基于TORCS(C++)和Torch7(lua)实现自动驾驶端到端深度强化学习模型(A3C-连续动作)的训练 先占坑,后续内容有空慢慢往里填 训练系统框架 先占坑,后续内容有空慢慢往里填 训练系统核心模块解析 先占坑,后续内容有空慢慢往里填 Torch7与TORCS通信机制(基于linux共享内存) 先占坑,后续内容有空慢慢往里填 TORCS控制接口 先占坑,后续内容有空慢慢往里填 Torch7实现A3C连续动作模型 先占坑,后续内容有空慢慢往里填 训练流程 山西运煤车煤运西山 调参注意事项 上…

Eclipse中自动提示的方法参数都是arg0,arg1,就不能根据参数名来推断参数的含义,非常不方便. 解决方法:Preferences->Java->Installed JREs,发现里面只有一个JRE,选Edit,路径改成JDK的路径的就行了.原因是Eclipse需要JavaDoc或者源代码来获得那些参数的名字.…

一.应用场景 曾几何时,社交媒体已经驻扎到了几乎每个人的生活中.看看你身边的朋友,有几个不玩朋友圈的?就算他不玩朋友圈,那也得玩微博吧.再没有底线,也得玩QQ空间. 不过,作为程序员的我们,没事还是少上这些社交媒体为妙.反而,我们应该去考虑--如何实现这些社交媒体的开发呢? 我相信一定有不少朋友跟我一样,思考过这个问题,今天我就把自己的成果分享给大家,不一定完美,但求抛砖引玉,请大家多指教! 二.运行效果 下面是我做好的PC端和安卓端的运行界面.让大家先有一个直观的了解.后面我会进一步分享我设计…

 快速的区域卷积网络方法(Fast R-CNN)   论文地址:https://arxiv.org/abs/1504.08083 摘要: 本文提出一种基于快速的区域卷积网络方法(Fast R-CNN)用于物体检测(object detection).Fast R-CNN建立在先前的工作的基础上,能够有效的使用深度卷积网络对物体候选区域(Region Proposals)进行分类.和之前的工作相比,Fast R-CNN采用了多种创新技术去提高训练和测试速度,然而它也提高了物体的检测精度.Fast …

摘要:本文从<Shallow-Fusion End-to-End Contextual Biasing>入手,探索解决专有领域的端到端ASR. 本文分享自华为云社区<语境偏移如何解决?专有领域端到端ASR之路(一)>,原文作者:xiaoye0829 . 对于产品级的自动语音识别(Automatic Speech Recognition, ASR),能够适应专有领域的语境偏移(contextual bias),是一个很重要的功能.举个例子,对于手机上的ASR,系统要能准确识别出用户说…

点云配准的端到端深度神经网络:ICCV2019论文解读 DeepVCP: An End-to-End Deep Neural Network for Point Cloud Registration 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Lu_DeepVCP_An_End-to-End_Deep_Neural_Network_for_Point_Cloud_Registration_ICCV_2019_paper.…

力软信息化系统快速开发框架是一套集权限管理+快速开发+动态接口+通用组件+动态UI于一体的全新.net信息化快速开发框架.力软信息化系统快速开发框架的使用,大大地缩短了开发周期,提高了软件质量,同时也降低企业对软件研发人员编码水平要求.使得软件企业减少研发的时间和成本以及提升用户体验,从而能在竞争激烈的软件行业里脱颖而出,打造出优秀的软件产品,赢得客户的信赖.同样软件工程师有一套这样的开发神器在手,开发软件效率卓越,界面炫酷,定能赢得上司的赏识,升职加薪不在话下,迎娶白富美登上人生的巅峰也指日可…

CRNN 论文: An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition CRNN不定长中文识别项目下载地址: https://download.csdn.net/download/dcrmg/10248818 CRNN是一种卷积循环神经网络结构,用于解决基于图像的序列识别问题,特别是场景文字识别问题.CRNN…

http://www.sci.utah.edu/~shachar/ 几篇论文都不错,但貌似05年之后就没有什么动作了.…

摘要:LaneNet是一种端到端的车道线检测方法,包含 LanNet + H-Net 两个网络模型. 本文分享自华为云社区<[论文解读]LaneNet基于实体分割的端到端车道线检测>,作者:一颗小树x. 前言 这是一种端到端的车道线检测方法,包含LanNet+H-Net两个网络模型. LanNet是一种多任务模型,它将实例分割任务拆解成"语义分割"和"对像素进行向量表示",然后将两个分支的结果进行聚类,得到实例分割的结果. H-Net是个小网络,负责预测…