YMWM_的博客

原创 吴恩达课程《Deep Learning Specialization》

在coursera上，

原创 深蓝学院自主泊车第7次作业-轨迹规划

其中绿色路径表示bfs搜索得到的路径，红色路径表示AStar搜索得到的路径，黄色路径表示Hybrid AStar搜索得到的路径！其中绿色路径表示bfs搜索得到的路径，红色路径表示AStar搜索得到的路径，黄色路径表示Hybrid AStar搜索得到的路径！(2) 判断扩展过程中是否与障碍物发生碰撞时，需要对扩展的线段进行10等分采样，每个点转换成0.5米*0.5米分辨率下的坐标值，判断是否在。(1) 扩展结点时，上下左右移动的边权为1.0，而斜对角移动的边权为。(2) 访问过的结点不再访问，用。

原创 课程《MIT Introduction to Deep Learning》

在Youtubu上，共8节课：

原创 深蓝学院自主泊车第6次作业-基于地图的定位

对于本次作业，你需要完成自动代客泊车（AVP）系统的定位算法。作业提供了一个从仿真中获取的分割逆透视映射（IPM）图像数据集。你需要完成定位算法的处理过程，并显示AVP定位的最终结果。(5)对矩阵H进行奇异值分解，(2)求两个点云的质心。该任务的关键步骤为，库中自带的最近邻函数。(3)求去质心点云。定位结果展示图如下，

原创 深蓝学院自主泊车第5次作业-建图

主要需要求解的是：部分角点的label值并非是库位线，可以适当扩大范围进行判断，比如5，见。ipm坐标，转到车体系中心下，然后转到车体rear系下，最后转到全局系下。(2)两点的距离是否和短边相近。且它们的连线上有一定数量的点的label为库位线。中的作用，调整它们的参数，并尝试设计你自己的图像处理方法，你的结果是否更好？(3)正反计算两个垂线，垂线上是否有一定数量的点的label为库位线。(5)需要合并相近的交点。(3)两直线的夹角需要在90度附近。(4)交点的标签需要是库位线。(1)两两交点进行复原。

原创 深蓝学院自主泊车第4次作业-BiSeNet

模型，给出训练结果截图；此外，利用训练得到的模型，调用接口进行单张图像推理，给出推理结果截图。模型，给出训练结果截图；此外，利用训练得到的模型，调用接口进行单张图像推理，给出推理结果截图。在终端中执行以下命令，进行单张图像推理，(2)进行调参，使用调参后的参数训练。在终端执行以下命令，进行模型训练，单张图像推理结果如下所示，(1)使用默认参数训练。模型结果如下图所示，

原创 深蓝学院自主泊车第3次作业-IPM

已知鱼眼相机的参数，image_width，表示图像的宽度image_height，表示图像的高度ξ\xiξ，表示鱼眼相机参数k1k_1k1​k2k_2k2​，表示径向相机参数p1p_1p1​p2p_2p2​，表示切向相机参数fxf_xfx​fyf_yfy​，表示相机的焦距cxc_xcx​cyc_ycy​，表示相机的光心已知相机坐标系到车体坐标系的变换矩阵，ttt，表示平移向量RRR，表示旋转矩阵。

原创 ubuntu20.04连接airpods pro2

按钮，可以进行声音测试，

原创 深蓝学院自主泊车第2次作业-EKF

依据扩展卡尔曼的那5个公式，可以得到如下公式，是小车的角速度，它也是一个标量，它的标准差为。表示运行的方向，也叫作航向。表示小车的速度，它是一个标量，它的标准差为。使用扩展卡尔曼滤波器估计小车的状态。那么小车的运动方程可写为，上的噪声，它们的标准差分别为。打开4个终端，依次分别输入，给定二维小车，其状态定义为。表示二维运动中的横坐标值，表示二维运行中的纵坐标值，同样的，小车的测量方程为，的数据频率为100Hz，且。的数据频率为10Hz，且。

原创 ubuntu20.04声音设置

step2：打开设置，修改。

原创 深蓝学院自主泊车第1次作业

安装ubuntu20.04和ros1 neotic。ubuntu20.04如下，ros1 neotic如下，

原创 python2字符编码问题

【代码】python2字符编码问题。

原创 bash命令实现多进程xargs使用

子进程，直接调用 Python 脚本，从而更高效。如果要提高效率，可以避免。这条命令避免了多余的。

原创 python2脚本性能分析profile使用

profile是Python内置的性能分析工具，用于衡量代码执行过程中各个函数的性能（如耗时、调用次数等）。在Python 2中，您可以使用profile或cProfile模块来进行性能分析。profile模块是纯Python实现，而cProfile是其C语言实现的更快版本。推荐使用cProfile。输出示例，ncalls: 函数被调用的次数。tottime: 函数本身的总耗时，不包括其他函数调用。cumtime: 函数及其所有子函数的总耗时。percall: 每次调用的平均耗时。

原创 mac上pip3安装报错externally-managed-environment

但是，这可能会对系统 Python 环境产生影响，因此需要谨慎使用。错误时，这是因为系统Python环境受到了保护，无法直接使用。：在 macOS 上遇到。

原创 python2导入路径set.sh

【代码】python2导入路径set.sh。

原创 du -sh相关命令使用

显示文件所占大小，后面可以接文件夹或文件。显示系统各个挂载点所剩余的空间大小。显示当前文件夹的挂载点。

原创 shapely中点线面基础属性和方法介绍

Shapely 是一个用于处理和分析平面几何对象的 Python 库。它提供了各种几何形状的定义和操作，包括点、线和面。以下是 Shapely 中点、线和面的基础属性和方法介绍。

原创 QGIS加载大型geojson文件时拖动屏幕会变得卡顿，将其转为geopackage格式

QGIS加载大型geojson文件时，拖动屏幕会变得卡顿，将其转为geopackage格式，会大幅度缓解卡顿。是你想要生成的GeoPackage文件的名称，是你的GeoJSON文件。

原创 ros2go使用

（2）田博的《ROS移动机器人开发实战》（1）古月的《ROS机械臂开发实战》观看方式：打开终端输入。

原创 第十二章 反射和unsafe

第十二章 反射和unsafe。第十三章 常见架构模式的实现。第十六章 高可用性服务设计。

原创 第十一章 测试

原创 第十章 典型并发任务

原创 第九章 并发编程

协程机制。

原创 第八章 包和依赖管理

从github中导入在线模块命令，

原创 python2中dbscan使用

python2中dbscan使用

原创 第七章 编写好的错误处理

原创 python2中shapely库使用

（1）python2中使用shapely库判断线和框是否相交。

原创 python2中空间搜索树rtree的使用

python2代码如下，

原创 第六章 面向对象编程

原创 第五章 函数

原创 python2中整数相除的坑

而在python3中整数相除是浮点数，比如。python2中整数相除还是整数，比如。

原创 第四章 字符串

原创 第三章 常用集合

原创 第二章 基础程序结构

go语言不支持隐式类型转换，必须使用显式的类型转换。的二进制表示为1的位，此表达式的结果中需要设置为0。go语言支持指针，但不支持指针的运算。go语言的string默认是空字符串。

原创 windows电脑下查看代理ip地址和端口

网络和Internet → 代理 → 使用代理服务器。

原创 第一章 Go语言简介

go语言是由Google公司在2007年提出的。Go 语言从入门到实战 蔡超 极客时间 90元。go语言hello_world.go，

原创 go语言示例代码

【代码】go语言示例代码。

原创 论文阅读《Neural Map Prior for Autonomous Driving》

高精（HD）语义地图对于在城市环境中行驶的自动驾驶汽车至关重要。传统的离线高精地图是通过劳动密集型的手动标注创建的，不仅成本高昂，而且无法及时更新。最近，研究人员提出根据在线传感器观测来推断局部地图；然而，这种方法受到传感器感知范围的限制，并且容易受到遮挡。在这项工作中，我们提出了神经地图先验（NMP），一种全局地图的神经表示，有助于自动更新全局地图并提高局部地图推理性能。为了将强地图先验纳入局部地图推理，我们采用交叉注意力来动态捕捉当前特征和先验特征之间的相关性。

原创 论文阅读《BEVFormer》

3D视觉感知任务对于自动驾驶系统至关重要，包括基于多相机图像的3D检测和地图分割。在这项工作中，我们提出了一个名为BEVFormer的新框架，它使用时空变换器学习统一的BEV表示，以支持多种自动驾驶感知任务。简而言之，BEVFormer通过预定义的网格状的BEV查询来进行时空交互，以此来利用时空信息。为了聚合空间信息，我们设计了空间交叉注意力，每个 BEV查询从跨相机视图的感兴趣区域中提取空间特征。对于时间信息，我们提出时间自我注意力来循环融合历史BEV信息。