Cours Intermédiaire  11332

Introduction au cours："Tutoriel vidéo d'auto-apprentissage sur l'équilibrage de charge Linux du réseau informatique" implémente principalement l'équilibrage de charge Linux en effectuant des opérations de script sur le Web, lvs et Linux sous nagin.

Cours Avancé  17635

Introduction au cours："Tutoriel vidéo Shang Xuetang MySQL" vous présente le processus depuis l'installation jusqu'à l'utilisation de la base de données MySQL, et présente en détail les opérations spécifiques de chaque lien.

Cours Avancé  11348

Introduction au cours：« Tutoriel vidéo d'affichage d'exemples front-end de Brothers Band » présente des exemples de technologies HTML5 et CSS3 à tout le monde, afin que chacun puisse devenir plus compétent dans l'utilisation de HTML5 et CSS3.

Introduction au cours：Afin de résoudre le problème d'impression de pagination, mon projet a ajouté un CSS@media print{xmp {page-break-before:always;}} Lors de son utilisation, ajoutez simplement des balises si nécessaire. Mais récemment, afin de résoudre un autre problème. , il est stipulé qu'IE8 ne peut pas définir la vue de compatibilité et a constaté que cette méthode a échoué en mode de non-compatibilité. Il s'agit d'un article sur Internet Bien qu'il concerne IE7, il devrait l'être pour la même raison : http://social.msdn.m.

2017-07-08 commentaire 0  3179

Introduction au cours：Cet article propose un ensemble d'algorithmes de détection d'objets 3D hors ligne DetZero Grâce à une recherche et une évaluation complètes de l'ensemble de données publiques de Waymo, DetZero peut générer des séquences de trajectoires d'objets continues et complètes et utiliser pleinement les fonctionnalités de nuages ​​de points à long terme pour améliorer considérablement la perception. Qualité des résultats. Dans le même temps, il s'est classé premier dans le classement de détection d'objets WOD3D avec une performance de 85,15 mAPH (L2). De plus, DetZero peut fournir un étiquetage automatique de haute qualité pour la formation de modèles en ligne, et ses résultats ont atteint, voire dépassé, le niveau de l'étiquetage manuel. Voici le lien papier : https://arxiv.org/abs/2306.06023 Le contenu qui doit être réécrit est : Lien de code : https:/

2023-12-04 commentaire 0  798

Introduction au cours：Titre original : GraphAlign : EnhancingAccurateFeatureAlignment by Graphmatching for Multi-Modal3DObjectDetection Le contenu qui doit être réécrit est : Lien papier : https://arxiv.org/pdf/2310.08261.pdf Affiliation de l'auteur : Université Jiaotong de Pékin Université des sciences et technologies du Hebei Tsinghua Idée d'article universitaire : le LiDAR et les caméras sont automatiquement des capteurs complémentaires pour la détection d'objets 3D en conduite. Cependant, l’étude des interactions non naturelles entre les nuages ​​de points et les images est un défi, et la clé réside dans la manière d’effectuer l’alignement des caractéristiques de modalités hétérogènes. Actuellement, de nombreuses méthodes projettent simplement

2023-10-27 commentaire 0  931

Introduction au cours：Écrit ci-dessus et résumé personnel de l'auteur Ces dernières années, la tâche de prédiction d'occupation en 3D dans le domaine de la conduite autonome a reçu une large attention de la part du monde universitaire et de l'industrie en raison de ses avantages uniques. Cette tâche fournit des informations détaillées pour la planification de la conduite autonome et la navigation en reconstruisant la structure 3D de l'environnement environnant. Cependant, la plupart des méthodes courantes actuelles s'appuient sur des étiquettes générées sur la base de nuages ​​de points LiDAR pour superviser la formation du réseau. Dans une récente étude OccNeRF, les auteurs ont proposé une méthode de prédiction d’occupation multi-caméras auto-supervisée appelée Parameterized OccupancyFields. Cette méthode résout le problème de l’absence de limites dans les scènes extérieures et réorganise la stratégie d’échantillonnage. Ensuite, grâce au rendu du volume (Volume

2024-02-07 commentaire 0  475