一.velodyne-VLP16使用教程 推荐网址: http://blog.csdn.net/littlethunder/article/details/51920681 https://www.cnblogs.com/williamc17/p/9705492.html 源于用户手册的情报: 非常重要的一点:velodyne-VLP16的ros-driver所使用的坐标系有别于用户手册所说明的坐标系. 为了让所有开发者围绕相同的坐标系开发软件,ros中制定了标准的坐标系定义方案. 详情如以下链

师弟反应镭神32线激光雷达(32C)录制的数据包不能跑lego loam,这里就总结一下. 首先lego loam默认的接受的topic name是velodyne_points,点云的frame_id是velodyne,镭神驱动发布的topic name为point_raw,frame_id为world这里需要写一个程序转一下: #include "ros/ros.h" #include "std_msgs/String.h" #include "sen

函数原型: tf.assign(ref, value, validate_shape=None, use_locking=None, name=None)   Defined in tensorflow/python/ops/state_ops.py.   将 value 赋值给 ref,并输出 ref,即 ref = value:   这使得需要使用复位值的连续操作变简单   Defined in tensorflow/python/framework/tensor_shape.py. Arg

一个详细介绍 下面程序要做的是,5次循环,每次循环给x加1,赋值给y,然后打印出来, x = tf.Variable(0.0) #返回一个op,表示给变量x加1的操作 x_plus_1 = tf.assign_add(x, 1) #control_dependencies的意义是,在执行with包含的内容(在这里就是 y = x)前 #先执行control_dependencies中的内容(在这里就是 x_plus_1) with tf.control_dependencies([x_plus_

tf 经常更新版本,网上教程又是各版本都有,且不标明版本,致使各种用法难以分清哪个新,哪个旧,这里做个记录,以前的博客我就不更新了,请大家见谅. tf.nn.rnn_cell 改为 tf.contrib.rnn # 原代码 lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(HIDDEN_SIZE) if is_training: lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper(lstm_cell, output_keep_pro

tensorflow中有很多在维度上的操作,本例以常用的tf.reduce_sum进行说明.官方给的api reduce_sum( input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None ) input_tensor:表示输入 axis:表示在那个维度进行sum操作. keep_dims:表示是否保留原始数据的维度,False相当于执行完后原始数据就会少一个维度. reduction_indices:

代码(操纵全局变量) xiaojie=1 i=tf.constant(0,dtype=tf.int32) batch_len=tf.constant(10,dtype=tf.int32) loop_cond = lambda a,b: tf.less(a,batch_len) #yy=tf.Print(batch_len,[batch_len],"batch_len:") yy=tf.constant(0) loop_vars=[i,yy] def _recurrence(i,yy):

//创建UITextField对象 UITextField * tf=[[UITextField alloc]init];    //设置Placeholder颜色 [text setAttributedPlaceholder:[[NSAttributedString alloc]initWithString:CustomLocalizedString(@"UserName", nil) attributes:@{NSForegroundColorAttributeName:[UICo

转载请注明作者:梦里风林 Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star,有问题可以到Issue区讨论 官方教程地址 视频/字幕下载 全连接神经网络 辅助阅读:TensorFlow中文社区教程 - 英文官方教程 代码见:full_connect.py Linear Model 加载lesson 1中的数据集 将Data降维成一维,将label映射为one-hot encoding def reformat(dataset, labe

TensorFlow实现与优化深度神经网络 转载请注明作者:梦里风林Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes欢迎star,有问题可以到Issue区讨论官方教程地址视频/字幕下载 全连接神经网络 辅助阅读:TensorFlow中文社区教程 - 英文官方教程 代码见:full_connect.py Linear Model 加载lesson 1中的数据集 将Data降维成一维,将label映射为one-hot encoding def refo

TensorFlow Debugger(tfdbg),TensorFlow专用调试器.用断点.计算机图形化展现实时数据流,可视化运行TensorFlow图形内部结构.状态.有助训练推理调试模型错误.https://www.tensorflow.org/programmers_guide/debugger . 常见错误类型,非数字(nan).无限值(inf).tfdbg命令行界面(command line interface,CLI). Debugger示例.错误运行MNIST训练,通过Tenso

在工作空间下编译ros的代码包,报错如下, CMake Error at LeGO-LOAM/LeGO-LOAM/CMakeLists.txt: (find_package): By not providing "FindGTSAM.cmake" in CMAKE_MODULE_PATH this project has asked CMake to find a package configuration file provided by "GTSAM", but

1.Scrapy https://www.imooc.com/learn/1017 https://github.com/pythonsite/spider/tree/master/jobboleSpider xpath 验证xpath也是类似的.语法是$x(“your_xpath_selector”).注意:语法中括号里需要通过双引号括起来,如果xpath语句中有双引号,要改成单引号,不然只能解析到第一对双引号的内容 https://blog.csdn.net/baixiaozhe/artic

tensorflow3 tensorflow 可视化好帮手: tf.train.SummaryWriter报错,改为tf.summary.FileWriter 软件包安装yum install sqlite-devel [root@shenzhen tensorflow]# python3 tensor6.py 2018-08-24 21:14:52.513641: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:140] Your CPU sup

1.概述 人在获取图像时,并不是像计算机逐个像素去读,一般是扫一眼物体,大致能得到需要的信息,如形状,颜色,特征.怎么让机器也有这项能力呢,稀疏编码来了. 定义: 稀疏自编码器(Sparse Autoencoder)可以自动从无标注数据中学习特征,可以给出比原始数据更好的特征描述.在实际运用时可以用稀疏编码器发现的特征取代原始数据,这样往往能带来更好的结果. 上图就是稀疏编码的一半流程,清晰的说明了稀疏编码的过程. 自编码器要求输出尽可能等于输入,并且它的隐藏层必须满足一定的稀疏性,即隐藏层不能

使用之前那个格式写法到后面层数多的话会很乱,所以编写了一个函数创建层,这样看起来可读性高点也更方便整理后期修改维护 #全连接层函数 def fcn_layer( inputs, #输入数据 input_dim, #输入层神经元数量 output_dim,#输出层神经元数量 activation =None): #激活函数 W = tf.Variable(tf.truncated_normal([input_dim,output_dim],stddev = 0.1)) #以截断正态分布的随机初始化

在tensorflow中的卷积和池化层(一)和各种卷积类型Convolution这两篇博客中,主要讲解了卷积神经网络的核心层,同时也结合当下流行的Caffe和tf框架做了介绍,本篇博客将接着tensorflow中的卷积和池化层(一)的内容,继续介绍tf框架中卷积神经网络CNN的使用. 因此,接下来将介绍CNN的入门级教程cifar10\100项目.cifar10\100 数据集是由Alex Krizhevsky.Vinod Nair和Geoffrey Hinton收集的,这两个数据集都是从800

1.如何理解 tf.reduce_max或者 tf.reduce_mean中对Tensor和高维矩阵的坐标轴axis的选择的操作 tf.reduce_mean( input_tensor, axis=None, keepdims=None, name=None, reduction_indices=None, keep_dims=None ) x = tf.constant([[1., 1.], [2., 2.]]) tf.reduce_mean(x) # 1.5 tf.reduce_mean(

由于最近比较忙,一直到假期才有空,因此将自己学到的知识进行分享.如果有不对的地方,请指出,谢谢!目前深度学习越来越火,学习.使用tensorflow的相关工作者也越来越多.最近在研究tensorflow线下采用 python 脚本训练出模型, 利用freeze_graph工具输出.pb图文件,之后再线上生产环境windows平台上用C++代码直接调用预先训练好的模型完成预测的工作.因为目前tensorflow提供的C++的API比较少,所以参考了以上几篇已有的日志,做个总结.这里编译出Tenso

    在虚拟环境tf中安装完tensorflow后,在虚拟环境tf打开的jupyter里发现只有一个kernel-python3,新建一个文件, import tensorflow as tf ,发现报错,没有tf这个模块.    一开始还以为是tf的问题安装失败,后来才意识到是jupyter的问题.因为在虚拟环境tf中,虽然有jupyter(或者自己再安装pip install jupyter,他会提示说已存在),但这个jupyter还是原python环境中的jupyter.在虚拟环境tf中

程序功能:编写程序在屏幕中间显示“a”~“z”,并可以让人看清,这个任务比较好实现. (1)在b800:[ 160*12+40*2]处存入a的ASCII码.(2)在循环中使用一个100000000000H次的循环空转达到延迟效果.(3)按键盘引发int9中断改变颜色 那么如何实现,按下Esc 键后,改变显示的颜色呢? 键盘输入到达60h 端口后,就会引发9号中断,CPU 则转去执行int 9中断例程. 我们可以编写int 9中断例程,功能如下: (1)从60h 端口读出键盘的输入: (2)调