量化工具箱pytorch_quantization 通过提供一个方便的 PyTorch 库来补充 TensorRT ,该库有助于生成可优化的 QAT 模型。该工具包提供了一个 API 来自动或手动为 QAT 或 PTQ 准备模型。 API 的核心是 TensorQuantizer 模块,它可以量化、伪量化或收集张量的统计信息。它与 QuantDescriptor 一起使用,后者描述了如何量化张量
inline内联的效果 #include <stdio.h> inline int max(int x, int y) { return x > y ? x : y; } int main() { int a = 5, b = 10; int m = max(a, b); printf("The maximum value
数字下变频(DDC)基础知识 偶然间读到的国外技术博客,写的不错,翻译后供大家参考。不知道如何征求原博主同意,如果此翻译涉及侵权的话,请及时联系我删除。 本文讨论了数字下变频(DDC),一种广泛应用于数字无线电接收机的技术。 将DDC与传统的双下变频接收机进行了比较,说明了使用DDC的优点。 本文还举例说明了DDC的工作原理以及它如何消除模拟元件的一些缺点。 文章目录 数字
目录 STM32移植嵌入式开源按键框架 MultiButton简介 multi_button.c文件 multi_button.h文件 按键事件 案例使用方法 学习剖析 STM32移植嵌入式开源按键框架 今天移植了一款嵌入式按键框架工程MultiButton,MultiButton是一个小巧简单易用的事件驱动型按键驱动模块。 Github地址:GitHub - 0x1a
rectpuls 是 MATLAB 中的一个函数,用于创建一个矩形脉冲信号。该函数的语法如下: y = rectpuls(t, width)1 其中,t 是时间轴,width 是脉冲的宽度。y 是输出的矩形脉冲信号。 t 是指时间轴,它是一个包含了一系列时间点的向量,用于描述信号的时域(time domain)特性。在这个例子中,linspace(-5, 5, 1000) 创建了一个从 -5
一、简介 报警器与旋转灯项目是一个典型的嵌入式系统应用,它结合了声音报警和视觉指示功能,广泛应用于安全监控、紧急疏散、交通信号和娱乐设备等多种场景。基于51单片机提供一种集成的声音和视觉报警解决方案,通过声音和灯光的结合,提高报警的可见性和听觉感知,尤其是在嘈杂或视线不佳的环境中。 二、设计思路 2.1 输入信号检测 系统通过各种传感器或用户输入(如按键)来检测是否需要触发报警。这些输入信号可以是
描述 原文:DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs DeepLabv2与DeepLabv1相比,从标题到内容都很像,只不过将一些知识讲的更清楚,并提出了atrous spatial pyramid pooling (
第六章 机器人定位 前言 在前面基于地图的导航讨论中,我们均假设机器人有办法知道自身的位置。在本章中,我们就要探讨一些能估计机器人实际位置的常用方法,这个过程称为定位。 今天,用GPS实现室外环境定位非常容易,以至于我们常常认为其无所不能。然而GPS远非完美无缺的定位传感器,因为它完全依赖远距离在轨卫星发送来的微弱无线电信号。这就意味着在无线电信号无法到达的环境中GPS是无法工作的。 一种
感觉这个不常用,但用到了不会就很尴尬了! 增加维度主要是用tf.expand_dims()这个方法,降低维度用的是tf.squeeze()这个方法。下面我放上这两个函数的源代码,其实自己稍微看一下就懂了。 def expand_dims(input, axis=None, name=None, dim=None): """Inserts a dimension of 1 into a t
6轴并联机器人开发–有限元分析 对我的正式版并联机器人做了一个有限元分析,并根据计算结果对相应位置做了一下补强。在负荷50公斤时,承力件最大变形为0.013mm,满足要求。由于机器人运动时,最大加速度不超过10米/秒秒,即1G,而负荷也只有3~5公斤,加上所有运动系统也不会超过10公斤,所以变形仅为计算值的1/5,约为0.0026mm。 最终机械设计如下 顺便说一下,用的是UG NX20
代码已经开源:https://github.com/Xiao-Hu-Z/pointpillars_int8 安装环境 Prepare the OpenPCDet environment 导出onnx To export your own models, you can run python3 export_onnx.py \ --cfg_file pointpillar.yaml -
目录 1 一般概念 1.1 基元的变换 1.2 一个参数化的变换族 2 2D变换 2.1 translation 2.2 rotation 2.3 Combining translation and rotation 3 3D变换 3.1 Yaw, pitch, and roll rotations 3.2 Determining yaw, pitch, and roll fr
前言 正则表达式是一个特殊的字符序列,它能帮助你方便的检查一个字符串是否与某种模式匹配。 Python 自1.5版本起增加了re 模块,它提供 Perl 风格的正则表达式模式。 re 模块使 Python 语言拥有全部的正则表达式功能。 一、re.match与re.search re.match函数 re.match 尝试从字符串的起始位置匹配一个模式,如果不是起始位置匹配成功的话,m
一、引言 1、AGV需要同时具备定位、避障与导航的功能,其中避障对于雷达本身的分辨率、精度要求并不是很高,只需要能够根据预设定的雷达扫描范围准确避开障碍物即可,故本文以TIM240(SICK激光类雷达)为例介绍实现多雷达时空标定的问题。2、多个避障雷达可能会被安装在车体各个位置,并且不一定有重叠区域,所以通过提取特征点再进行ICP或NDT配准的方法获取相对位姿变换关系的方式不可行,由于机械结构本
感受野 感受野(Receptive Field),指的是神经网络中神经元“看到的”输入区域,在卷积神经网络中,feature map上某个元素的计算受输入图像上某个区域的影响,这个区域即该元素的感受野。 理解简化:在卷积神经网络的某feature map上的某个元素,它存在一个感受野,感受野大小为输入图像的某块区域。这块区域的像素值一层层卷积、pooling等操作最终计算出了这个元素的值。输入图像
Lego_Loam包括了Image projection、Feature association、MapOptmization、Transform Fusion四个部分,下面博主将按照算法的逻辑顺序对代码中的重要函数进行讲解。本节是解析MapOptmization文件和Transform Fusion文件。该专栏的其他章节链接如下https://blog.csdn.net/HUASHUDEYANJ
A Survey on 3D Gaussian Splatting论文:https://arxiv.org/abs/2401.03890 一、文章概述 1.问题导向 基于图像的3D场景重建时机器理解现实世界环境复杂性的基础,促进了3D 建模和动画、机器人导航、历史保存、增强/虚拟现实和自动驾驶等广泛应用。3D 高斯抛雪球被视为下一代3D重建和表示的潜在游戏规则改变者,开辟了大量的应用程序,具有巨大
描述 原文:Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFs 系列文章的第一篇,发表在2014年CVPR。 在语义分割中,通常会使用分类网络作为backbone。通过backbone之后会对特征图进行一系列的下采样,之后再进行一系列的上采样还原原图的大小 Abstract 深度卷积神经
简介:介绍Intel realsense D435 在EHub_tx1_tx2_E100载板,TX1核心模块环境(Ubuntu18.04)下测试ROS驱动,打开摄像头图像和查看深度图和点云图,本文的前提条件是你的TX1里已经安装了ROS版本:Melodic。关于测试硬件EHub_tx1_tx2_E100载板请查看:EdgeBox_EHub_tx1_tx2_E100 开发板评测_机器
//一直都想把字符串操作常用的函数总结一些,不全但重在积累; 字符串的比较: 语法: int compare( const basic_string &str ); int compare( const char *str ); int compare( size_type index, size_type length, const basic_st
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