参考：NeRF代码解读-相机参数与坐标系变换-知乎在NeRF中，一个重要的步骤是确定射线（rays）的初始点和方向。根据射线的初始点和方向，和设定射线深度和采样点数量，可以估计该射线成像的像素值。估计得到的像素值，在训练中用于计算损失更新参数，在测试中用于渲染图像。相机矩阵包含内参和外参矩阵：计算相机坐标系在图片坐标系中的坐标：相机内参矩阵；计算世界坐标系在相机坐标系中的坐标：相机外参矩阵。确定射线的初始点和方向，通常是上述过程的逆过程，通常包含两个步骤：计算图片坐标系在相机坐标系中的坐标；计算相机坐标系在世界坐标系中的坐标：c2w矩阵。目录1.计算c2w矩阵2.根据相机内参，计算射线在相机坐
目录一、建立HPS硬件系统模型1.1 GHRD1.2 从0开始搭建HPS1.2.1FPGAInterfaces1.2.1.1General1.2.1.2AXIBridge1.2.1.3FPGA-to-HPSSDRAMInterface1.2.1.4DMAPeripheralRequest1.2.1.5Interrupts1.2.1.6EMACptpinterface1.2.2PeripheralPinMultiplexing1.2.3HPSClocks1.2.3.1 Input Clocks1.2.3.2OutputClocks1.2.4SDRAM1.2.4.1PHYSettings1.2.4
一、似然在统计学中，似然性(likelihood)”和“概率”有明确的区分：概率，用于在已知一些参数的情况下，预测接下来在观测上所得到的结果；似然性，则是用于在已知某些观测所得到的结果时，对有关事物之性质的参数进行估值。以高斯分布为例，其可以用参数μ和σ来描述。采样和参数估计是互逆的过程，从分布中采样是已知一些参数，得到观测结果，结果出现的可能性就用“概率”来表示。而在已知猜测结果时，对分布的参数进行估计和猜测，参数估计的可能性就用“似然"来表示。 二、极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation,MLE)在统计学中，最大似然估计（maximumlikelihoodes
文章目录前言SoC的Linux系统搭建前言本文是在毕业实习期间学习FPGA的SoC开发板运行全连接神经网络实例手写体的总结。声明：本文仅作记录和操作指南，涉及到的操作会尽量细致，但是由于文件过大不会分享文件，具体软件可以自行搜索相关资源。SoC的Linux系统搭建首先，既然提到了软件开发，那么我们就需要在FPGA的SoC开发板上搭建一个适合软件运行的Linux系统。但是这个过程过于繁琐，所以我们跳过这个步骤，可以直接使用别人做好的镜像文件：如果你还是想要自己做一个镜像，可以参考大多数镜像制作手册。那么接下来就要问了，这个镜像怎么使用呢？首先，准备一个SD卡和读卡器。插上电脑，对硬盘格式化，如果
目录技术要点：主要应用：准备工作：构建环境：激活环境：需要安装库：权重文件下载：开始预测：1.采集图片2.修改标签文件3.训练模型4.启动主程序全部代码：说明：本篇文章主要借鉴于抖音恩培大佬的代码，大佬的github地址为：enpeizhao(enpei)(github.com)感兴趣的朋友也可以关注大佬的抖音号！技术要点：脸部姿态估计识别与检测帧率检测目标物体三个角度x、y、z估计主要应用：家庭应用：检测孩子是否在看电视，看了多久，距离多远，保护孩子用眼安全驾驶监督应用：检测司机是否有疲劳驾驶风险（可以从脸部姿态做进一步估计）自动驾驶：利用单目RGB图像进行深度距离估计，避免了使用激光雷达等
目录技术要点：主要应用：准备工作：构建环境：激活环境：需要安装库：权重文件下载：开始预测：1.采集图片2.修改标签文件3.训练模型4.启动主程序全部代码：说明：本篇文章主要借鉴于抖音恩培大佬的代码，大佬的github地址为：enpeizhao(enpei)(github.com)感兴趣的朋友也可以关注大佬的抖音号！技术要点：脸部姿态估计识别与检测帧率检测目标物体三个角度x、y、z估计主要应用：家庭应用：检测孩子是否在看电视，看了多久，距离多远，保护孩子用眼安全驾驶监督应用：检测司机是否有疲劳驾驶风险（可以从脸部姿态做进一步估计）自动驾驶：利用单目RGB图像进行深度距离估计，避免了使用激光雷达等
接下来，这个系列我们跟着英国的专家，探讨一下SOC，看看SOC的发展趋势，当然我们还是秉承一贯的声明，这些内容是为了大家能够多一个参考，在开展工作中，一定有因地制宜，切实履行我国的法律法规，履行法定义务，做到合规和安全。因此，如果在英国正在实施一个大型数字项目，并在项目的每个阶段都遵循GOV.UK服务手册。您现在已准备好上线，但项目的认证机构需要知道该服务是否具有“保护性监控”。这意味着团队需要花费时间和精力来采购（或建立）安全运营中心（SOC）。或者确实如此？构建SOC是一项需要投入大量时间和金钱的任务。本博客探讨组织是否有可能以不需要“全脂”SOC的方式设计系统。SOC如何工作？SOC通常
起因快年底了，会有一些空余时间，准备抽出一些时间实现一个基于RISCV的SOC芯片，完成之前给自己设定的目标。准备1）ZYNQ7010开发板之前读研的时候购买的领航者ZYNQ7010开发板（工作忙，放置3年了。。。）2）E203RISCV开源CPUCORE链接：https://github.com/riscv-mcu/e203_hbirdv2第二版蜂鸟E203RISCV开源CPURTL目标1）可摄像及显示功能的RISCVSOC芯片2）通过系统操作端跑通实时采集及显示实时功能3）开源4）在2023年之前完成过程第一步、将E203项目移植到ZYNQ7010开发板，并在FPGA上跑通第二步、完成ov
2023.07.10虽说目前已经有频谱效率更高的叠加导频设计，但是这篇论文堪称OTFS嵌入式导频的经典之作，经常被其他论文引用，左思右想觉得还是有必要重新阅读并记录学习过程。（注：关于MIMO的部分暂未深入）。【OTFS与信号处理：论文阅读】EmbeddedPilot-AidedChannelEstimationforOTFSinDelay–DopplerChannel一、前言1.1写在前面1.2中心思想1.3INTRODUCTION二、系统模型2.1基本OTFS概念/符号2.2OTFS输入输出分析（重头戏来了！）case1：整数多普勒频移case2：分数多普勒频移三、嵌入式信道估计（SISO
机器学习的回归问题常用RMSE，MSE,MAE,MAPE等评价指标，还有拟合优度R2。由于每次预测出来的预测值再去和原始数据进行误差评价指标的计算很麻烦，所以这里就直接给出他们五个指标的计算函数。把每次预测出来的值和真实值输入这个函数就可以得到上面这些指标，很方便。然后计算出来放一起还可以画柱状图先放计算公式：mse就是rmse的平方，公式是差不多的。 Python计算代码：importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportmean_absolute_errorfromsklearn.metricsimportmean_square
