关于GAAS

2023-05-16

官网

https://www.gaas.dev/

 

https://gitee.com/gaasdev/GAAS

 

github地址

https://github.com/generalized-intelligence/GAAS

 

 

教程目录(这个是在七月在线的GAAS课程里面看到的,他们用的这里的)

https://gaas.gitbook.io/guide/software-realization-build-your-own-autonomous-drone/wu-ren-ji-zi-dong-jia-shi-xi-lie-part-3-zai-wu-gps-huan-jing-xia-tong-guo-slam-shi-xian-wei-zhi-gu-j

 

 

 

 

GAAS也是用的TX2

http://nvidia.zhidx.com/content-6-1700-1.html

本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

关于GAAS 的相关文章

  • SIFT(单目3D重建和全景视频拼接都用到了!)

    我发现无论是单目SLAM里面 xff0c 还是全景视频拼接里面 xff0c 都用到了SIFT xff01 xff01 xff01 xff01 xff01 xff01 这是我今晚发现的 xff01 xff01 xff01 xff01 xff0
  • 集成学习

    中科院人工智能学院面试的时候有问到 xff0c 集成学习有哪些方法 xff0c 各自的优缺点 是因为我在简历上写了KPI异常检测最后需要通过无监督学习或者集成学习来解决 说实话我对集成学习的概念没那么清晰了 xff0c 我只记得裴丹用的随机
  • float a=1.0f 这里的1.0f中的 f 代表什么?有什么意思?

    最近看正点原子飞控源码会发现 xff0c 经常出现这种0 f xff0c 我以前玩单片机似乎没碰到过
  • 基于机器学习的KPI自动化异常检测(裴丹)

    可以看到确实就是用的随机森林
  • 原来全景拼接用的关键点检测,这样很多就说得通了

    原来全景拼接用的关键点检测 xff0c 这样很多就说得通了 xff0c 特别是手机自动多张合成一张全景照片时 xff0c 有的效果真的是不错的 xff0c 是的 xff0c 真的拼接得不错 xff0c 应该不是一个死的模板死套死拼的 xff
  • 从Bayesian Deep Learning到Adversarial Robustness新范式

    作者 王灏 毛成志 单位 Rutgers University Columbia University 研究方向 贝叶斯深度学习 对抗鲁棒性 拖延症赶在 2021 结束前来介绍一下我们 ICCV 2021 上基于 Bayesian Deep
  • 随机森林

    现在看我当时中科院人工智能学院面试时随机森林大部分说错了 我现在可以大体说出随机森林怎么弄的了 xff0c 当然前提要理解决策树 xff0c 建议去看周志华西瓜书里写的 xff0c 非常详细 xff0c 很不错 想想为什么要用随机森林 xf

随机推荐

  • 你工作过他们一般会对你工作时的实际的项目感兴趣

    你工作过他们一般会对你工作时的实际的项目感兴趣 xff0c 实际投入运营的项目感兴趣 xff0c 学校里的小打小闹的那种课本上的项目可能就没多少兴趣 xff0c 所以你工作时的项目务必要重视起来 xff0c 好好准备 面试国科大时他们就直接
  • 决策树

    我发现你连决策树都还没有完全弄明白 这有一篇写得不错的 xff0c 可以理解决策树的构建是个递归的过程 那决策树到底是二叉树还是三叉树 xff1f 具体放在哪个叶节点下怎么定的 xff1f 这个就是递归过程返回的条件 xff0c 那三个条件
  • boosting

    https blog csdn net qq547276542 article details 78304454 utm medium 61 distribute pc relevant t0 none task blog OPENSEAR
  • 我觉得一些非常有效的时间序列分析方法,对于KPI异常检测

    其实我当时觉得差分就挺好的了 xff0c 只是觉得方法过于简单 xff0c 总想弄点高级的方法 确实阈值和差分已经很不错了 xff0c 是很基础但也是很不错的方法 xff0c 裴丹的14个检测器最开始的两个就是阈值和差分 其实我真的觉得这两
  • VAE变分自编码器

    你在简历上写上基于VAE得KPI异常检测 xff0c 然后去面试 xff0c 会倒逼着你把VAE弄会弄清楚弄透彻 实际就是让你去跟别人讲
  • 说实话光一个KPI异常检测问题就让我接触了非常多的机器学习算法了。

    说实话光一个异常检测问题就让我接触了非常多的机器学习算法了 xff0c 我感觉由一个问题深入感觉还是不错的 你再去系统地学机器学习也会轻松很多 有一个落地场景感觉也是不错的 你但在那学机器学习算法 xff0c 但是没有合适的应用场景 xff
  • 王道给的职业发展,我感觉不错。

  • 去成为一个开源项目/社区的主要贡献者

    你要是真正想从事一方面 xff0c 不要在那抱怨没有机会 xff0c 你真正对那一方向感兴趣 xff0c 你就去自己做 xff0c 甚至成为那方面的开源项目的积极贡献者 xff0c 你都不需要怎么证明自己 xff0c 你再去找这方面的工作
  • SIGAI机器学习算法地图

    摘自 xff1a https blog csdn net SIGAI CSDN article details 80991031
  • KDD 2022 | 图“预训练、提示、微调”范式下的图神经网络泛化框架

    作者 社媒派SMP 来源 社媒派SMP 本文是SIGKDD 2022入选论文 GPPT Graph Pre training and Prompt Tuning to Generalize Graph Neural Networks 的解读
  • 独立森林

    独立森林是周志华提出的 xff0c 是一种无监督的异常检测算法
  • VR直播白皮书

    由华为和联通出的这个VR直播白皮书我感觉很不错 xff0c 我网盘里有 xff0c 搜白皮书可以搜到 xff0c 比较系统讲解了基于5G的VR直播系统 让我想起当初诺基亚的 业内首个基于5G的端到端VR直播解决方案 在这本白皮书里面应该可以
  • AIOps白皮书推荐的异常检测解决方案

    这和腾讯的Metris是一个思路 xff08 我发现上面AIOps白皮书的图就是腾讯织云异常检测框架的图 xff01 包括AIOps白皮书上的框图没有ABtest模块 xff0c 而腾讯织云的框图有ABtest模块 xff0c 而且AIOp
  • 智能问答

    我当初看到NOKIA专家组开会讨论这个 xff0c 预算20万 想做一个这个 xff0c 现在在AIOps白皮书里面看到了 xff0c 看来也是属于AIOps的一部分 也怪不得他们要做这个
  • 发现一本讲人工智能在电信行业应用的书《人工智能技术商业应用场景实战》

    发现一本讲人工智能在电信行业应用的书 人工智能技术商业应用场景实战 这挺符合我之前的工作背景 xff0c 而且也讲到了智能运维 xff0c 而且其中一个作者参与了AIOps白皮书的编写 看来这本书 xff0c 再让你像一个你以前工作背景的项
  • 使用GnuRadio + OpenLTE + SDR 搭建4G LTE 基站(上)

    摘自 xff1a https www freebuf com articles wireless 108417 html 使用GnuRadio 43 OpenLTE 43 SDR 搭建4G LTE 基站 xff08 上 xff09 漏洞盒子
  • GSM BTS Hacking: 利用BladeRF和开源BTS 5搭建基站

    GSM BTS Hacking 利用BladeRF和开源BTS 5搭建基站 引文 如果你已经购买了Nuand xff08 官方 xff09 BladeRF x40 xff0c 那么就可以在上面运行OpenBTS并可以输入一些指令来完成一些任
  • 深度学习方法的分类

    最近写PPT要写个深度学习所有方法的一个梳理 xff0c 发现很少有书系统讲深度学习到底囊括哪些方法 xff0c 大多都是讲下CNN RNN就完了 xff0c 包括 深度学习 这本书也没有明确讲深度学习具体包含哪些方法 机器学习有哪些方法很
  • 使用Minifly打造基于视觉感知的跟踪无人机

    摘自 xff1a https www cnblogs com kryo p 11278565 html 使用Minifly打造基于视觉感知的跟踪无人机 前言 xff1a 本文介绍一种可行的解决方案来实现基于视觉感知的跟踪无人机 由于本人能力
  • 关于GAAS

    官网 https www gaas dev https gitee com gaasdev GAAS github地址 https github com generalized intelligence GAAS 教程目录 xff08 这个