在上篇文章中，我们学习并解了光流（OpticalFlow）的一些基本概念和基本操作，但是传统的光流估计方法计算比较复杂、成本较高。近些年来随着CNN卷积神经网络的不断发展和成熟，其在各种计算机视觉任务中取得了巨大成功（多用于识别相关任务）。于是，将光流估计与CNN深度学习相结合提出了FlowNet系列文章，首次将CNN运用到光流预测上，使网络能从一对图片中预测光流场，每秒达到5到10帧率，并且准确率也达到了业界标准。一.FlowNet FlowNet（或称为FlowNet1.0）是FlowNet系列所提出的第一个光流估计网络，也是最重要最基础的网络，其思想来自于论文《Fl
当今电动汽车技术已经成熟，BMS（BatteryManagementSystem，电池管理系统）是其中非常重要的组成部分。在电池的使用过程中，如何准确地测量电池的剩余电量是非常重要的，这就需要一个高精度的SOC（StateofCharge，电池电量状态）算法。本文将从电池电化学特性、BMS系统的组成、SOC算法等多个方面来分析如何提高BMS系统中SOC的精度，希望可以给大家提供一些参考。一、电池电化学特性对SOC算法的影响电池的电化学特性对SOC算法有很大的影响。一般来说，电池的电压与其剩余容量是有一定的相关性的。当电池容量变化时，电池内部的化学反应也会发生变化，从而引起电池电压的变化。因此，
在20世纪，统计学还处于起步阶段计算机还不是那么流行的时候，假设正态分布是生成数据的标准。这主要是因为在那个所有结果都是手工计算的时代，正态分布可以使计算不那么繁琐。但在这个大数据时代，随着计算能力的提高，数据的可用性使得统计学家采用了更现代的技术——非参数统计。这里我们将讨论一种这样的方法来估计概率分布，核密度估计。n个随机变量服从分布函数F。对数据的假设越多，我们就越不接近现实，所以让我们对分布F做尽可能小的假设：它是一个绝对连续的分布函数(概率密度/质量函数即pdf/pmf存在)。我们要重建这个未知分布函数F的pdf。是如果使用参数检验的方法，我们会假设(猜测)F的参数形式，并通过各种统
1.正态分布的极大似然估计笔记来源：MaximumLikelihoodFortheNormalDistribution,step-by-step!!!1.1正态分布的参数对其形状的影响1.1.1μ值对正态分布的影响1.1.2σ值对正态分布的影响1.2极大似然估计极大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法【引用自：一文搞懂极大似然估计】P(所求|已知)、L(所求|已知)概率是已知模型和参数，推数据P(x∣μ,σ)P(x|\mu,\sigma)P(x∣μ,σ)统计是已知数据，推模型和参数L(μ,σ∣x)L(\mu,\sigma|x)L(μ,σ∣x)【引用自：详解最大似然估计（MLE）、
2019年到21年，团队9个人齐力开发了一套内部的信息安全管理平台，包含了市场上常见的SIEM/SOC/SOAR的设计思想，也包含了类似于EDR（终端安全检测与响应）/SDL（安全开发生命周期管理）/SCA（开源组件分析）的部分功能，算是大而全的一套东西，功能上做的并不深入，但是因为深入贴合业务，所以也解决了实际的问题。最近换了一家公司，也有类似的需求，由于人力原因，于是考虑使用开源的一些工具去构建。结合AWS云的现有生态，也参考了SELKS、SIMEONSTER、OSSIEM等优秀的开源SIEM工具。做了一个大致的组件分析。计划使用如下的部分组件，通过轻代码连接的方式，构建一套开源的信息安全
前言 作业中遇到了需要使用KernelDensity的情况，但是网上的资料参差不齐，找了不短的时间却失望而归，最后还是靠着自己的理解才弄懂sklearn这个函数的使用，特此纪念。【机器学习sklearn】两个例子轻松搞懂核密度估计KernelDensity前言官方文档官方Sample解读直方图核密度 内核可视化 官方实例代码解析：我的示例所需文件获取：题目：参考答案：（jupyternotebook下环境）0.导入包1、数据预处理 2、得到最佳带宽作为真实值（我认为比较合理的方式去选取真实值）3、开始使用KDE4，计算估计密度与地面真实密度之间的MSE官方文档sklearn.neigh
在c++中，什么是估算内联函数的计算时间优势的良好启发式方法，特别是当函数被非常频繁地调用并且占程序执行时间的>=10%时(例如，蛮力或随机优化过程)。尽管内联最终可能超出我的控制范围，但我仍然很好奇。 最佳答案 没有普遍的答案。这取决于硬件、数量和它的参数的类型，以及在函数中做了什么。以及多久它被称为，在哪里。例如，在Sparc上，参数(以及返回值)在寄存器中传递，每个函数得到16个新的寄存器:如果函数足够复杂，那些新的寄存器可能避免在函数被内联时发生的溢出，并且非内联版本最终可能比内联版本更快。在英特尔上，这是寄存器差，并在寄存
在c++中，什么是估算内联函数的计算时间优势的良好启发式方法，特别是当函数被非常频繁地调用并且占程序执行时间的>=10%时(例如，蛮力或随机优化过程)。尽管内联最终可能超出我的控制范围，但我仍然很好奇。 最佳答案 没有普遍的答案。这取决于硬件、数量和它的参数的类型，以及在函数中做了什么。以及多久它被称为，在哪里。例如，在Sparc上，参数(以及返回值)在寄存器中传递，每个函数得到16个新的寄存器:如果函数足够复杂，那些新的寄存器可能避免在函数被内联时发生的溢出，并且非内联版本最终可能比内联版本更快。在英特尔上，这是寄存器差，并在寄存
目录 1、下载权重编辑2、python推理3、转ONNX格式4、ONNXRUNTIMEC++部署utils.hutils.cppdetect.hdetect.cppmain.cppCmakeList.txt 1、下载权重我这里之前在做实例分割的时候，项目已经下载到本地，环境也安装好了，只需要下载pose的权重就可以2、python推理yolotask=posemode=predictmodel=yolov8n-pose.ptsource=0show=true3、转ONNX格式yoloexportmodel=yolov8n-pose.ptformat=onnx输出： (yolo)jason@h
Mediapipe介绍MediaPipe是个基于图形的跨平台框架，用于构建多模式应用的机器学习管道。MediaPipe可在移动设备，工作站和服务器上跨平台运行，并支持移动GPU加速。使用MediaPipe，可以将应用的机器学习管道构建为模块化组件的图形。MediaPipe专为机器学习从业者而设计包括研究人员，学生，和软件开发人员，他们实施生产就绪的ML应用程序，发布伴随研究工作的代码，以及构建技术原型。MediaPipe的主要用例上使用推理模型和其他可重用组件对应用机器学习管道进行快速原型设计。MediaPipe还有助于机器学习技术部署到各种不用硬件平台上的演示和应用程序中。MediaPipe
