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CHRIS

  • 信息检索导论

    信息检索导论, 斯坦福大学CHRIS manning等编, 剑桥大学2007版,preprint版 pdf

    标签: 信息检索

    上传时间: 2013-12-06

    上传用户:wfeel

  • Windows WDM设备驱动程序开发指南

    Windows WDM设备驱动程序开发指南 CHRIS Cant著 孙义 等译

    标签: Windows WDM 设备 开发指南 驱动程序

    上传时间: 2018-09-06

    上传用户:splcxy

  • College Physics (大学物理) 第9版

    Raymond A. Serway和CHRIS Vuille撰写的《大学物理》(第9版)可帮助学生掌握物理概念,提高其解决问题的能力,并丰富他们对周围世界的理解。Serway / Vuille提供了一致的解决问题的策略和无与伦比的工作示例,以帮助学生对物理学产生真正的理解。该标题的WebAssign组件使学生获得即时反馈,教程,视频和交互式电子书。

    标签: 大学物理

    上传时间: 2022-04-12

    上传用户:zhengtiantong

  • 视觉SLAM十四讲-草稿版

    视觉SLAM十四讲一书的草稿版,系统介绍了视觉SLAM(同时定位与地图构建)所需的基本知识与核心算法,既包括数学理论基础,如三维空间的刚体运动、非线性优化,又包括计算机视觉的算法实现,例如多视图几何、回环检测等。此外,还提供了大量的实例代码供读者学习研究,从而更深入地掌握这些内容。可以作为对SLAM 感兴趣的研究人员的入门自学材料,也可以作为SLAM 相关的高校本科生或研究生课程教材使用。        适读人群 :本书适合对SLAM感兴趣的读者阅读,也适合有志于从事计算机视觉、机器人研究等领域的广大学生阅读,可作为SLAM技术的入门教材。  SLAM技术是全自动无人驾驶、无人机、机器人等人工智能产品的核心技术之一。   作者是SLAM领域非常杰出的青年专家。   书中不仅有深入浅出的讲解,同时注重理论和实践结合,大大降低了国内学生和相关从业者的进入门槛。         隆重向读者推荐《视觉SLAM十四讲:从理论到实践》。一方面本书是业界少有的涵盖从基础理论到代码实例,系统性讲解SLAM的书;另一方面,本书的作者和地平线颇有渊源,高翔曾经是我们的算法实习生,颜沁睿是自动驾驶算法工程师,都是在SLAM领域非常杰出的青年专家,走在技术实践前沿。在移动互联网大潮之后,自动驾驶、无人机、服务机器人等人工智能硬件会成为下一个产业爆发点,其中关键的技术之一就是动态定位和环境建模的SLAM技术。本书是国内非常有价值的有关SLAM技术的书籍,适合有志于从事机器人技术的研究生和工程师,一定会让读者很有收获。   ——地平线机器人创始人,中国人工智能学会副秘书长,余凯   我在新加坡和加拿大给学生讲视觉SLAM时常常觉得缺乏一本适合初学者的教材。高翔博士的《视觉SLAM十四讲:从理论到实践》从基础的四元数、李代数讲起,涵盖了卡尔曼滤波、Bundle Adjustment、Pose-Graph等高级优化工具。书中更有zui近十多年成功系统的概述,从2003年的MonoSLAM直到2016年的ORB-SLAM。通篇既有清晰的理论叙述,又辅以大量示例程序,是一本非常好的视觉SLAM教材。   ——加拿大西蒙弗雷泽大学终身教授,谭平   视觉SLAM随着近年增强现实、无人驾驶等应用的兴起而重新获得重大关注。视觉SLAM属于计算机视觉和机器人研究的交叉领域,因此涉及的基础知识广而分散。国内专门的研究机构相对较少,因此学生入门的门槛较高。幸运的是,本书不仅有深入浅出的讲解,同时注重理论和实战的结合,大大降低了国内学生和相关从业者的进入门槛。因此,本书非常值得初学者学习实践。   ——网易感知与智能中心增强现实算法架构师,刘海伟   作者的这本书既是通俗有趣的高科技演义,又是足以指导研发实践的翔实教程,对国内SLAM 界而言可谓意义重大。我甚至发现有不少目前圈内的一流人才都是因为看了本书的早期章节才决定进入这个行业并快速成长起来的。   本书里所涵盖的知识面、技术细节,甚至是某些宝贵的实践经验,对国内刚刚起步的虚拟现实和增强现实(VR/AR)、无人机、无人车、机器人等行业而言,都将产生深远影响!   ——uSens凌感科技联合创始人/首席运营官,时驰(CHRIS)博士 

    标签: 计算机视觉 SLAM

    上传时间: 2022-05-22

    上传用户:kingwide

  • 从感知机到深度神经网络带你入坑深度学习

    从感知机到深度神经网络带你入坑深度学习机器学习工程师Adi CHRIS最近学习完吴恩达在Coursera上的最新课程后,决定写篇博客来记录下自己对这一领域的理解。他建议通过这种方式可以有效地深入理解一个学习主题。除此之外,也希望这篇博客可以帮助到那些有意入坑的朋友。言归正传。在我正式介绍深度学习是什么东西之前,我想先引入一个简单的例子,借以帮助我们理解为什么需要深度神经网络。同时,本文附有使用深度神经网络模型求解异或(XOR)问题的代码,发布在GitHub上。异或问题何为异或问题?对于给定的两个上进制输入,我们通过异或逻辑门得到一个预测输出,这 过程 为异或问题。注意,输入不相等时输出为1,否则为0。1展示了异或函数的所有可能的输出结束:

    标签: 深度神经网络

    上传时间: 2022-06-18

    上传用户:canderile