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文章目录常见的CNNAlexnet1乘1的卷积VGG网络Googlenet（InceptionV1、V2、V3）全局平均池化总结Resnet、ResnextResNet残差网络ResNeXt网络应用案例VGGResnet常见的CNNAlexnetDNN深度学习革命的开始沿着窗口进行归一化。1乘1的卷积VGG网络层数变多了。五层→五组Googlenet（InceptionV1、V2、V3）全局平均池化不增加计算量避免表达瓶颈增强结构（表达力），如宽度、深度。总结Resnet、ResnextResNet残差网络没有池化过程变得很深先降维再升维亮点在采用了残差的机制。ResNeXt网络应用案例VGG
1.重投影误差检测到的二维图像的角点和真实世界三维点的投影点之间的距离。使用标定得到的相机的内外参和畸变参数将三维世界的点投影得到像素像素坐标系中的二维角点，然后和算法检测到的二维图像的角点计算均方误差（RMS）,一般平均重投影误差小于1个像素是可以接受的（根据算法需求而定）。计算每张图的重投影误差，可以筛选去除误差较大的图片。2.内参扰动验证原理：在标定的时候保存了标定板相对于相机的所有旋转向量、平移向量和重投影点的像素坐标。标定验证时进行仿真，假设有一个虚拟相机的内参与标定结果一致，并拍摄了虚拟的标定板位置得到一系列的投影点，这个时候对相机内参进行扰动，利用solvePnP重新计算新的旋转
ChatGPT不用介绍了。自从1月份开始到现在，火的不得了。网络上也充斥着各种教程，甚至还有号称是ChatGPT国内版的。那么ChatGPT到底有么有开放的API接口，那些打着ChatGPT的应用到底是如何实现的呢？其实，国内环境虽然无法访问ChatGPT，但可以访问openai啊。打开openai就可以看到关于ChatGPT的介绍。题外话：openai花重金购买了ai.com。访问ai.com，直接跳转到了ChatGPT页面，非常方便。目录关于ChatGPT演示实现代码创建项目引用MASA.Blazor安装OpenAISDK依赖实现界面实现问答完整文件下载关于ChatGPT关于ChatGPT
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ChatGPT火热以来，各类AI工具层出不穷，开始担心AI的出现也许会取代很多知识型岗位，但是用好AI的你将会淘汰大部分人，大家估计都挑花了眼，但大部分AI工具使用都有点门槛，不是付费就是打不开。其实国内也有不少免费的AI神器！今天就给大家分享无论是做设计还是日常学习工作都用得上，这6款超实用的国内AI工具，强烈推荐给你，让你的工作效率UPUP！重点：不用翻墙就能正常使用！！全部免费！！包含：内容编辑、设计、音频、剪辑等。一、一帧秒创不会剪视频没关系！只要输入一段视频文案，就会自动匹配画面、音频、字幕，一分钟生成一个视频！ 哪部分不满意，去素材库替换就好，自由度超高！一个网站就能把你有关视频制
工业机器人的坐标系机器人的坐标系是重中之重，它是理解机器人运动的基础。机器人所有运动的点位都是建立在坐标系的基础之上，所以如果坐标系不理解，那么就很难真实了解机器人是如何运动的。什么是坐标系？我们需要移动机器人来工作，但是如何让机器人移动？当然我们可以单独控制机器人的每根轴来动作，但是这样很难完成任务。所以我们为了让机器人在空间内更方便的移动，在机器人所在空间中建立不同的坐标系来方便控制机器人。有了坐标系就可以方便地命令机器人朝前后左右移动。如下表，每个控制系统品牌都有自己的坐标系划分方式。品牌坐标系划分ABB基坐标、工件坐标、工具坐标、大地坐标、用户坐标KUKA轴坐标、世界坐标、基坐标、工具
全文共8500余字，预计阅读时间约17~30分钟|满满干货(附代码)，建议收藏！代码下载点这里一、Completions与ChatCompletions基本概念经过海量文本数据训练的大模型会在全量语义空间内学习语法关系和表达风格，并通过某些微调过程使得其能够更好的向人类意图对齐，模型在进行预测时，本质上是根据输入（也就是提示）来预测对应的文字输出，GPT模型作为以transformer为框架的生成式预训练大语言模型，这是它最基本的功能。在大语言模型领域，这种根据提示来预测对应的文字输出的过程，被称为Completion，中文译为“补全”。能够完成Completion过程的模型，则被成为Comp
本篇文章包含的内容一、输入捕获1.1输入捕获简介1.2输入捕获通道的工作原理1.3输入捕获的主从触发模式1.4输入捕获和PWMI结构二、频率的测量方法2.1测频法2.2测周法2.3测频法和测周法的误差分析三、输入捕获测量PWM波形的频率和占空比3.1输入捕获相关库函数3.2输入捕获IC测量频率3.3PWMI模式同时测量频率和占空比3.4测周法测量频率性能评估 本次课程采用单片机型号为STM32F103C8T6。 课程链接：江科大自化协STM32入门教程 往期笔记链接： STM32学习笔记（一）丨建立工程丨GPIO通用输入输出 STM32学习笔记（二）丨STM32程序调试丨OLED
工业机器人的坐标系机器人的坐标系是重中之重，它是理解机器人运动的基础。机器人所有运动的点位都是建立在坐标系的基础之上，所以如果坐标系不理解，那么就很难真实了解机器人是如何运动的。什么是坐标系？我们需要移动机器人来工作，但是如何让机器人移动？当然我们可以单独控制机器人的每根轴来动作，但是这样很难完成任务。所以我们为了让机器人在空间内更方便的移动，在机器人所在空间中建立不同的坐标系来方便控制机器人。有了坐标系就可以方便地命令机器人朝前后左右移动。如下表，每个控制系统品牌都有自己的坐标系划分方式。品牌坐标系划分ABB基坐标、工件坐标、工具坐标、大地坐标、用户坐标KUKA轴坐标、世界坐标、基坐标、工具
