YOLO(YouOnlyLookOnce)声名显赫，是检测领域一个基于回归思想的算法，已经成为机器人、无人驾驶汽车和视频监控应用的核心实时物体检测系统。目前已经从yolov1更新到了yolov8，本文参考网上的资料，对yolo各个版本进行一次全新的梳理总结。1.yolov1核心思想:把整张图片作为网络的输入，直接在输出层对bbox的位置和类别进行回归预测。 如图，yolo把整图分为个格子， 每个格子负责预测个边框，每个边框有5个属性和C个类别概率，所以输出为的张量，最后用NMS去除重复的检测结果。网络的输出搞清楚了，最重要的要清楚损失函数，即怎么训练，才能从原理上理解Yolo的思想。完整的损失
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。🍎个人主页：Matlab科研工作室🍊个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机🔥内容介绍摘要无人机三维路径规划是无人机自主飞行和协同作业的关键技术之一。本文提出了一种基于人工蝶群算法ABO（ArtificialBeeColonyAlgorithmwithOpposition-BasedL
硬件平台基于XLINX公司生产的AX7035开发板，具有HDMI输出输出，可以满足在没有示波器条件下输入输出回环测试。项目中仅使用了ROMip核用来存储查找表计算根号、对数、cos、sin，可以移植到其他任意开发中，但HDMI输出波形可能无法观测到，只能通过示波器显示。设计内容设计内容主要分为两部分：高斯分布序列产生和HDMI显示。该项目侧重点是高斯白噪声产生，我主要介绍LFSR序列发生器和BoxMuller转换设计思路。LFSR伪随机数生成该模块产生32位均匀分布序列，循环周期是2^64=1.8*10^19。利用64位斐波那契型LFSR，反馈多项式为x^64+x^63+x^61+x^60+1
导语：自用的论文笔记SuS,GuanJ,ChenB,etal.NonnegativeMatrixFactorizationBasedonNodeCentralityforCommunityDetection[J].ACMTransactionsonKnowledgeDiscoveryfromData,2023,17(6):1-21.文章目录一、摘要二、文章创新点三、本文模型1.准备工作1、符号（Notations）2、相似度量（SimilarityMeasures）3、SymmetricNMF4、homophilypreservingNMFmodel(HPNMF)2.模型框架2.读入数据总结一
经过上一篇文章中对后端发展技术的总结，我认为我可以根据这个发展过程逐步增加自己项目中的技术点。因此，我需要设计一个具体的项目，不断往这个项目中增加内容。以下内容是我在gpt老师的帮助下共同完成的，内容很多，且目前还没设计完成，我将把笔记分成多个博客上传，下面上传的是到今天为止已经完成的部分。另外，我把实验过程上传到CSDN，一方面是为了督促自己学习，另一方面是为了方便查看笔记，所以会有自己的侧重点，也可能会有出错的地方，这是不够完美的笔记，请不要介意。以及，如发现错误，欢迎批评指正，感恩~智能家居管理系统1.0简介引言用户可以做什么相关技术一、概念结构设计1.1E-R图1.1.1实体与属性1.
通过部署docker学习过程中产生的经验写下本文，本文完成前端和后端代码部署，网上的教程对小白很不友好，写下本文方便自己以后自己查阅并分享给大家让大家尽量少踩坑，可以顺利学会docker并成功部署项目注：服务器系统使用CentOS7，远程工具使用宝塔，宿主机（服务器）使用的端口需要在安全组开放后才可以访问，本文所有代码如果不了解尽量复制一：环境安装1.了解Docker因为我们是使用docker部署，所以需要首先大概了解docker，docker是一个轻量化的容器，它有着许多优点，轻量化，非常好的隔离性等等，下面是一张docker的架构图2.安装Docker因为我们是上线项目，首先需要一个服务器
在Asset文件夹下创建Script文件夹，用来存放所创建的脚本，打开文件夹，右键create-c#script,创建代码，重命名为PlayerInput。双击打开脚本，代码如下：检测键盘输入usingSystem.Collections;usingSystem.Collections.Generic;usingUnityEngine;publicclassPlayerInput:MonoBehaviour{ publicfloathorizontalInput; publicfloatverticalInput; //Startiscalledbeforethefirstframeup
原文链接：https://arxiv.org/abs/2401.038901.引言NeRF在计算效率和可控性上具有局限性，这导致了3D高斯溅射（3DGS）的出现，重新定义了场景表达和渲染。3DGS通过引入新的场景表达技术，用大量的3D高斯表达场景。3DGS使用显式的表达和高度并行化的工作流程，促进高效计算和渲染；其创新在于混合了可微渲染与基于点的渲染技术的优势。3DGS保留了连续体积辐射场的理想特性（有利于高质量图像渲染），同时避免了渲染空空间带来的计算开销。此外，3DGS的显式表达提供了对场景的动态控制能力。2.背景2.1问题定义2.1.1辐射场辐射场是3D空间中光分布的表达，捕捉了环境中光
目录一、git的特点二、git本地仓库1初始化空的git版本仓库（.git/目录）2版本创建3查看版本记录4查看操作记录5版本回退6工作区与暂存区与版本库7撤销修改8对比文件不同9删除文件三、git分支1分支基础命令2解决分支冲突3git分支管理策略4修复bug的临时分支四、github远程仓库1添加ssh账户2克隆项目3推送代码4跟踪远程5拉取代码一、git的特点版本控制：可以解决多人同时开发的代码问题，也可以解决找回历史代码的问题。分布式：git是分布式版本控制系统，同一个git仓库，可以分布到不同的机器上。首先找一台电脑充当服务器的角色，每天24小时开机，其他每个人都从这个"服务器"仓库
1. 人类天生具备的核心知识1.1. 是我们与生俱来的或很早就学习到的最为基本的常识1.1.1. 即便是小婴儿也知道，世界被分为不同的“物体”，而且一个物体的各个组成部分会一起移动1.1.2. 同时，即便某一物体的某些部分在视野中看不见了，它们仍然是该物体的一部分1.2. 直觉1.2.1. 由于我们人类是一种典型的社会型物种，从婴儿时期开始我们逐步发展出了直觉心理1.2.1.1. 感知并预测他人的感受、信念和目标的能力1.2.2. 直觉知识的这些核心主体构成了人类认
