之前探索出来autoware适合标定,但是到现场发现autoware不仅采集数据麻烦,同份数据标定出来的值稳定性和重复性比较差,所以重新寻找相关方案.最终发现direct_visual_lidar_calibration 比较符合需求,编译依赖需要显示依赖Iridescence,下载了好久才成功了,所以我将这个包上传到csdn,方便下载.sudoapt-getinstall-ylibglm-devlibglfw3-devlibpng-devlibjpeg-devlibeigen3-devlibboost-filesystem-devlibboost-program-options-devgit

论文阅读之——《CT_ICP:Real-timeElasticLiDAROdometrywithLoopClosure》带闭环的实时弹性激光雷达里程计1.主要贡献2.相关说明3.激光里程计3.1里程计公式构建3.2局部地图与健壮性4.回环检测与后端5.实验结果5.1里程计实验结果5.2回环检测实验结果6.总结论文网址：https://arxiv.org/abs/2109.12979源码网址：https://github.com/jedeschaud/ct_icp复现过程：https://blog.csdn.net/qq_44164791/article/details/132188049?sp

工作环境：ubuntu20.04rosnoetic准备条件：PCL>1.8Eigen>=3.3.4livox_ros_driverceres-solver安装lidar_imu_init：cd~/catkin_ws/srcgitclonehttps://github.com/hku-mars/LiDAR_IMU_Init.gitcd..catkin_make-jsourcedevel/setup.bash编译：1.修改相关参数：编辑以设置以下参数：config/xxx.yamllid_topic：激光雷达点云的主题名称。imu_topic：IMU测量的主题名称。cut_frame_num：将一

基于esp32-cam单片机门禁系统设计摘 要本文设计是利用esp32-cam单片机为核心，esp8266单片机为辅助，通过摄像头模块，oled显示屏模块，巴发云平台，rfid射频模块，微信小程序，热释电传感器模块，as608指纹传感器模块，将人脸识别技术，指纹识别技术，网页技术，射频技术相结合实现的门禁系统。关键词：esp32-cam;传感器;门禁系统;esp8266四个月时间完成的这个毕业设计，今天整理了一下内容，分享给需要的人，源码什么的放在了文章末尾的百度网盘链接里，如果未来有人看见这篇文章觉得它有帮助就帮忙点个赞收藏一下吧，嘿嘿，本人QQ：2535640842有问题欢迎找我 齐鲁师范

分享三个例程：使用ESP32做一个实时语音对讲机，MQTT协议实现公网对讲，ESP32-CAM上传图像数据到网络。并附上例程链接。可以比对着看来学习NOW,MQTT使用方法。想办法把图像和语音代码融合在一起，实现声音和图像同步传输。一：使用ESP32做一个实时语音对讲机2022-08-05C/C++编程,ESP32/ESP82664条评论3311次阅读最近突发奇想，制作一个数字式的音频通信系统，顺便学习一下I2S与ESP-NOW协议刚开始查阅资料，发现油管上的已经有人做过了，但是使用的C++，并用了数据流的处理流程，比较晦涩难懂，代码量也很大，属于是炫技的作品，我这篇文章使用C重新写一遍，并且

论文名称：Grad-CAM:VisualExplanationsfromDeepNetworksviaGradient-basedLocalization论文下载地址：https://arxiv.org/abs/1610.02391推荐代码（Pytorch）：https://github.com/jacobgil/pytorch-grad-cambilibili视频讲解：https://b23.tv/1kccjmb文章目录0前言1Grad-CAM介绍以及实验1.1理论介绍1.2梯度计算示例1.3Pytorch梯度计算实验2使用Pytorch绘制热力图0前言对于常用的深度学习网络（例如CNN），

Grad-CAM(Gradient-weightedClassActivationMapping)是一种可视化深度神经网络中哪些部分对于预测结果贡献最大的技术。它能够定位到特定的图像区域，从而使得神经网络的决策过程更加可解释和可视化。Grad-CAM的基本思想是，在神经网络中，最后一个卷积层的输出特征图对于分类结果的影响最大，因此我们可以通过对最后一个卷积层的梯度进行全局平均池化来计算每个通道的权重。这些权重可以用来加权特征图，生成一个ClassActivationMap(CAM)，其中每个像素都代表了该像素区域对于分类结果的重要性。相比于传统的CAM方法，Grad-CAM能够处理任意种类的神

本文主要介绍FPGA中常用的RAM、ROM、CAM、SRAM、DRAM、FLASH等资源。一、RAMRAM(RandomAccessMemory)是FPGA中最基本和常用的内部存储块，根据不同架构可以实现不同容量，最大可达几十Mb。FPGA中的RAM主要包括:分布式RAM：存在于逻辑块(LE)中的小容量RAM,通常为几百比特到几千比特。块RAM：FPGA中专门用于实现RAM功能的大容量存储块,每个块RAM容量从几kb到几十kb不等。UltraRAM：某些高端FPGA特有的大容量RAM块,比块RAM具有更高的密度和带宽。1、分布式RAM分布式RAM利用查找表(LUT)的功能实现，不需要占用额外F

esp32cam代码#include"esp_camera.h"#include#defineCAMERA_MODEL_AI_THINKER//HasPSRAM#include"camera_pins.h"char*ssid="xxx";//wifi名char*password="xxxxxxxxx";//wifi密码char*ip="xxx.xxx.xxx.xx";//服务器ip地址uint16_tport=90;//服务器端口WiFiClientclient;camera_fb_t*fb;//StaticJsonDocumentjsonBuffer;uint32_tlen=0;char*d

        声明：作者是做嵌入式软件开发的，并非专业的硬件设计人员，笔记内容根据自己的经验和对协议的理解输出，肯定存在有些理解和翻译不到位的地方，有疑问请参考原始规范看SkewCalibration         对于大于1.5Gbps的情况，需要发送器发送一个特殊的去偏斜（deskew）burst，让接收器做去偏斜功能。当工作速率在1.5Gbps以上或将速率变到1.5Gbps以上时，在高速数据传输之前需要传输一个初始去偏斜序列（initialdeskewsequence）。当工作速率在1.5Gbps以下时，传输初始去斜序列是可选的。周期性的去偏斜功能（periodicdeskew）和数