SAC-IA粗配准+ICP精配准 采样一致性初始配准算法(Sample Consensus Initial Aligment , SAC-IA) 此算法依赖于点特征直方图,所以在执行此算法之前,应该先计算点云的FPFH ICP算法基于SVD
2021-03-12 15:49:39 8KB 点云配准
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文章目录前言PolynomialFeatures详细探讨如何实现多项式回归代码实现:正规方程验证 前言 在机器学习入门(六)中,已经通过pipeline快速实现了多项式回归。代码如下: PolyRegr = Pipeline([ ('poly',PolynomialFeatures(degree=2)), ('clf',LinearRegression()) ]) PolyRegr.fit(X, y) 这个方式省略了很多步骤,并且也无法得知PolynomialFeatures是如何运作的。 PolynomialFeatures详细探讨 现在有(
2021-03-08 23:53:43 138KB al ia om
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人工智能(AI,ArtificialIntelligence)正日益受到企业的重视,这些企业分布在各行各业中,具有不同的企业规模,从资金充裕的初创公司到一些久负盛名的软件企业。金融企业同样也在构建以AI为驱动的投资顾问【1】。此外,聊天机器人已能提供多种多样的服务,从客户服务【2】到销售助理【3】。尽管AI得到了广泛的关注,但是很多人并不清楚的是,事实上AI依赖于知识工程、信息架构(IA,InformationArchitecture)和高质量的数据源。一些企业回避了这些问题,宣称它们的算法能操作非结构化信息源,即能做到“理解”这些数据源、解释用户的查询以及无需预定义架构或用户介入即可展示结果
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<> 卷1-4合并,方便搜索
2021-02-10 16:00:14 20.94MB intel cpu
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omn​​ia:包括Lua的电池
2021-02-03 23:48:12 727KB lua LuaC
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NULL 博文链接:https://luckylearn.iteye.com/blog/2375729
2020-01-30 03:13:40 492KB 源码 工具
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更新至2018年12月14日 英特尔® 64 和 IA-32 架构软件开发人员手册合并版,见文件名
2020-01-03 11:25:39 24.15MB Intel 英特尔 硬件 CPU
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由JAFAR编写的关于干扰对齐的书,很详细的介绍了干扰对齐技术
2019-12-21 22:19:39 7.12MB IA
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解决Tomcat: Can't load IA 32-bit .dll on a AMD 64-bit platform问题
2019-12-21 21:11:10 1.07MB .dll
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