- 博客(71)
- 资源 (2)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 ROS合集（七）SVIn2声呐模块分析
文章摘要： SVIn2方法通过结合DPP-sonar声呐传感器与视觉特征，提升SLAM系统的精度与鲁棒性。声呐提供不受视觉条件影响的距离测量，其测量点与视觉特征点之间存在空间差异，系统通过误差建模优化两者关系。具体流程包括：将声呐读数转换为世界坐标系下的点，筛选附近视觉特征点作为候选集，并构造声呐误差因子进行优化。数据处理流水线涵盖ROS节点配置、声呐数据读取与解析、订阅回调及后端注入等步骤，确保声呐数据与视觉特征的有效融合。
2025-05-23 10:23:42
946
原创 ROS合集（六）SVIn2 点云地图与 3D Tiles 可视化【预览版】
本文介绍了如何通过 ROS 定时发布点云数据并自动保存为 .ply 文件，随后利用 Python 脚本将其转换为 Cesium 支持的 3D Tiles 格式，并部署到 Web 可视化平台中。首先，ROS 节点初始化发布器并设置定时器，每秒发布一次全局地图，并根据阈值条件将点云保存为 .ply 文件。保存时使用临时文件机制确保数据完整性。接着，Python 脚本通过 watchdog 监听 .ply 文件的生成，并调用 py3dtiles.convert 工具将其转换为 3D Tiles 格式，最终部署到
2025-05-23 10:04:05
975
原创 GIGNet: A Graph-in-Graph Neural Network for Automatic Modulation Recognition
GIGNet（Graph-in-Graph Neural Network）是一种用于自动调制识别的神经网络模型，通过多级图神经网络（GNN）提取信号特征并进行分类。其流程主要分为三个模块：内部图特征提取模块、相关性信息引入模块和分类模块。
2025-05-22 12:16:57
691
原创 Ubuntu 20.04卸载并重装 PostgreSQL
在 Ubuntu 系统中彻底卸载并重新安装 PostgreSQL 的步骤如下：首先，建议备份所有数据库数据。接着，停止 PostgreSQL 服务，使用 apt purge 命令卸载所有相关包，并手动删除配置和数据目录。清理系统后，更新包列表并重新安装 PostgreSQL 及其扩展，如 PostGIS 和 pointcloud。安装完成后，验证集群状态并启动服务。如果需要，可以恢复之前备份的数据。通过这些步骤，可以确保系统中安装了一个全新的 PostgreSQL 环境，适用于进一步的数据库操作和扩展使用。
2025-05-21 18:49:04
775
原创 Salience-DETR 项目复现
官方文档很详细，但是依赖版本更新导致配置问题，可能会导致无法运行本文包含完整的复现流程，涵盖训练模型和评估和测试。
2025-04-11 10:00:39
769
原创 ROS Bag 数据裁剪教程
在使用 ROS 进行机器人开发和调试时，我们经常需要使用工具来记录和回放传感器数据、日志等信息。本文将介绍如何使用查看 bag 文件的信息，以及如何使用对 bag 数据进行裁剪，以便只保留感兴趣时间段内的数据。
2025-04-06 18:37:45
820
原创 ROS合集（五）SVIn2 开源项目复现
ROS合集（五）SVIn2 开源项目复现, 包含完整的复现流程，从环境配置到运行数据集，确保你能顺利复现 SVIn2 项目。
2025-04-03 16:16:01
952
8
原创 ROS合集（四）Sonar-SLAM开源项目复现
ROS合集（四）Sonar-SLAM开源项目复现 包含完整的复现步骤，包含常见的bug，修复了python版本问题，Cmake版本等问题。
2025-03-20 14:51:31
790
原创 ROS合集（三）RTAB-Map + EuRoC 数据格式概述
ROS合集（三）RTAB-Map + EuRoC 数据格式概述 从bag文件中解析数据格式，分析RTAB-Map所需话题和ros通用的msg格式，并对.launch文件参数进行注释
2025-03-19 21:15:22
641
原创 ROS合集（一）ROS常见命令及其用途
下面列举一些常见的 ROS 命令及其用途，涵盖数据记录、可视化、话题管理、调试、消息查看、参数管理等各方面。这些命令可以帮助您在 ROS 系统中调试、监控和管理各个组件
2025-03-18 21:26:44
800
原创 format() 方法的常见用法
format()提供了许多灵活的格式化选项，常见的用法包括位置和命名参数、对齐与填充、数字精度、进制转换等。这使得字符串输出更具可定制性。
2025-02-20 19:56:07
400
原创 理解实例方法、类方法和静态方法：从 str.upper() 的调用看 Python 的隐藏操作
理解实例方法、类方法和静态方法：从 str.upper() 的调用看 Python 的隐藏操作。Python 是一门高度抽象的编程语言，它通过灵活的面向对象特性使得代码更加简洁和易于理解。尤其是在面向对象编程中，我们经常会遇到实例方法、类方法和静态方法。今天，我们将通过一个简单的例子来讲解这三种方法的区别，并结合 Python 中的字符串方法 upper() 来分析它们的使用方式。
2025-02-20 18:36:23
972
原创 服务器磁盘高占用排查
本博客用来记录在服务器上发现 /home 存储空间异常占用后，如何排查每个用户的空间使用情况，以及如何快速找出当前目录（包含隐藏文件夹）下最大的前 10 个文件。
2025-02-07 18:50:17
1072
原创 Python中 logging.basicConfig
logging.basicConfig 是 Python 中用来设置日志系统的一种最简便方法。通过它可以快速地指定日志级别、日志输出格式、输出目标（文件或控制台）等基本参数。
2025-02-07 17:02:49
410
1
原创 Python 字典（dict）
Python 中的字典（dict）是一种非常强大且常用的数据结构，它以键值对（key-value pairs）的形式存储数据。字典的使用非常灵活，适用于许多场景。以下是对 Python 字典的详细分析：
2025-02-07 16:19:16
672
原创 ESP8266+SG90+点灯科技+小爱同学实现关灯
本项目使用 ESP8266 模块与 SG90 舵机相结合，借助 Blinker（点灯科技）和 米家（小爱同学）实现对实体灯开关的远程及语音控制。其核心思路是：ESP8266 通过 Wi-Fi 连接到互联网，与 Blinker 及米家云端进行数据交换，小爱同学（或 Blinker App）发送“开灯/关灯”的命令后，ESP8266 收到指令并驱动舵机拨动实体开关。
2025-01-09 13:35:22
1353
原创 网格去噪(Mesh-Denoising)
本项目基于《Non-Iterative, Feature-Preserving Mesh Smoothing》论文，实现了一种非迭代、特征保留的网格去噪算法。项目通过Python环境下的Jupyter Notebook演示了算法原理与流程，包括利用高斯函数作为空间权重和影响权重，对目标顶点在局部三角面片上的投影进行加权平均，从而平滑噪声同时保留边缘特征。在C++实现部分，借助OpenMesh库完成了OBJ文件的读取、处理与保存，通过高斯权重计算和顶点投影等步骤对整个网格进行平滑处理，并记录每个顶点的移动日志
2025-01-09 11:49:43
997
原创 实时面部情绪识别
本项目旨在实现实时面部情绪识别。其核心流程首先使用 OpenCV 内置的 Haar 级联分类器进行人脸检测，再通过多种卷积神经网络模型对提取的人脸进行情绪分类识别。项目提供了多种模型架构选择，包括基于灰度图（48×48）、RGB 图像（96×96、224×224）的自定义卷积网络，以及基于预训练的 EfficientNetV2 模型，并在七种情绪（如快乐、愤怒、悲伤、惊讶等）上进行了训练和微调。为弥补现有数据集中亚洲人脸数据较少的问题，项目团队还自行收集了包含亚洲人面部表情的数据集用于进一步优化模型。
2025-01-09 10:40:16
1787
2
原创 实时面部情绪识别（一）
情绪识别是软件中使用的一种技术，它允许程序使用高级图像处理来“读取”人脸上的情绪。公司一直在尝试将复杂的算法与过去十年中出现的图像处理技术相结合，以更多地了解一个人的面部图像或视频告诉我们他/她的感受，不仅如此，还显示了一张脸可能具有混合情绪的可能性。本文给GitHub - otaha178/Emotion-recognition: Real time emotion recognition补充了环境配置和常见的问题
2024-10-24 22:36:54
1255
1
原创 RadioML2018.01a数据拆分
在调制信号识别的过程中，难免需要使用不同信噪比或不同调制类型的数据，但是完整的数据过于庞大，本文提供一种可选参数的数据集划分方法。支持单一类型或多类型数据的输出，输出的结果保存到npy文件这种，方便后续加载，可选参数如下：- --hdf5_path: 输入 HDF5 文件的路径（必填）。- --output_dir: 输出数据保存的根目录（必填）。- --modulations: 目标调制类型列表（可选）。如果未指定，则默认选择所有 24 种调制类型。- --snrs: 目标 SNR 列表（必填）
2024-10-18 17:03:51
1495
原创 在服务器上开Juypter Lab教程（远程访问）
介绍了如何在Linux服务器上配置远程访问的Jupyter Lab环境，包括从Anaconda的安装、Pytorch环境的创建、Jupyter Lab的配置到Node.js的安装步骤。它涵盖了相关命令的解释，例如如何赋予文件执行权限、创建和激活Conda虚拟环境以及配置Jupyter Lab的密码和远程访问。文件还包括一些常见问题的解决方法，如无法访问Jupyter Lab的登录界面、密码错误导致的登录失败以及环境未正确配置等。
2024-09-14 08:59:41
2812
2
原创 小样本学习系列(一)：MAML代码解析
1、提供将Omniglot数据保存到npy的方法2、对MAML代码整合，可直接运行3、包含对源码的讲解 4、包含对常见方法的介绍5、提出多个疑问并进行解答6、提供具体代码，含数据集
2024-07-21 11:11:49
1295
5
原创 端到端自动驾驶系列(一)：自动驾驶综述解析
自动驾驶社区见证了采用端到端算法框架的方法的快速增长，这些方法利用原始传感器输入生成车辆运动计划，而不是专注于检测和运动预测等单个任务。与模块化管道相比，端到端系统受益于感知和规划的联合特征优化。由于大规模数据集的可用性、闭环评估以及对自动驾驶算法在具有挑战性的场景中有效执行的需求不断增加，该领域蓬勃发展。
2024-07-13 11:16:44
2905
原创 调制信号识别系列 (一)：基准模型
本文包含对CNN和CNN+LSTM基准模型的复现，模型架构参考两篇文章，在RadioML2016.10a SNR=6dB下准确率可达90%，并提供完整数据集及其代码
2024-07-07 12:48:46
982
3
原创 CVPR2024 轨迹预测系列（一）
CVPR2024 轨迹预测系列（一）介绍了Adapting to Length Shift: FlexiLength Network for Trajectory Prediction.CaDeT: a Causal Disentanglement Approach for Robust Trajectory Prediction in Autonomous Driving.
2024-06-29 18:57:41
2046
原创 车辆轨迹预测系列 (五)：Argoverse API Forecasting Tutorial代码解析
车辆轨迹预测系列 (五)：Argoverse API Forecasting Tutorial代码解析本文简单介绍Argoverse API中demo_usage/argoverse_forecasting_tutorial.ipynb所使用到的方法：argoverse.data_loading.argoverse_forecasting_loaderargoverse.visualization.visualize_sequencesargoverse.map_representation
2024-06-28 20:15:51
1549
2
原创 车辆轨迹预测系列 (四)：VectorNet代码复现及踩坑记录
VectorNet代码复现及踩坑记录，由于官方没有提供具体的代码，本文中选择一个"民间版本"进行复现，在复现过程中尽量保证使用.ipynb方便理解和展示输出的结果，重点修复了原始版本的多处bug，并给出相关的步骤代码和解决方案，最后提供相关源码。
2024-06-26 23:27:52
2229
2
原创 车辆轨迹预测系列 (三)：nuScenes数据集详细介绍-1
车辆轨迹预测系列 (三)：nuScenes数据集详细介绍-1对nuScenes数据集的架构进行解释
2024-06-22 14:46:06
4084
原创 车辆轨迹预测系列 (二)：常见数据集介绍
车辆轨迹预测系列 (二)：常见数据集介绍-介绍九种数据集，并给出下载方式和下载地址，以及相应的论文资源
2024-06-21 21:48:01
4379
ROS合集（四）SVln2 开源项目复现 对应文献
2025-04-03
ESP8266+SG90+点灯科技+小爱同学实现关灯
2025-01-09
车辆轨迹预测系列 (五)：Argoverse API Forecasting Tutorial代码解析
2024-06-28
车辆轨迹预测系列 (二)：常见数据集介绍
2024-06-21
CIC-DDoS2019-Detection
2024-06-18
397759104564211resources_zh_CN_AndroidStudio_3.5_r1.jar
2022-02-21
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人