我们得到blener的python版本,下面我们在conda配置一个同样版本的python环境。6. 后面就可以在创建的conda环境中使用blender了。5. 可以看到链接成功了。
2025-03-15 17:06:48
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原创 wine安装软件的命令
Exec=env WINEPREFIX=“容器路径(/home/hollowman/.wine-new/)” wine “wine容器内的程序路径(C:\Program Files\WinRAR\WinRAR.exe)”Path=程序实际路径(/home/hollowman/.wine-new/dosdevices/c:/Program Files/WinRAR)或者先打开winefile,再手动打开软件:WINEPREFIX=~/.wine-new winefile。Name=程序名(WinRAR)
2025-02-08 17:12:37
394
原创 github制作静态网页
找到setttings/pages,修改路径,点击保存,等待一会,并刷新,即可得到一个网址。在浏览器输入这个网址即可打开网页。点击蓝色字体“creating a new file”创建文件。文件命名为index.html, 并编写html。点击create repository进行创建。命名仓库:xxx.github.io。打开gihub并新建仓库。
2025-01-29 09:43:11
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原创 更改airsim中的GenerateProjectFiles.sh
文件路径: /UNav-Sim/Unreal/Environments/Blocks。添加了UnrealEngine的安装目录。
2024-12-29 11:27:28
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原创 linux搜索命令
sudo find /usr -name ‘libstdc++.so*’sudo find /usr -name ‘libc++.so*’
2024-12-28 16:13:14
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原创 矩阵、向量、特征值、行列式、满秩、可逆、奇异的理解
向量:向量是空间中带方向的线条,矩阵与向量相乘,就是将向量放到矩阵这个坐标系上。特征值:特征值反应向量投影到矩阵坐标时,哪个一个维度更重要,特征值越大,越重要。可逆:行列式的值不为零、各向量线性无关、特征值不为零、满秩矩阵可逆。矩阵:矩阵由一个个列向量组成,矩阵可以看成是一个坐标系。行列式:行列式反应的是向量组成的体积。满秩:各向量线性无关,不能相消。
2024-12-20 16:18:03
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原创 github密钥问题
(1)先执行ssh-keygen -t rsa -C ‘your-emailXXXX@example.com’, 看本地是否存在ssh key。(2)若本地存在,直接执行cat ~/.ssh/id_rsa.pub 获取。
2024-12-02 16:32:24
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原创 电脑主板无显示信号输出的问题
关机关电,打开主机,扣掉bios纽扣电池30秒,重新装上电池。重新开机即可恢复默认的bios设置。重启电脑,按下f2进入bios界面,选择恢复默认设置。问题2:HDMI和dp只有一路信号输出的问题。问题1:电脑主板无显示信号输出的问题。
2024-11-28 09:35:49
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原创 二维流形曲面
定义:二维流形是一个曲面,即它是一个在局部上类似于二维平面的空间,但在整体上可能有复杂的形状和拓扑结构。性质:二维流形上的点没有整体坐标,但可以在该点的邻域内与欧氏空间建立同胚映射,从而得到该点在欧氏空间中的像点作为坐标。二维流形上的黎曼曲率就是高斯总曲率,这是描述曲面弯曲程度的一个重要量。
2024-10-23 08:46:59
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原创 @njit(parallel=True) 和@njit的区别
njit 和 @njit(parallel=True) 是来自 Numba 库的两个装饰器,用于加速 Python 代码的执行。Numba 是一个开源 JIT(Just-In-Time)编译器,可以将 Python 和 NumPy 代码转换为机器码,从而提高性能。
2024-10-20 21:40:02
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原创 为什么特征值最小的特征向量是点云的法向量
特征值与特征向量的关系:在特征值分解的结果中,对应于最大特征值的特征向量通常表示点云数据的主方向(即最小方差方向)。最小特征值对应的特征向量:由于PCA在特征值分解时,对应于最小特征值的特征向量垂直于主方向(即最大方差方向),并且与点云的表面法线方向一致,因此这个特征向量可以被视为点云的法向量。去噪的应用:基于这一原理,可以通过计算点云中每个点的法向量,并去掉与周围邻居点的夹角小于一定阈值的点(即噪点),从而实现点云的去噪处理。噪声的影响:在点云数据中,噪声点往往与周围点的法向量方向有较大差异。
2024-10-20 17:17:49
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原创 点云重建指标fscore
这段代码定义了一个函数 fscore,用于计算两个点云之间的F分数(F-score),以及精确率(precision)和召回率(recall)的变体(在这个上下文中,召回率的直接计算并不直接给出,但可以通过精确率的相关值间接理解)。对每个批次(Batch)的N点结果求均值,得到两个精确率值precision_1和precision_2,分别对应dist1和dist2。这个函数计算的是两个点云之间基于距离的相似性的一个度量,而不是传统意义上的分类任务中的F分数。precision_2: 第二个点云的精确率。
2024-10-16 22:57:16
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原创 点云去噪评价指标
这个距离度量了两个点云之间的不相似性,具体做法是:对于第一个点云中的每个点,找到第二个点云中距离它最近的点,并计算这些最近点距离的和;总之,chamfer_distance和point_face_distance是PyTorch3D库中非常有用的两个函数,它们可以帮助你评估点云和网格数据的质量,并在三维计算机视觉和图形学任务中进行优化。在使用这两个函数之前,你需要确保你的点云和网格数据是以PyTorch张量的形式存储的,并且它们的维度和数据类型都符合PyTorch3D的要求。倒角距离、点到面距离。
2024-10-16 19:46:41
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原创 点云配准评价指标
o3d.pipelines.registration.evaluate_registration 是 Open3D 库中的一个函数,用于评估两个点云(source 源点云 和 target 目标点云)之间的配准(registration)效果。inlier_rmse:内点均方根误差(Root Mean Square Error),这是所有被认为是内点(即对齐的点)的点到其对应最近点的距离的均方根值。如果配准后的源点云中的点到目标点云中的最近点的距离小于这个阈值,则认为这些点是对齐的。
2024-10-16 19:36:34
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原创 open3d中的gicp点云配准
open3d.pipelines.registration.registration_generalized_icp 是 Open3D 库中的一个函数,用于执行广义迭代最近点(Generalized ICP, GICP)配准。GICP 是一种改进的 ICP 算法,它考虑了源点云和目标点云之间的协方差矩阵,从而可以处理点云数据中的噪声和不确定性。method: 配准方法,可以是 ‘point_to_point’ 或 ‘point_to_plane’(默认为 ‘point_to_plane’)。
2024-10-16 16:22:47
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原创 集合符号-包含关系符号
等价写法:无直接等价符号,但可以通过逻辑表达式“对于所有x,如果x属于A,则x属于B”来表示。含义:表示一个集合是另一个集合的真子集,即除了包含关系外,两个集合不相等。等价写法:无直接等价符号,但可以通过逻辑表达式“x是A的元素”来表示。等价写法:可以通过“¬(x∈A)”来表示,其中“¬”表示逻辑非。等价写法:可以通过“A⊆B且A≠B”来表示。含义:表示一个集合是另一个集合的子集。含义:表示一个元素不属于某个集合。含义:表示一个元素属于某个集合。二、元素与集合的关系符号。
2024-10-15 11:01:04
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水下三维成像声呐点云数据获取
2024-12-07
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