Kurs Dazwischenliegend  11332

Kurseinführung：„Selbststudium IT-Netzwerk-Linux-Lastausgleich-Video-Tutorial“ implementiert hauptsächlich den Linux-Lastausgleich durch Ausführen von Skriptvorgängen im Web, LVS und Linux unter Nagin.

Kurs Fortschrittlich  17635

Kurseinführung：„Shang Xuetang MySQL Video Tutorial“ führt Sie in den Prozess von der Installation bis zur Verwendung der MySQL-Datenbank ein und stellt die spezifischen Vorgänge jedes Links im Detail vor.

Kurs Fortschrittlich  11348

Kurseinführung：„Brothers Band Front-End-Beispiel-Display-Video-Tutorial“ stellt jedem Beispiele für HTML5- und CSS3-Technologien vor, damit jeder die Verwendung von HTML5 und CSS3 besser beherrschen kann.

Kurseinführung：Um das Problem des Seitendrucks zu lösen, habe ich in meinem Projekt ein CSS@media print{xmp {page-break-before:always;}} hinzugefügt. Fügen Sie bei der Verwendung einfach Tags hinzu, um ein anderes Problem zu lösen Es wurde festgelegt, dass IE8 nicht auf die Kompatibilitätsansicht eingestellt werden kann und festgestellt wurde, dass diese Methode im Nichtkompatibilitätsmodus fehlgeschlagen ist. Dies ist ein Beitrag im Internet, obwohl er für IE7 ist, sollte er aus demselben Grund sein: http://social.msdn.m

2017-07-08 Kommentar 0  3179

Kurseinführung：In diesem Artikel wird eine Reihe von Offline-3D-Objekterkennungsalgorithmen von DetZero vorgeschlagen. Durch umfassende Recherche und Auswertung des öffentlichen Datensatzes von Waymo kann DetZero kontinuierliche und vollständige Objekttrajektoriensequenzen generieren und die langfristigen Punktwolkenfunktionen vollständig nutzen, um die Wahrnehmung erheblich zu verbessern. Qualität der Ergebnisse. Gleichzeitig belegte es mit einer Leistung von 85,15 mAPH (L2) den ersten Platz im WOD3D-Objekterkennungsranking. Darüber hinaus kann DetZero eine hochwertige automatische Kennzeichnung für das Online-Modelltraining bereitstellen, und seine Ergebnisse haben das Niveau der manuellen Kennzeichnung erreicht oder sogar übertroffen. Dies ist der Papier-Link: https://arxiv.org/abs/2306.06023 Der Inhalt, der neu geschrieben werden muss, ist: Code-Link: https:/

2023-12-04 Kommentar 0  798

Kurseinführung：Originaltitel: GraphAlign: EnhancingAccurateFeatureAlignment by Graphmatching for Multi-Modal3DObjectDetection Der Inhalt, der neu geschrieben werden muss, ist: Papierlink: https://arxiv.org/pdf/2310.08261.pdf Autorenzugehörigkeit: Beijing Jiaotong University Hebei University of Science and Technology Tsinghua Idee der Universitätsarbeit: LiDAR und Kameras sind automatisch komplementäre Sensoren zur 3D-Objekterkennung beim Autofahren. Die Untersuchung unnatürlicher Wechselwirkungen zwischen Punktwolken und Bildern ist jedoch eine Herausforderung, und der Schlüssel liegt darin, wie man die Merkmalsausrichtung heterogener Modalitäten durchführt. Derzeit projizieren viele Methoden einfach

2023-10-27 Kommentar 0  931

Kurseinführung：Oben geschrieben & persönliche Zusammenfassung des Autors In den letzten Jahren hat die 3D-Belegungsvorhersageaufgabe im Bereich des autonomen Fahrens aufgrund ihrer einzigartigen Vorteile große Aufmerksamkeit in Wissenschaft und Industrie erhalten. Diese Aufgabe liefert detaillierte Informationen für die autonome Fahrplanung und Navigation, indem sie die 3D-Struktur der Umgebung rekonstruiert. Die meisten aktuellen Mainstream-Methoden basieren jedoch auf Etiketten, die auf der Grundlage von LiDAR-Punktwolken generiert werden, um das Netzwerktraining zu überwachen. In einer aktuellen OccNeRF-Studie schlugen die Autoren eine selbstüberwachte Methode zur Vorhersage der Belegung mit mehreren Kameras namens Parameterized OccupancyFields vor. Diese Methode löst das Problem der Grenzenlosigkeit in Außenszenen und organisiert die Sampling-Strategie neu. Dann durch Volumenrendering (Volume

2024-02-07 Kommentar 0  475