张士玉小黑屋

目录0专栏介绍1什么是D*Lite算法？2自适应修正项3D*Lite算法流程4算法仿真与实现4.1ROSC++实现4.2Python实现0专栏介绍?附C++/Python/Matlab全套代码?课程设计、毕业设计、创新竞赛必备！详细介绍全局规划(图搜索、采样法、智能算法等)；局部规划(DWA、APF等)；曲线优化(贝塞尔曲线、B样条曲线等)。?详情：图解自动驾驶中的运动规划(MotionPlanning)，附几十种规划算法1什么是D*Lite算法？上节我们介绍了LPA*算法：路径规划|图解LPA*算法(附ROSC++/Python/Matlab仿真)。然而LPA*算法也有缺陷：

前言从前端学习到找一份合适的工作，大大小小的面试必不可少，所以我对初级前端面试题进行了初步整理，也方便自己查阅，也希望对小伙伴们有所帮助！  给大家推荐一个实用面试题库1、前端面试题库（面试必备）      推荐：★★★★★地址：前端面试题库HTMLHTML语义化HTML语义化就是让页面内容结构化，它有如下优点1、易于用户阅读，样式丢失的时候能让页面呈现清晰的结构。2、有利于SEO，搜索引擎根据标签来确定上下文和各个关键字的权重。3、方便其他设备解析，如盲人阅读器根据语义渲染网页4、有利于开发和维护，语义化更具可读性，代码更好维护，与CSS3关系更和谐复制代码如：<header>代表头部<nav>代表超链接区域<main

交通预测一直是一个重要的问题，它涉及到交通运输系统的可靠性和效率。随着人工智能的发展，越来越多的研究者开始使用深度学习模型来解决这个问题。其中，基于Transformer的交通预测模型在近年来备受关注，因为它们具有优秀的建模能力和较好的预测准确性。本文将介绍几个基于Transformer的交通预测模型，欢迎讨论。如有错误，也请指正。目录1.STTN（2020）2.TrafficTransformer（T-ITS2021）3.ASTGNN（TKDE2021）4.MGT（Neurocomputing2022）5.ASTTN（2022）6.PDFormer（AAAI2023）参考1.STTN（2020）论文：[2001.02908]Spatial-

Python建立线性回归模型进行房价预测前期准备多因子房价预测实战流程1.数据加载2.数据可视化3.数据预处理4.模型建立与训练5.模型预测6.模型评估7.房价预测数据与代码前期准备本文使用Jupyter-notebook作为集成开发环境，使用Scikit-learn库搭建线性回归模型进行房价预测，Scikit–learn具有三大优点：丰富的算法模块易于安装和使用样例丰富教程文档详细官网：https://scikit-learn.org/stable/index.html多因子房价预测基于task2_data.csv数据，建立多因子线性回归模型以面积、人均收入、平均房龄为输入变量，建立多因子模型，评估模型表现预测面积=150,人均收入=60000,平均房龄=5的

Optional的作用是什么？他都有哪些方法？阿里规范点名说尽量用Optional来避免空指针，那么什么场景用Optional？本篇文章围绕这三点来进行讲解。目录一、Optional类的来源二、Optional类是什么？三、Optional类用法四、代码示例1、创建Optional类2、判断Optional容器中是否包含对象3、获取Optional容器的对象4、过滤5、映射五、什么场景用Optional？1、场景一2、场景二3、场景三4、场景四一、Optional类的来源到目前为止，臭名昭著的空指针异常是导致Java应用程序失败的最常见原因。以前，为了解决空指针异常，Google公司著名的Guava项目引入了Optional类，Guava通过使用检查空值的方式来防止代码

深度学习（猫狗二分类）题目要求数据获取与预处理网络模型模型原理Resnet背景Resnet原理代码实现模型构建训练过程批验证过程单一验证APP运行结果训练结果批验证结果APP运行结果Tensorboard可视化模型对比可视化结果分析附录resnet网络架构resnet34网络架构题目要求题目：猫狗二分类。要求：利用Pytorch深度学习框架实现对猫狗图片进行分类。说明：1.学会读取训练集中的图片2.自行搭建模型，利用训练集进行训练并在验证集上进行测试3.尝试不同模型，比较实验结果数据获取与预处理训练集中有12500张猫的图片和12500张狗的图片，共计25000张；测试集由人工分拣，在所给测试集中人工选择1000张猫的图片和1000张狗的图片

前言：最近由于ChatGPT的大热，AI应用领域再次进入大众的视线，今天介绍一款AI应用whisper可以较为准确的将人声转换为文字（支持多国语言）一、安装安装有两种方式pip和源码编译安装，这里介绍pip安装方式安装python3.9.9和pyTouch1.10.1（安装步骤省略，官网下载安装即可）由于pip的版本使用了指定的pyTouch所以安装最新的python版本会出现问题。python3.9.9安装ffmpeg，下方为各类OS的安装方式#onUbuntuorDebiansudoaptupdate&&sudoaptinstallffmpeg#onArchLinuxsudopacman-Sff

目录1.数据增强概述2.目标检测离线数据增强步骤（一定要先看，便于理解过程）3.数据增强代码 4.代码运行5.完整代码6.结果展示1.数据增强概述海量数据是目标检测的基础，而针对于特定场景的数据往往需要自己获取和标注，往往需要耗费大量的人工成本和时间成本。而数据增强则能很好的解决这问题。与简单的数据增强方法不同，目标检测的数据增强不仅要考虑图片的相应转变，还要实现图片内所标注坐标的转换，即目标检测的数据增强既要生成原图片的衍生图片，同时还需生成相应的xml文件（pascalvoc数据集为例）。因此目标检测的数据增强与图像分类的数据增强有很大的不同。往往目标检测的数据增强又分为在线数据增强和离线数据增强。大多的目标检测模型都默认带有在线数据增强，通过相关配置文件就能实现，优点

文章目录前言一、eval函数二、代码示例总结前言很多时候在用matlab进行编程的时候，我们需要给多个变量命名和赋值，如果用手一个一个的去敲，多少会感到无聊且枯燥，而且还显得不专业。利用for循环和eval函数即可实现多变量的命名和赋值。一、eval函数在matlab帮助文档中，对eval函数的描述如下：使用语法：eval(expression)[output1,...outputN]=eval(expression)其中expression为要实现的代码。光看matlab的帮助文档可能对eval函数的实际使用的帮助不是很大，实际上，eval函数可以理解为直接在matlab命令行中运行括号里的matlab语句。以下我将结合代码实例来帮助大家理解。二、代码实

众所周知，kaggle注册主要问题是人机验证，即报错Captchamustbefilledout.注册前，请先按照如下步骤先配置，以解决人机验证不显示的问题。第一步：下载edge，https://www.microsoft.com/zh-cn/edge/home?form=MA13FJ 第二步：找到下载好的文件，如下图，双击安装。 第三步：在Edge中，点击“扩展”-“管理扩展”。 第四步：点击“获取MicrosoftEdge扩展” 第五步：搜索“HeaderEditor”，选择第二个，点击“获取”，“添加扩展” 第六步：添加后，会在输入框出现下图所示图表，点击图标，再点击跳出来的卡片上的“管理”，即可完成插件安装。 第七步：点击“导入/导出”，再在下载规则