计算机视觉（资源集合）.zip
计算机视觉以及图形学入门提高资料集合，全网仅此一份！！！计算机视觉以及图形学入门提高资料集合，全网仅此一份！！！计算机视觉以及图形学入门提高资料集合，全网仅此一份！！！
【入门必看★】ROS学习实验指导书及程序6.12.10
ros操作系统如本必看数计集合， 包含实验代码，以及相关教程。全网仅此一层，有详细的代码教程！！！仅此一份
简易快速数据增强开源库使用手册.pdf
本文档是一个用于python数据分析的建议指南手册，里面详细介绍了一些数据分析的技巧，和一些相关基础知识，是一本数据分析和数据挖掘领域必备的工具手册
軌跡重建系統.pptx
本文档详细介绍了轨迹重建的流程以及相关理论知识，是一个比较完备的教程，欢迎各位下载，如果您还想了解更多，欢迎查看本人上传的其它资源
daoyunProject-后端.zip
自己实现的后台管理系统， 主要是模仿到云app实现的，文档中包含详细的代码讲解，以及实现思想、相关技术介绍，数据库的搭建等。
数值分析PPT.zip
本文件主要是研究生数值分析的ppt教程，非常详细，欢迎下载，如果您想了解更多，欢迎查看本人上传的其它资源。
approx_lec_1_.ppt
本文件主要介绍了传统的数据结构算法，属于提高部分包含了动态规划，贪心，分治，回朔等部分。当前文档是近似算法部分，如果您想了解更多，欢迎查看本人上传的其它资源。
第5章 回溯法.pdf
本文件主要介绍了传统的数据结构算法，属于提高部分包含了动态规划，贪心，分治，回朔等部分。当前文档是回溯部分，如果您想了解更多，欢迎查看本人上传的其它资源。
第4章—贪心算法.pdf
本文件主要介绍了传统的数据结构算法，属于提高部分包含了动态规划，贪心，分治，回朔等部分。当前文档是贪心绍部分，如果您想了解更多，欢迎查看本人上传的其它资源。
算法设计与实验题解(王晓东).pdf
研究生阶段，基本算法汇总。本文件主要介绍了传统的数据结构算法，属于提高部分包含了动态规划，贪心，分治，回朔等部分。当前文档是汇总部分，如果您想了解更多，欢迎查看本人上传的其它资源。
第3章 动态规划.pdf
本文件主要介绍了传统的数据结构算法，属于提高部分包含了动态规划，贪心，分治，回朔等部分。当前文档是第二章动态规划部分，如果您想了解更多，欢迎查看本人上传的其它资源。
第2章 递归与分治策略.pdf
本文件主要介绍了传统的数据结构算法，属于提高部分包含了动态规划，贪心，分治，回朔等部分。当前文档是第一章分治部分，如果您想了解更多，欢迎查看本人上传的其它资源。
第1章 算法概述.pdf
本文件主要介绍了传统的数据结构算法，属于提高部分包含了动态规划，贪心，分治，回朔等部分。当前文档是介绍部分，如果您想了解更多，欢迎查看本人上传的其它资源。
第二章 图像处理应用及若干热点（上）.pdf
本文件描述了图像处理中的一些基础知识，适用于computer vision入门的同学使用， 主要介绍了图像在计算机中的表示，直方图，图像检索等一些基础知识。
第一章 图像处理若干基础回顾（下）.pdf
本文件描述了图像处理中的一些基础知识，适用于computer vision入门的同学使用， 主要介绍了图像在计算机中的表示，直方图，图像检索等一些基础知识。
第一章 图像处理若干基础回顾（上）.pdf
本文件描述了图像处理中的一些基础知识，适用于computer vision入门的同学使用， 主要介绍了图像在计算机中的表示，直方图，图像检索等一些基础知识。
图像处理基础知识（下）.pdf
本文件描述了图像处理中的一些基础知识，适用于computer vision入门的同学使用， 主要介绍了图像在计算机中的表示，直方图，图像检索等一些基础知识。
图像处理基础知识（上）.pdf
本文件描述了图像处理中的一些基础知识，适用于computer vision入门的同学使用， 主要介绍了图像在计算机中的表示，直方图，图像检索等一些基础知识。
Multi-Sensor Fusion in Automated Driving A Survey.md
随着可行性深度学习的发展以及5G技术超高速信息传输率针对交通互联信息传输障碍的成功克服，自动驾驶正在成为影响未来工业的关键技术。传感器是自动驾驶系统感知外界的关键，其协同性能直接决定了自动驾驶车辆的安全性。在本文中，我们主要讨论了近年来多传感器融合在自动驾驶中的不同策略。本文分析了常规传感器的性能和多传感器融合的必要性，包括雷达、激光雷达，摄像机，超声波，GPS, IMU和V2X。根据最新研究的不同，将融合策略分为四类，并指出了一些不足之处。传感器融合主要应用于多目标跟踪和环境重建。我们讨论了在多目标跟踪中建立运动模型和数据关联的方法。在本文结束， 我们分析了当前研究的不足之处并提出了一些未来改进的建议。 通过本次研究， 我们希望去分析当前在自动驾驶过程中多感知器融合具体情况并提供更加高效和可靠的融合策略。
RSS订阅
112
