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Chris

  • 信息檢索導論

    信息檢索導論, 斯坦福大學Chris manning等編, 劍橋大學2007版,preprint版 pdf

    標簽: 信息檢索

    上傳時間: 2013-12-06

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  • Windows WDM設備驅動程序開發指南

    Windows WDM設備驅動程序開發指南 Chris Cant著 孫義 等譯

    標簽: Windows WDM 設備 開發指南 驅動程序

    上傳時間: 2018-09-06

    上傳用戶:splcxy

  • College Physics (大學物理) 第9版

    Raymond A. Serway和Chris Vuille撰寫的《大學物理》(第9版)可幫助學生掌握物理概念,提高其解決問題的能力,并豐富他們對周圍世界的理解。Serway / Vuille提供了一致的解決問題的策略和無與倫比的工作示例,以幫助學生對物理學產生真正的理解。該標題的WebAssign組件使學生獲得即時反饋,教程,視頻和交互式電子書。

    標簽: 大學物理

    上傳時間: 2022-04-13

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  • 視覺SLAM十四講-草稿版

    視覺SLAM十四講一書的草稿版,系統介紹了視覺SLAM(同時定位與地圖構建)所需的基本知識與核心算法,既包括數學理論基礎,如三維空間的剛體運動、非線性優化,又包括計算機視覺的算法實現,例如多視圖幾何、回環檢測等。此外,還提供了大量的實例代碼供讀者學習研究,從而更深入地掌握這些內容。可以作為對SLAM 感興趣的研究人員的入門自學材料,也可以作為SLAM 相關的高校本科生或研究生課程教材使用。        適讀人群 :本書適合對SLAM感興趣的讀者閱讀,也適合有志于從事計算機視覺、機器人研究等領域的廣大學生閱讀,可作為SLAM技術的入門教材。  SLAM技術是全自動無人駕駛、無人機、機器人等人工智能產品的核心技術之一。   作者是SLAM領域非常杰出的青年專家。   書中不僅有深入淺出的講解,同時注重理論和實踐結合,大大降低了國內學生和相關從業者的進入門檻。         隆重向讀者推薦《視覺SLAM十四講:從理論到實踐》。一方面本書是業界少有的涵蓋從基礎理論到代碼實例,系統性講解SLAM的書;另一方面,本書的作者和地平線頗有淵源,高翔曾經是我們的算法實習生,顏沁睿是自動駕駛算法工程師,都是在SLAM領域非常杰出的青年專家,走在技術實踐前沿。在移動互聯網大潮之后,自動駕駛、無人機、服務機器人等人工智能硬件會成為下一個產業爆發點,其中關鍵的技術之一就是動態定位和環境建模的SLAM技術。本書是國內非常有價值的有關SLAM技術的書籍,適合有志于從事機器人技術的研究生和工程師,一定會讓讀者很有收獲。   ——地平線機器人創始人,中國人工智能學會副秘書長,余凱   我在新加坡和加拿大給學生講視覺SLAM時常常覺得缺乏一本適合初學者的教材。高翔博士的《視覺SLAM十四講:從理論到實踐》從基礎的四元數、李代數講起,涵蓋了卡爾曼濾波、Bundle Adjustment、Pose-Graph等高級優化工具。書中更有zui近十多年成功系統的概述,從2003年的MonoSLAM直到2016年的ORB-SLAM。通篇既有清晰的理論敘述,又輔以大量示例程序,是一本非常好的視覺SLAM教材。   ——加拿大西蒙弗雷澤大學終身教授,譚平   視覺SLAM隨著近年增強現實、無人駕駛等應用的興起而重新獲得重大關注。視覺SLAM屬于計算機視覺和機器人研究的交叉領域,因此涉及的基礎知識廣而分散。國內專門的研究機構相對較少,因此學生入門的門檻較高。幸運的是,本書不僅有深入淺出的講解,同時注重理論和實戰的結合,大大降低了國內學生和相關從業者的進入門檻。因此,本書非常值得初學者學習實踐。   ——網易感知與智能中心增強現實算法架構師,劉海偉   作者的這本書既是通俗有趣的高科技演義,又是足以指導研發實踐的翔實教程,對國內SLAM 界而言可謂意義重大。我甚至發現有不少目前圈內的一流人才都是因為看了本書的早期章節才決定進入這個行業并快速成長起來的。   本書里所涵蓋的知識面、技術細節,甚至是某些寶貴的實踐經驗,對國內剛剛起步的虛擬現實和增強現實(VR/AR)、無人機、無人車、機器人等行業而言,都將產生深遠影響!   ——uSens凌感科技聯合創始人/首席運營官,時馳(Chris)博士 

    標簽: 計算機視覺 SLAM

    上傳時間: 2022-05-23

    上傳用戶:kingwide

  • 從感知機到深度神經網絡帶你入坑深度學習

    從感知機到深度神經網絡帶你入坑深度學習機器學習工程師Adi Chris最近學習完吳恩達在Coursera上的最新課程后,決定寫篇博客來記錄下自己對這一領域的理解。他建議通過這種方式可以有效地深入理解一個學習主題。除此之外,也希望這篇博客可以幫助到那些有意入坑的朋友。言歸正傳。在我正式介紹深度學習是什么東西之前,我想先引入一個簡單的例子,借以幫助我們理解為什么需要深度神經網絡。同時,本文附有使用深度神經網絡模型求解異或(XOR)問題的代碼,發布在GitHub上。異或問題何為異或問題?對于給定的兩個上進制輸入,我們通過異或邏輯門得到一個預測輸出,這 過程 為異或問題。注意,輸入不相等時輸出為1,否則為0。1展示了異或函數的所有可能的輸出結束:

    標簽: 深度神經網絡

    上傳時間: 2022-06-19

    上傳用戶:canderile

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