本文介绍了在Windows环境下使用MinGW-w64编译模型加载库assimp的方法和坑。 1. 基本知识 1.1. MinGW-w64 1.2. assimp 2. 部署方式 2.1. CMake 2.2. make 3. 参考文献 1. 基本知识 1.1. ...
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Windows环境下使用CMake+MinGW-w64编译模型加载库assimp
天文学基础（坐标系统）
本文介绍了天文学中基本的座标系统。 1. 背景 1.1. 国际地球自转和参考框架服务 1.2. 国际天文学联合会 2. 坐标系 2.1. 参考系统与参考框架 2.2. 坐标系的分类 2.3. 国际天球参考系统和参考框架（ICRS/ICRF） ...
CDDIS网站下GNSS相关数据解析（卫星星历部分）
本文介绍了CDDIS网站下 GNSS 相关的数据产品下载、命名方式解读、文件格式说明和文件下载地址。 1. 数据（data目录） 2. 广播星历（Broadcast ephemeris data） 2.1. Daily GPS Broadcast Ephemeris Files 2.2. Hourly GPS Broadcast Ephe...
深度学习文章阅读（Image Segmentation）
本文介绍了模糊惩罚稀疏编码在扩散张量磁共振图像分割中的应用。Fuzziness Penalized Sparse Coding for Diffusion Tensor Magnetic Resonance Image Segmentation 1. 参数定义 2. 模糊惩罚稀疏编码 3. 优化 3.1. 参数更新 ...
计算机视觉（YOLO V5）
本文介绍了计算机视觉中单阶段目标检测问题的一个最新实现，即 YOLO V5。 1. 网络结构 1.1. parameters 1.2. backnone 1.2.1. Focus 1.2.2. Conv 1.2.3. BottleneckCSP ...
计算机视觉（One-Stage 目标检测）
本文介绍了计算机视觉中单阶段目标检测问题的解决方法，即 Yolo 系列。 1. 前言 2. YOLO V1 2.1. 网络结构 2.2. 输入 2.3. 输出 2.4. 构造训练样本 2.5. 损失函数 2.6. 训练 2.7. 测试预测 2.8. 结论 ...
计算机视觉（Two-Stage 目标检测）
本文介绍了计算机视觉中目标检测问题的基础研究和历史。 1. 前言 1.1. AlexNet 1.2. VGG16 2. R-CNN 3. Fast R-CNN 4. Faster R-CNN 5. 参考文献 1. 前言 图片分类任务我们已经熟悉了，就是算法对其中的对象进行分类。而今天我们要了解构建神经网络...
深度学习基础（CNN 卷积神经网络）
本文介绍了深度学习中卷积神经网络的（CNN）的基础知识。 1. 基础知识 1.1. 图像 1.2. 卷积 1.2.1. 单通道卷积 1.2.2. 多通道卷积 1.2.3. 权重 1.2.4. 偏置 1.2.5. 激活 ...
统计学基础（核回归）
本文介绍了统计学中的核回归方法，并铺垫了非参数化统计方法等一些基础知识。 1. 基本知识 1.1. 回归 1.2. 近邻回归 1.3. 核回归 2. 参考文献 1. 基本知识 1.1. 回归 回归分析（Regression Analysis）是一种统计学上分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变量间是否...
最优控制基础（微分方程的解法）
本文介绍了最优控制的数值解法的基础知识，包括微分方程的数值解法。 1. 多项式局部近似 2. 多项式插值 2.1. 拉格朗日插值 2.2. 重心拉格朗日插值 2.3. 切比雪夫节点 3. ODE-IPV的数值解法 3.1. 时间推进法 3.1.1....