- K 近邻算法（KNN）是一种基本分类和回归方法。KNN 算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的 k 个最相邻的样本中的大多数属于一个类别，那该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。 K 近邻算法（KNN）是一种基本分类和回归方法。KNN 算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的 k 个最相邻的样本中的大多数属于一个类别，那该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。
- Low level 特征是较低级别的特征，主要是原始特征，不需要或者需要很少的人工处理和干预，例如文本中的词向量特征，图像特征中的像素点大小，用户 id，商品 id等。High level 特征是经过比较复杂的处理，结合部分业务逻辑或者规则、模型得到的特征，例如人工打分，模型打分等特征，可以用于较复杂的非线性模型。 Low level 特征是较低级别的特征，主要是原始特征，不需要或者需要很少的人工处理和干预，例如文本中的词向量特征，图像特征中的像素点大小，用户 id，商品 id等。High level 特征是经过比较复杂的处理，结合部分业务逻辑或者规则、模型得到的特征，例如人工打分，模型打分等特征，可以用于较复杂的非线性模型。
- 在 DenseNet 中，让网络中的每一层都直接与其前面层相连，实现特征的重复利用；同时把网络的每一层设计得特别“窄”（特征图/滤波器数量少），即只学习非常少的特征图（最极端情况就是每一层只学习一个特征图），达到降低冗余性的目的。 在 DenseNet 中，让网络中的每一层都直接与其前面层相连，实现特征的重复利用；同时把网络的每一层设计得特别“窄”（特征图/滤波器数量少），即只学习非常少的特征图（最极端情况就是每一层只学习一个特征图），达到降低冗余性的目的。
- ResNet 模型比 VGG 网络具有更少的滤波器数量和更低的复杂性。 比如 Resnet34 的 FLOPs 为 3.6G，仅为 VGG-19 19.6G 的 18%。 ResNet 模型比 VGG 网络具有更少的滤波器数量和更低的复杂性。 比如 Resnet34 的 FLOPs 为 3.6G，仅为 VGG-19 19.6G 的 18%。
- 之后会参与leetcode周赛、双周赛，希望自己能够坚持下来，并以此来督促检验、提升自己的算法能力，加油！ 之后会参与leetcode周赛、双周赛，希望自己能够坚持下来，并以此来督促检验、提升自己的算法能力，加油！
- 0. 简介在开发大型的机器人工程时候，我们会发现团体开发以及代码的review的会非常重要。而这些离不开敏捷开发（Scrum）以及Git管理。而最常用敏捷开发流程就是DoD。本文也将介绍和学习这种方式，来辅助各位能够在实验室和工作中团体开发中有效的管理自己以及团队。 1. 常见的迭代DoD条款所有完成的用户故事得到PO的验证所有代码得到静态分析，纠正最高级别的不符合项所有新增代码得到人工评... 0. 简介在开发大型的机器人工程时候，我们会发现团体开发以及代码的review的会非常重要。而这些离不开敏捷开发（Scrum）以及Git管理。而最常用敏捷开发流程就是DoD。本文也将介绍和学习这种方式，来辅助各位能够在实验室和工作中团体开发中有效的管理自己以及团队。 1. 常见的迭代DoD条款所有完成的用户故事得到PO的验证所有代码得到静态分析，纠正最高级别的不符合项所有新增代码得到人工评...
- 0.时间同步技术介绍对于自动驾驶技术的实现，涉及到感知、规划、执行三个层面。由于车辆行驶在未知动态环境中，需要事先构建出环境地图并在地图中进行自我定位，这其中涉及到各传感器数据的精确时间同步。然后根据传感器捕获的原始数据和已有环境场景，规划车辆从一个位置到另一个位置的路径。最后控制系统发出信号控制车上的电机或者液压执行器执行相应的动作。试想在感知融合阶段，左侧车道有一辆时速80km/h的车... 0.时间同步技术介绍对于自动驾驶技术的实现，涉及到感知、规划、执行三个层面。由于车辆行驶在未知动态环境中，需要事先构建出环境地图并在地图中进行自我定位，这其中涉及到各传感器数据的精确时间同步。然后根据传感器捕获的原始数据和已有环境场景，规划车辆从一个位置到另一个位置的路径。最后控制系统发出信号控制车上的电机或者液压执行器执行相应的动作。试想在感知融合阶段，左侧车道有一辆时速80km/h的车...
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- 0 概述如果需要深入了解navigation，那costmap2D必不可少。本文章参考了多篇文章以及ros navigation官网最新的资料，并结合自身的理解完成。该软件作为栅格地图建立的函数包，其输入是现实传感器的数据，输出是2D栅格地图的costmap，该软件包还支持基于map_server的costmap初始化（调用map_server节点，以服务的方式读取地图数据），基于滚动窗口... 0 概述如果需要深入了解navigation，那costmap2D必不可少。本文章参考了多篇文章以及ros navigation官网最新的资料，并结合自身的理解完成。该软件作为栅格地图建立的函数包，其输入是现实传感器的数据，输出是2D栅格地图的costmap，该软件包还支持基于map_server的costmap初始化（调用map_server节点，以服务的方式读取地图数据），基于滚动窗口...
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