文章:Ctrl-VIO: Continuous-Time Visual-Inertial Odometry for Rolling Shutter Cameras
在上篇文章中,也就是那个跨维度的打击,是可以直接秒杀的中,提到这个时代的问题,这次针对go语言的前景分析,其实我也想讲一下时代的问题。还记得2010年的时候,那个时候移动互联网时代刚刚兴起,很多以前做java的,也就是做J2EE的人(当时J2EE是红海),抓住了这个机会进行的转型,然后得到红利,甚至实现了人生的转变,这个真的不是夸张的。
这段时间比较忙,相信很多朋友大概都知道,如果不知道的话,可以参考我上篇文章跨维度的打击,是可以直接秒杀的,里面有介绍,大家可以看看。
【导读】前不久,专知内容组为大家整理了数据科学家Jonny Brooks-Bartlett的系列博客(包括概率论引言、极大似然估计、贝叶斯参数估计等),引起不错的反响,前两天Jonny Brooks-Bartlett又退出了最新的技术博客“概率论概念解释:边缘化(Marginalisation)”。继承其系列博客的优良传统,这篇文章依然保持通俗易懂、深入浅出的风格,内容主要围绕概率论的“边缘化的概念”进行呢详细的介绍,并通过一个例子来解决一个简单的“极大似然问题”。OK!话不多说,让我们一起学习今天的内容吧
https://github.com/PrincetonLIPS/MaM https://arxiv.org/pdf/2310.12920
Visual-Inertial Odometry(VIO)即视觉惯性里程计,有时也叫视觉惯性系统(VINS,visual-inertial system),是融合相机和IMU数据实现SLAM的算法,根据融合框架的不同又分为松耦合和紧耦合。
在数字经济的时代浪潮中,作为关键生产要素的数字技术的快速变革已成为新常态。正当人工智能开始崭露头角时,云计算的边缘化延伸趋势又成为了另一个新焦点。
Sliding Windows Filter(SWF)在VIO、SLAM这个领域应用非常广,比如MSCKF、OKVIS、VINS-Mono等等,几乎可以说是VIO的标配。
论文:Camera Motion Estimation from RGB-D-Inertial Scene Flow
vins在后端优化中,使用了滑动窗口,其状态向量包含窗口内的n+1个相机的状态(位置,旋转,速度,加速度计bias及陀螺仪bias)、相机到imu的外参、m+1个路标点的逆深度:
作者:Jochen Görtler、Rebecca Kehlbeck、Oliver Deussen
高斯过程可以让我们结合先验知识,对数据做出预测,最直观的应用领域是回归问题。本文作者用几个互动图生动地讲解了高斯过程的相关知识,可以让读者直观地了解高斯过程的工作原理以及如何使其适配不同类型的数据。
来源:人工智能大讲堂 本文约6500字,建议阅读8分钟 本文旨在向读者介绍高斯过程,并且把它背后的数学原理讲得更加直观易懂。 高斯过程可以让我们结合先验知识,对数据做出预测,最直观的应用领域是回归问题。本文作者用几个互动图生动地讲解了高斯过程的相关知识,可以让读者直观地了解高斯过程的工作原理以及如何使其适配不同类型的数据。 选自Distill,作者:Jochen Görtler、Rebecca Kehlbeck、Oliver Deussen,参与:Yi Bai、张倩、王淑婷。 引言 即使读过一些机器学习相关
接下来,我们将注意力转向图模型中的推断问题。 给定概率模型(如贝叶斯网络或 MRF),我们有兴趣使用它来回答有用的问题,例如确定给定电子邮件是垃圾邮件的概率。 更正式地说,我们将关注两类问题:
论文提出了一个创新的用于SLAM的半直接算法,结合了直接法和基于特征法的互补优势。算法将直接里程计和基于特征的SLAM松耦合,实现了3各层次的平行优化:(1)光度BA(联合优化了局部结构和运动);(2)几何BA(细化了关键帧位姿和关联的特征地图点);(3)位姿图优化以实现全局地图一致性(出现在回环中)。论文提出的算法在多个数据集上得到验证,结果表明,提出的系统在整体精度和鲁棒性上由于最先进的单目里程计和SLAM系统。
CMS是"Content Management System"的缩写,意为"网站管理系统",也叫智能建站系统或自助建站系统,注意这里要和在线建站区分,cms是可以下载的,用户可以获取到网站源码,cms可以理解为一个已经开发好的网站,已经集成了很多常用的功能,用户下载后直接可以使用,不需要再找人开发,节约了建站时间和成本,CMS系统往往是开源的型式出现,并提供免费下载,开源并不是不赢利,开源是让更多的使用者都来使用这系统软件,他们会发现更多BUG,代码安全或者在使用中会结合现代网站提出新的需求,大量的爱好者开发出新功能和风格模板,这就是我们所说的二次开发。
Abstract Spatial-Temporal Reasoning via Probabilistic Abduction and Execution通过概率推理和执行进行抽象时空推理
“边缘化”是指人或事物从中心和主流位置向“非中心”、“非主流”方向移动。而本次报告指出,与主流思想相反的是,边缘化很重要,未来网络的“边缘化”将会成为行业大趋势。
SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique),合成少数类过采样技术.它是基于随机过采样算法的一种改进方案,由于随机过采样采取简单复制样本的策略来增加少数类样本,这样容易产生模型过拟合的问题,即使得模型学习到的信息过于特别(Specific)而不够泛化(General),SMOTE算法的基本思想是对少数类样本进行分析并根据少数类样本人工合成新样本添加到数据集中,具体如下图所示,算法流程如下。
华为心想,你不来可就别怪我了,由于没有拆台的,华为就获得了更大的话语权,于是华为带领着小兄弟们彻底把美国势力边缘化了。
2005 年开始从事 IT 工作,在 IT 架构、应用、系统、网络等领域有着丰富的从业经验。先后在中国银行、EMC、IBM 等大型 IT 公司担任技术专家、架构师等职位。主要研究领域:虚拟化、私有云以及软件定义数据中心。
卷积神经网络(一) ——卷积、边缘化与池化层 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 卷积神经网络网络(Convolutional Neural Network,CNN),是一种神经网络的模型,
距上一篇【玩转GPU】手把手教你AI换脸 [前导篇]都好几天了,大家都期待下一篇。并且有同学私信我问我什么时候发布并且是什么内容。的确这几天在忙研究另一个AI作画的软件(StableDiffusion),所以耽搁了。好吧。我们今天就直接上干货应用篇。在这个说之前希望未看上一篇的同学就点一下上一篇游览一下,并且将软件下载好。
人工智能和大数据在2017年的发展遇到了以下8个成长的烦恼: 📷 遭遇成长烦恼2017AI大数据行业回顾: 1.人工智无IQ标准 人工智能领域发展最好的一个领域是无人驾驶,而究其原因不外乎其拥有了从L0到L5的全球通用标准。但是在其他领域,人工智能细分领域过多,标准化相对缺乏,语音识别做到什么境界算成功,图像识别怎样算最好无法定性,人类都有IQ值来评估是否聪明,可AI却没有。行业无标准让市场、厂商和用户都只能摸黑前行。 2.人工智能延伸边缘 人工智能的应用在过去是由中心计算支持的,但是由于应用需求的边缘化扩
从某种角度来说,数据库的世界今年也是异常的不平静,从ORACLE 裁员的来看,1 中国的研发中心不是必不可少的,2 在数据库范围内的萎缩 3 对整个中国的歧视 4 云发展业务不畅。
文章作者来自ThoughtWorks:熊节,图片来自网络。 当你看见十多个年轻小伙子围坐在一张长条型电脑桌上,各自神情专注地紧盯着自己面前的屏幕,一边快速地敲击着各自的键盘与鼠标,还不时互相呼喊,你会认为他们在干什么?玩游戏?没错。但又不止于此。他们可能受雇于一个“工头”,每天在后者提供的电脑上玩网络游戏超过十小时,将游戏中获得的装备和宝物交给工头变卖并从后者那里领到一份工资。尽管不为任何现实中的职业认证或劳动保障机构认可,这些被称为“游戏矿工”的职业游戏玩家确实是在劳动并撑起一个每年交易额超过十亿美金
2018年有两个大的创业风口,一是区块链,一是小程序,云集了许多追求梦想的人。不过现在看来,政府对于区块链的态度一直非常谨慎,而小程序则继续往前飞奔。
编辑说明:Tech Works 是《The New Stack》的长期撰稿人 Jennifer Riggins 的专栏,探讨工作环境、管理理念、职业发展以及技术工作市场对软件构建和运行人员的影响。您可能想阅读之前关于为何过劳和裁员更严重的相关专栏。
随着信息的多元化,信息的概念不仅仅指的是文字,它还包含图片、声音、视频等其它丰富的信息。文字信息越来越多地被图片、声音、视频信息所替代,而视频又是由一针一针的图像组成的,因此图形图像的处理变得越来越热门和重要,众多的专家、学者、工程师投入到这个领域。
从12年前英特尔原CEO保罗·欧德宁对智能手机芯片商业潜力的不屑,而将乔布斯拒之门外,再到游戏显卡市场常年被芯片巨头的战略忽视。边缘化市场于垄断者而言,是提高平均生成成本、拉低利润率的拖后腿业务,人人避而远之。
国内边缘市场的数据规模不断突破新的瓶颈,在未来数据行业的生产规模预计将会达到整体经济的15%,可见得边缘数据市场的发展趋势。特别是在大规模场景应用物联系统之后,对于数据的需求增加,利用边缘计算模式突破了传统的嵌入式主机及数据库运作,将数据进行边缘化和云端化双重处理,使得两者兼并起来,模糊了分界线。那么2021年边缘计算器的报告如何,有哪些行业的大数据可以提供参考分析的呢。
推特这个产品已经开始比较边缘化,抱着手机刷 Twitter 的人在下降,更多的是一些公司或者机构发布一些更新。
在接下来的学习中,我们将要接触到的,将是 PHP 扩展中非常出名的一个高大上的框架,那就是 Swoole 。或许你已经在生产环境中使用过了,或许你只是看过官方文档写过几个例子,当然,更有可能你只是听过它的名字。
7月4日的MIIC2014大会上,猎豹移动CEO傅盛又抛干货,谈“紫牛”理念,干货不断,极为精彩。下面是我整理、脱水傅盛的演讲实录,并附上演讲PPT,请果断收藏,奔走转发! 雅虎全球营销副总裁赛斯·
《Go语言实战》笔记到现在算是结束了,基本上关于Go的方方面面都讲到了,还有些不是太常用的,比如CGO以后会专门再讲,不会放在这个系列里了。该系列一共写了近30篇文章,约15W字,大概写了近4个月的时间,基本上每周一篇,产出不算高,但还算稳定。
一直以来,只要说到运营服务器应用程序,无论是网页应用程序还是手机应用终端,我们都会认为,未来是云服务的天下。但随着价值互联网时代的到来,原有云计算的弊端更多的暴露出来,以分布式为基础的点对点网络作为更为高效的网络基础设施,成为未来云计算的最大挑战者之一,其或将改变整个互联网的架构和思想。
关注一猿小讲的粉丝们都知道,在上期的文章中,Python 菇凉在 Java 那小子的带领下,一条腿已经成功的迈入了猿门。
第312期 遭遇成长烦恼 2017 IT行业回顾之AI大数据 文 | 贾凯强 责任编辑 | 巫山 审核 | 张齐 策划 | 刘克丽 人工智能和大数据在2017年的发展遇到了以下10个成长的烦恼: 人工智无IQ标准 人工智能领域发展最好的一个领域是无人驾驶,而究其原因不外乎其拥有了从L0到L5的全球通用标准。但是在其他领域,人工智能细分领域过多,标准化相对缺乏,语音识别做到什么境界算成功,图像识别怎样算最好无法定性,人类都有IQ值来评估是否聪明,可AI却没有。行业无标准让市场、厂商和用户都只能摸黑前
首先创建一个Wpf项目——WpfOpenCV,这里版本使用Framework4.7.2。
提起李飞飞,大家可能并不陌生。作为女性,其独立、聪慧、干练、富有创造性,为新时代女性做出了榜样。作为科学家,其抓住了AI领域的浪潮,揭开了中国人在AI领域崛起的序幕,是我们每一个中国人的榜样与骄傲。
在当前的IT转型过程中,边缘计算占据了一个非常重要的位置。与AI、机器学习、物联网和机器人自动化一起,边缘计算已成为全球CIO和IT领导者中讨论最多的话题。根据Forrester的《2020:边缘计算》(2020:Edge Computing),IT和自动化的“边缘化”将成为区分云基础设施和云计算领域的领导者和落后者的主要因素。
图像边缘是图像中重要特性(如像素灰度、纹理等)分布的不连续处,图像周围特性有阶跃变化或屋脊状变化的那些像素集合。图像的边缘部分集中了图像的大部分信息,一幅图像的边缘结构与特点往往是决定图像特质的重要部分。图像边缘的另一个定义是指其周围像素灰度变化不连续的那些像素的集合。边缘广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间,因此,边缘是图像分割及图像识别中的重要特征。
即使是最官方的记录,关于历史的档案也常常会出错。例如,在南非结束种族隔离制度下的白人统治多年之后的十年中,该国学校使用的书籍仍然没有反映人们的经历。
所谓边缘计算,是指在靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,就近提供最近端服务。
作者王继罗,腾讯云技术专家,曾就职于阿里巴巴、字节跳动、映客直播,一直从事基础架构平台方面的工作,目前负责腾讯边缘 Kubernetes 管理平台 TKE@edge。
作者高泽栋, 腾讯高级工程师, 全栈工程师, 做过嵌入式、CDN、金融、社交等业务系统, 目前做CV相关系统工程落地。 导语 | 云端管控、边缘计算、处于局域网内的微服务如何做Devops呢?腾讯优图业务是结合了腾讯云边缘容器TKE@edge来做服务Devops, 并对服务做了自定义定制, 以支持相应的业务场景。本篇文章接下来将详细展示实践落地细节,希望能够给大家带来灵感。 背景 所谓私有云, 其实就是在多个局域网玩服务,基本等同于开发运维全包。每个局域网都要需要一个跳板机、局域网环境(每个局域网环境不一
毫无疑问,云计算现在在IT界非常受欢迎。但是,它并不是唯一一个能改变所有公司使用IT服务的方式,能做到这一点的另一项技术是边缘计算。
与其他算法相比,高斯过程不那么流行,但是如果你只有少量的数据,那么可以首先高斯过程。在这篇文章中,我将详细介绍高斯过程。并可视化和Python实现来解释高斯过程的数学理论。
导语:如果我们去看手机或者移动市场,它的最大颠覆性和最大突破绝对不是来自于它本身,而是它的边缘化产业。还有移动互联网以外的9大颠覆。 口述 《连线》杂志创始主编凯文•凯利 整理 夏宏 首先来看这样
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