Jankin的博客

由上面的原理，我们可知，Z的投影为U。K,Z）的交比相同。ABC三点共线，L为线外一点，过C作直线交LA于M、交LB于N，MB、NA交于K点，LK交AB于D点，则称D为C点相对于AB的调和共轭点。A’B’C’D’在图像平面上，已知A’B’C’，那么可以求解D’的图像坐标，对应的，相机光心与D的向量就是直线ABCD的方向。据此原理，对于投影平面上的任意一条截线，其上必然存在一点为灭点Q，并且AQ为这条截线对应的地平面上的直线的方向。考虑投影的成因，以GM上一点S为例，S投影为T，即AS与投影平面的交点为T。

在这个过程中，Web服务器主要负责处理HTTP请求、提供静态资源、以及作为反向代理与应用服务器通信；应用服务器则负责处理业务逻辑、生成动态内容，并与数据库交互。两者协同工作，确保你的应用能够被外部用户访问和使用。

SLAM中常用的库关于库关于库Pangolin是一个用于OpenGL显示/交互以及视频输入的一个轻量级、快速开发库，下面是Pangolin的Github网址：githubEigen是一个高层次的C ++库，有效支持线性代数，矩阵和矢量运算，数值分析及其相关的算法。[page]nanoflann是一个c++11标准库，用于构建具有不同拓扑（R2，R3（点云），SO(2)和SO(3)（2D和3D旋转组））的KD树。nanoflann不需要编译或安装。你只需要#include <nanoflann

RNN 回归以下内容是根据torch官网和莫烦python学习所得用 sin 的曲线预测出 cos 的曲线.使用函数prediction, h_state = rnn(x, h_state) # rnn output# !! next step is important !!h_state = h_state.data # repack the hidden state, br...

RNN 分类以下内容是根据torch官网和莫烦python学习所得同样的还是手写数字的识别源代码可以明显看出来只有网络的构建那一段不同于CNN，也就说明解决问题的办法有很多，可以选择多种的神经网络，然后自己进行改进。"""Dependencies:torch: 0.4matplotlibtorchvision"""import torchfrom torch import ...

CNN 实例比较经典的例子，手写数字实别，6000个28*28的训练图片，和2000个预测集。源代码注意几个问题，24行和43行的路径，相对路径容易出问题，所以改成绝对路径了import os# third-party libraryimport torchimport torch.nn as nnimport torch.utils.data as Dataimport to...

CNN (Convolutional Neural Network)写作本文的referenceCNN原理CNN (Convolutional Neural Network)简单阐述In summaryConvolutional Layer 卷积层filter on a layerSpatial arrangementSummary. the Conv Layer:Pooling Layer...

搭建神经网络基础综合以下内容是根据torch官网和莫烦python学习所得基本步骤载入数据，训练集，预测集，标注集搭建网络，即 class Net实例化网络 net创建 optimizer确定损失函数 loss_func开始训练计算预测值 predict计算损失函数值 loss优化器 zerograd()损失反馈 loss.backward()优化器步进 optimi...

神经网络训练方法以下内容是根据torch官网和莫烦python学习所得SGD随机梯度下降假设样本数量为NNN，关于梯度下降，最重要的就是损失函数最小化，其中权WWW的更新方式为W=W−λ∗1M∑i=1M∂L(xi)∂W(1)W = W - \lambda * \frac{1}{M}\sum_{i=1}^M\frac{\partial{L(x_i)}}{\partial{W}} \tag{...

批训练以下内容是根据torch官网和莫烦python学习所得制作一个自动的批训练器import torchimport torch.utils.data as Datatorch.manual_seed(1) # reproducibleBATCH_SIZE = 5 # 批训练的数据个数x = torch.linspace(1, 10, 10) # ...

搭建网络&保存网络搭建网络新建网络class Net(torch.nn.Module): def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output): super(Net, self).__init__() self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature, n_hid...

Classification 分类该程序中的函数torch.normal(means, std, out=None)返回一个张量，包含从给定参数means,std的离散正态分布中抽取随机数。均值means是一个张量，包含每个输出元素相关的正态分布的均值。std是一个张量，包含每个输出元素相关的正态分布的标准差。均值和标准差的形状不须匹配，但每个张量的元素个数须相同。[外链图片转...

Regression 回归以下内容是根据torch官网和莫烦python学习所得# from __future__ import print_functionimport torchfrom torch.autograd import Variableimport torch.nn.functional as Fimport matplotlib.pyplot as plt# fa...