蓝点DWM1000 模块已经打样测试完毕,有兴趣的可以申请购买了,更多信息参见 蓝点论坛 正文: DWM1000 定位数据 官方定位程序,建议先学习基础API程序 参考手册: 在手册上提到,目前双向定位分为两个阶段,一共涉及了5中数据格式,首先我们上个总图. 从图中可以看到,两个阶段分别是发现阶段(Discovery Phase)和轮训阶段(Ranging Phase). 其中Discovery Phase主要涉及到两种数据,BLink 和 Ranging Init,主要完成的任务是TAG 和A

不多说,直接上干货! 为什么,要写这篇论文? 是因为,目前科研的我,正值研三,致力于网络安全.大数据.机器学习研究领域! 论文方向的需要,同时不局限于真实物理环境机器实验室的攻防环境.也不局限于真实物理机器环境实验室的大数据集群平台.在此,为了需要的博友们,能在自己虚拟机里(我这里是CentOS6.5)来搭建部署snort+barnyard2+base的入侵检测系统.分享与交流是进步的阶梯! 同时,本人还尝试过在Ubuntu14.04里搭建这入侵检测系统的环境.同时,还尝试过在win7\win1

作者朱尊杰,公众号:计算机视觉life,编辑成员 一 主要针对自动驾驶: 1.KITTI数据集: http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/index.php(RGB+Lidar+GPS+IMU) KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办,是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集.该数据集用于评测立体图像 (stereo),光流 (optical flow),视觉里程计(visual odometry),3D物体检测

http://www.dzsc.com/data/2014-11-27/107442.html 随着更多的模数转换器(ADC)和数模转换器(DAC)支持最新的JESD204B串行接口标准,出现了FPGA与这些模拟产品的最佳接口方式问题.FPGA供应商多年来一直支持千兆串行/解串(SERDES)收发器.然而在过去,大多数ADC和DAC不能通过这些高速串行接口进行配置,就是说FPGA与转换器无法与任何常用标准接口,利用高串行-解串(SERDES)带宽. JESD204B接口针对支持更高速转换器不断增

0. 引言 本文主要的目的在于讨论PAC降维和SVD特征提取原理,围绕这一主题,在文章的开头从涉及的相关矩阵原理切入,逐步深入讨论,希望能够学习这一领域问题的读者朋友有帮助. 这里推荐Mit的Gilbert Strang教授的线性代数课程,讲的非常好,循循善诱,深入浅出. Relevant Link:  Gilbert Strang教授的MIT公开课:数据分析.信号处理和机器学习中的矩阵方法 https://mp.weixin.qq.com/s/gi0RppHB4UFo4Vh2Neonfw 1.

近期主要在学习语义分割相关方法,计划将arXiv上的这篇综述好好翻译下,目前已完成了一部分,但仅仅是尊重原文的直译,后续将继续完成剩余的部分,并对文中提及的多个方法给出自己的理解. _论文地址:https://arxiv.org/abs/1704.06857_ 应用于语义分割问题的深度学习技术综述 摘要 计算机视觉与机器学习研究者对图像语义分割问题越来越感兴趣.越来越多的应用场景需要精确且高效的分割技术,如自动驾驶.室内导航.甚至虚拟现实与增强现实等.这个需求与视觉相关的各个领域及应用场景下的深

近期主要在学习语义分割相关方法,计划将arXiv上的这篇综述好好翻译下,目前已完成了一部分,但仅仅是尊重原文的直译,后续将继续完成剩余的部分,并对文中提及的多个方法给出自己的理解. 论文地址:https://arxiv.org/abs/1704.06857 应用于语义分割问题的深度学习技术综述 摘要 计算机视觉与机器学习研究者对图像语义分割问题越来越感兴趣.越来越多的应用场景需要精确且高效的分割技术,如自动驾驶.室内导航.甚至虚拟现实与增强现实等.这个需求与视觉相关的各个领域及应用场景下的深度学

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/06/comprehensive-guide-recommendation-engine-python/, 一篇详细的入门级的推荐系统的文章,这篇文章内容详实,格式漂亮,推荐给大家. 下面是翻译,翻译关注的是意思,不是直译哈,大家将就着看, 如果英文好,推荐看原文,原文的排版比我这个舒服多了. NOTE: 原文中发现一个有误的地方,下面我会用 红色 标出来. 同时,我在翻译的过程中,有疑虑或者值得商榷的地方,我会

一.基本情况 队名:震震带着六菜鸟 组长博客:https://www.cnblogs.com/Klein-Wang/p/15544334.html 小组人数:7人 二.冲刺概况汇报 王业震 过去两天完成了哪些任务: 完成了FZU人脸数据集的构建,对Insightface算法模型进行训练: 展示GitHub当日代码/文档签入记录 接下来的计划: 使用Insightface算法对实际场景进行测试: 还剩哪些任务: 实现Insightface人脸识别与MTCNN人脸检测算法,并使用构建的FZU人脸数据

一.基本情况 队名:震震带着六菜鸟 组长博客:https://www.cnblogs.com/Klein-Wang/p/15535649.html 小组人数:7人 二.冲刺概况汇报 王业震 过去两天完成了哪些任务: 完成Insightface人脸识别算法及MTCNN人脸检测算法的本地环境配置,CUDA的安装.MXNET的安装等(因过去两天未涉及代码编写,故未涉及github当日代码/文档签入): 接下来的计划: 构建FZU人脸数据集: 还剩哪些任务: 实现Insightface人脸识别与MTCN

一.基本情况 队名:震震带着六菜鸟 组长博客:https://www.cnblogs.com/Klein-Wang/p/15526531.html 小组人数:7人 二.冲刺概况汇报 王业震 过去两天完成了哪些任务: 拍摄福大生活区垃圾桶数据集,并进行数据集标注.(因过去两天未涉及代码编写,故未涉及github当日代码/文档签入): 接下来的计划: 构建FZU人脸数据集: 还剩哪些任务: 实现Insightface人脸识别与MTCNN人脸检测算法,并使用构建的FZU人脸数据集进行测试: 燃尽图:

在之前博文开源一套uwb 框架,后面几篇博文会基于这个开源框架进行简单开发. 让uwb使用者更清楚了解基于这个basecode 开发工作. 这里所做内容是,采集dwm1000 温度,并发送到另一个节点,另一个节点通过串口打印,也就是这里是一个远程采集温度的工程.当然可以使用主控stm32 采集任何传感器,按照本文思路将数据打包发送到另外一个节点. 1 在tx_main.c增加温度采集函数,并做验证. 温度采集函数 uint16 BPhero_UWB_Get_Temperature(void) {

微博模拟登录获取cookis,配置采集深度,采集一条微博转发关系页面,同时解析页面,生成一条微博的传播图,数据集可做微博影响力分析和传播分析 gitthub:https://github.com/chzeze/WeiboCrawlZEZE package main; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutput

Performance Monitor采集性能数据 Windows本身为我们提供了很多好用的性能分析工具,大家日常都使用过资源管理器,在里面能即时直观的看到CPU占用率.物理内存使用量等信息.此外新系统中还加入了一个资源监视器(下图2)能够提供更多更直观有关CPU.I/O.网络方面的性能信息统计与视图.    当然仅靠这些工具是不能满足性能分析需求的,从Windows NT4.0时代,Windows就为我们提供了一个叫做Performance Monitor的强有力的性能工具帮助我们分析系统负载

训练深度网络模型OpenFace还不是运用faceNet的model作为训练模型,所以在准确性上比faceNet要低,如果你只是做一个简单的分类,建议你看看官网的demo3(http://cmusatyalab.github.io/openface/demo-3-classifier/),如果你想自己训练一个模型,建议提供一个大于500k的图片集作为训练集.(这里的500k应该是50w张图片来理解更合适)Openface暂时还没提供该faceNet模型的支持.注意:在K40Gpu的机器上训练数据

~~因为不太会使用opencv.matlab工具,所以在找一些比较简单的工具. . . 一.NLP标注工具BRAT BRAT是一个基于web的文本标注工具,主要用于对文本的结构化标注,用BRAT生成的标注结果能够把无结构化的原始文本结构化,供计算机处理.利用该工具可以方便的获得各项NLP任务需要的标注语料.以下是利用该工具进行命名实体识别任务的标注例子. WeTest舆情团队在使用:http://wetest.qq.com/bee/ 使用案例:http://blog.csdn.net/oweng

http://blog.csdn.net/solomon1558/article/details/70173223 Torontocity HCI middlebury caltech 行人检测数据集 ISPRS航拍数据集 mot challenge跟踪数据集 数据集名称 KITTI 很知名的数据集 数据集链接 http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/ Oxford RobotCar 对牛津的一部分连续的道路进行了上百次数据采集,收集到了多种天气.行人和交通情况

前言 似乎除了官方介绍的例子,我还没有在网上见过一篇介绍如何“使用自己的数据”创建“网络数据集”的文章. 究其原因,是因为当前的高质量的线数据或保密,或采集困难. 有介绍几何网络的,有介绍如何用官方SanFrancisco数据的,也有直接用官方SanFrancisco的网络数据集进行应用的: 就是没有告诉我,怎么从制作线数据,再到创建网络数据集,并应用这一整条线路的——当然也是我没找着. 我靠网上的文章和官方的帮助文档一点点摸了出来,虽然不是很完整的解说,不过确实能用于最基本的网络分析了. 1.

目录 目的 如何实现 kitti数据集简介 kitti数据集的raw_data 利用kitti提供的devkit以及相应数据集的calib文件 解读calib文件夹 解读devkit 目的 使用雷达点云提供的深度信息 如何实现 将雷达的三维点云投影到相机的二维图像上 kitti数据集简介 kitti的数据采集平台,配置有四个摄像机和一个激光雷达,四个摄像机中有两个灰度摄像机,两个彩色摄像机. 从图中可看出,关于相机坐标系(camera)的方向与雷达坐标系(velodyne)的方向规定: ​ ca

RNN介绍   在读本文之前,读者应该对全连接神经网络(Fully Connected Neural Network, FCNN)和卷积神经网络( Convolutional Neural Network, CNN)有一定的了解.对于FCNN和CNN来说,他们能解决很多实际问题,但是它们都只能单独的取处理一个个的输入,前一个输入和后一个输入是完全没有关系的 .而在现实生活中,我们输入的向量往往存在着前后联系,即前一个输入和后一个输入是有关联的,比如文本,语音,视频等,因此,我们需要了解深度学习中

1. 杜克大学数据(DukeMTMC-reID) DukeMTMC 数据集是一个大规模标记的多目标多摄像机行人跟踪数据集.它提供了一个由 8 个同步摄像机记录的新型大型高清视频数据集,具有 7,000 多个单摄像机轨迹和超过 2,700 多个独立人物,DukeMTMC-reID 是 DukeMTMC 数据集的行人重识别子集,并且提供了人工标注的bounding box. 目录结构 DukeMTMC-reID ├── bounding_box_test ├── 0002_c1_f0044158.j