VLP-16增加精度减小范围

2024-08-29

Velodyne VLP-16激光雷达数据分析

Velodyne VLP-16激光雷达数据分析 Velodyne VLP-16激光雷达保持了 Velodyne 在 LiDAR 中的突破性重要功能:实时收发数据.360 度全覆盖.3D 距离测量以及校准反射测量.有效范围为 100 米,其耗电低 (~8W).重量轻(830克).占用空间少(直径约为 103 毫米 x 72 毫米)以及双重回传功能使得其成为无人机以及其他移动装置的理想选择.Velodyne 的 LiDAR Puck 激光雷达支持 16 个通道.~300,000 点/秒.360°水平

Mysql 查询decimal 引号‘’增加精度

sql 通过decimal条件查询添加和不添加引号的区别 SELECT * FROM meta_variable WHERE DataTableID = 123456 # decimal类型 AND VarName IN ('a1', 'a2') GROUP BY VariableID 会出现这样一种情况,例如1234567里面也有一个a1也会被查出来,假设123456 所以我们需求增加精度, 至于为啥我也忘了,反正就是这么干就精确了 SELECT * FROM meta_variable WH

jquery与原生JS实现增加、减小字号功能

预览效果: 实现代码: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <meta http-equiv="X-UA-Compatib

winform 给textbox 增加或减小字体大小 z

private void btnAddFont_Click(object sender, EventArgs e) { float fSize = this.txtResult.Font.Size; if (fSize > 22.0) { return; } fSize = fSize + 1; txtResult.Font = new Font(txtResult.Font.FontFamily, fSize, txtResult.Font.Style); } private void btn

Ubuntu 16.04下减小/释放/清理VirtualBox虚拟硬盘文件的大小

一般在VirtualBox中安装Windows,然后用无缝模式进行某些特定软件的使用. 而VirtualBox的虚拟硬盘会越用越大,并且VirtualBox没有自带清理工具,相比VMware来说,VMware自带磁盘整理工具. 下面是具体的清理方法: 1.如果虚拟机使用的系统为Windows: ①进入虚拟机,下载SDelete,下载地址:http://technet.microsoft.com/en-us/sysinternals/bb897443.aspx. ②在命令行上运行 sdelete.

Java中浮点类型的精度问题 double float

要说清楚Java浮点数的取值范围与其精度,必须先了解浮点数的表示方法与浮点数的结构组成.因为机器只认识01,你想表示小数,你要机器认识小数点这个东西,必须采用某种方法.比如,简单点的,float四个字节,前两个字节表示整数位,后两个字节表示小数位(这就是一种规则标准),这样就组成一个浮点数.而Java中浮点数采用的是IEEE 754标准. IEEE 754 标准更多详见:https://baike.baidu.com/item/IEEE%20754 IEEE 754 标准是IEEE二进位浮点数

CUDA 8的混合精度编程

CUDA 8的混合精度编程 Volta和Turing GPU包含 Tensor Cores,可加速某些类型的FP16矩阵数学运算.这样可以在流行的AI框架内更快,更轻松地进行混合精度计算.要使用Tensor Core,需要使用 CUDA 9 或更高版本.NVIDIA还为TensorFlow,PyTorch和MXNet添加了自动混合精度功能. 流行AI框架的张量核心优化示例 . 在软件开发的实践中,程序员通常会及早学习到使用正确的工具完成工作的重要性.当涉及数值计算时,这一点尤其重要,因为在

kubeadm部署多master节点高可用k8s1.16.2

一.架构信息系统版本:CentOS 7.6 内核:3.10.0‐1062.4.1.el7.x86_64 Kubernetes: v1.16.2 Dockerce: 19.03 推荐硬件配置:2核4G Keepalived保证apiserever服务器的IP高可用 Haproxy实现apiserver的负载均衡二.部署前准备(初始化系统) 1) 关闭selinux和防火墙 sed -ri 's#(SELINUX=).*#\1disabled#' /etc/selinux/config set

在SQL中number(16,5)中的16和5 及number( 5,-2)中的5和-2是什么意思？

在SQL中number(16,5)中的16和5 及number( 5,-2)中的5和-2是什么意思? 2018-06-04 19:23:24 xiaonan_IT 阅读数 3672 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/xiaonan_IT/article/details/80571591 number(<p>,<s>) 定点精度和小数位数.使用最大精度时,有效

模型压缩一半，精度几乎无损，TensorFlow推出半精度浮点量化工具包，还有在线Demo...

近日,TensorFlow模型优化工具包又添一员大将,训练后的半精度浮点量化(float16 quantization)工具. 有了它,就能在几乎不损失模型精度的情况下,将模型压缩至一半大小,还能改善CPU和硬件加速器延迟. 这一套工具囊括混合量化,全整数量化和修剪. 如何量化模型,尽可任君挑选. 压缩大小,不减精度双精度是64位,单精度是32位,所谓的半精度浮点数就是使用2个字节(16位)来存储. 比起8位或16位整数,半精度浮点数具有动态范围高的优点:而与单精度浮点数相比,它能节省一半的储

归一化方法 Normalization Method

1. 概要数据预处理在众多深度学习算法中都起着重要作用,实际情况中,将数据做归一化和白化处理后,很多算法能够发挥最佳效果.然而除非对这些算法有丰富的使用经验,否则预处理的精确参数并非显而易见. 2. 数据归一化及其应用数据预处理中,标准的第一步是数据归一化.虽然这里有一系列可行的方法,但是这一步通常是根据数据的具体情况而明确选择的.特征归一化常用的方法包含如下几种: 简单缩放逐样本均值消减(也称为移除直流分量) 特征标准化(使数据集中所有特征都具有零均值和单位方差) 一般做机器学习应用的时

Machine Learning - 第6周（Advice for Applying Machine Learning、Machine Learning System Design）

In Week 6, you will be learning about systematically improving your learning algorithm. The videos for this week will teach you how to tell when a learning algorithm is doing poorly, and describe the 'best practices' for how to 'debug' your learning

从零开始学习OpenGL ES之一 – 基本概念

我曾写过一些文章介绍iPhone OpenGL ES编程,但大部分针对的是已经至少懂得一些3D编程知识的人.作为起点,请下载我的OpenGL Xcode项目模板,而不要使用Apple提供的模板.你可以解压到下面位置安装此模板:/Developer/Platforms/iPhoneOS.platform/Developer/Library/Xcode/Project Templates/Application/ 已经有大量有关OpenGL的好教程和书籍.但是,却没有多少是关于OpenGL ES,而

WPS客户端更新日志留着备用

WPS Office (10.1.0.7520)==========================================新增功能列表------------WPS文字1 拼写检查:新增“中文拼写检查”功能 WPS公共1 实时预览:支持字体和字号实时预览2 发送至手机:云服务选项卡下,新增“发送至手机”入口,方便PC和移动设备间互传文件功能优化列表------------WPS文字1 隐藏页间空白:单击显示/隐藏页间空白,改成双击显示/隐藏页间空白,减少用户误操作的可能 WPS表格1

游戏编程算法与技巧 Game Programming Algorithms and Techniques (Sanjay Madhav 著)

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A/D和D/A的学习

从我们学到的知识了解到,我们的单片机是一个典型的数字系统.数字系统只能对输入的数字信号进行处理,其输出信号也是数字信号.但是在工业检测系统和日常生活中的许多物理量都是模拟量,比如温度.长度.压力.速度等等,这些模拟量可以通过传感器变成与之对应的电压.电流等电模拟量.为了实现数字系统对这些电模拟量的检测.运算和控制,就需要一个模拟量和数字量之间相互转换的过程.这节课我们就要学习这个相互转换过程.17.1 A/D和D/A的基本概念A/D是模拟量到数字量的转换,依靠的是模数转换器(Analog to

VGGNet论文翻译-Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition Karen Simonyan[‡] & Andrew Zisserman[§] Visual Geometry Group, Department of Engineering Science, University of Oxford {karen,az}@robots.ox.ac.uk 用于大规模图像识别的深度卷积网络 Karen Simonyan[‡] &am