摘要 此篇是对Map-Based Precision Vehicle Localization in Urban Environments[4]工作的改进，在精度、地图更新、对环境改变和动态障碍物的鲁棒性方面都有所提升。具体而言，环境没有被建模为一个固定的反射强度网格，而是被建模成概率网格，每个网格都独立表达为一个对反射强度的高斯
*Heading ** ** PARTS ** *Part, name=Part-1 *Node 1, 10., 10., 100. 2, 10., 7.5, 100. 3, 10., 5., 100. 4, 10., 2.5, 100.
老早之前写的，修了一些 bug，随便看看就好。 观前提示： 此算法是不完备算法，仅适用于随机数据或想不出其它更好的方法时骗分。 目录： 一、Beam Search算法简介 例题 1 二、Beam Search算法框架 三、适用范围+例题 例题 2 例题 3 四、算法小结 一、Beam Search 算法简介 Beam Search 算
clear all;clc; n=7;% 7 satellite beam i=1; beam_radius=36000*1e3*tan(0.15*pi/180); %satellite beam width % method 1 t=linspace(0,2*pi,n); x=cos(t+pi/6)*sqrt(3)*beam_radius; y=sin(t+pi/6)*sqrt(3)*beam_radius; % method 2 contains center beam point in [
1 什么是Apache Beam Apache Beam是一个开源的统一的大数据编程模型，它本身并不提供执行引擎，而是支持各种平台如GCP Dataflow、Spark、Flink等。通过Apache Beam来定义批处理或流处理，就可以放在各种执行引擎上运行了。 目前支持的SDK语言也很丰富，有Java、Python、Go等。 1.1
1 什么是Apache Beam Apache Beam是一个开源的统一的大数据编程模型，它本身并不提供执行引擎，而是支持各种平台如GCP Dataflow、Spark、Flink等。通过Apache Beam来定义批处理或流处理，就可以放在各种执行引擎上运行了。 目前支持的SDK语言也很丰富，有Java、Python、Go等。 1.1
1 什么是Apache Beam Apache Beam是一个开源的统一的大数据编程模型，它本身并不提供执行引擎，而是支持各种平台如GCP Dataflow、Spark、Flink等。通过Apache Beam来定义批处理或流处理，就可以放在各种执行引擎上运行了。 目前支持的SDK语言也很丰富，有Java、Python、Go等。 1.1 一些
个人觉得讲得比较好的是这个ppt。然后会对物理原理做一点补充，加一点自己的理解。 物理原理 首先CT要解决的问题： 已知光束和detector得到的平面图，求object信息。 物理学定律Beer‘s law： $$\frac{d I}{d s}=-\mu(x(s)) I(s)$$ 描述了光穿过物体的损耗，其中$\mu(x(s))$只与x(s)这个
Qto_BeamBaseQuantities 定义所有梁引用时通用的基准数量。 NameTypeDescription Length Q_LENGTH Länge Physikalische Länge des Balkens ohne Berücksichtigung von Abschrägungen, Ausklinkungen, und ähnliches. Length Total length of the beam, not ta
假设现在有一个简化版的中文翻译英文任务，输入和输出如下，为了方便描述搜索算法，限制输出词典只有{"I", "H", "U"} 这3个候选词，限制1个时间步长翻译1个汉字，1个汉字对应1个英文单词，这里总共3个汉字，所以只有3个时间步长。 中文输入："我" "恨" "你" 英文输出："I" "H" "U" 目标：得到最优的
广告召回现状 现有的广告召回模型一般会分两步： 1. 首先用一个双塔模型去学习user embedding 和 ad embedding 2. 然后对于每个user embedding，用诸如HNSW、ball tree等方法召回相似向量 缺点：模型训练和向量召回是分离的，召回无法反馈到训练 Deep Retrieval 算法介绍 模型结构
生于 LinkedInApache Samza 于 2013 年在 LinkedIn 诞生，并于 2014 年成为 Apache 的顶级项目。现在，LinkedIn 有 3000 多个应用程序在使用它，用它来进行异常检测、欺诈检测、监控性能、通知、实时分析，等等。如果你对这个领域有一定了解的话，那么你该知道，Apache Kafka 是另一个主要的实
下一代大数据处理平台Apache Beam成为Apache顶级项目 iteblog 过往记忆大数据 Apache软件基金会在2017年01月10正式宣布Apache Beam从孵化项目毕业，成为Apache的顶级项目 Apache Beam(原名Google DataFlow)是Google在2016年2月份贡献给Apache基金会的Apache孵化项目，被认为是继MapR
飞桨官网地址：https://www.paddlepaddle.org.cn/hubdetail?name=ernie_gen_lover_words&en_category=TextGeneration ERNIE-GEN 是面向生成任务的预训练-微调框架，首次在预训练阶段加入span-by-span 生成任务，让模型每次能够生成一个语义完整的片段。在预训练和微调中通过填充式生
介绍 本文基于基于该博客的内容改编。 对于beam search，想象你是一位老师，手下有十个班级，每个班级5个学生，每个学生都坐在自己的座位上，每个人成绩都不一样。 如果你很难想象，那么就看看下面的代码实例中的data变量。 现在你的任务是，从一班到十班，每个班级寻找一位学生，然后搭配成为最好
简介 Apache Beam 是谷歌开源的统一批处理和流处理的编程模型和SDK。 核心概念 Pipeline：管道是整个数据的处理流程，包括数据输入，转换，数据输出。每个程序必须创建Pipeline，并通过Pipeline指定执行Runner和执行方式等。 PCollection：Pipeline处理的的分布式数据集。数据集可以是有限的
注解方式 @DefaultSchema(JavaFieldSchema.class) public class Address { public final String city; public final String street; public final int pincode; @SchemaCreate public Address(String city, String street, int pincode) { super()
此示例基于参数化I形截面轮廓和相应的材质截面轮廓集使用定义，说明了具有拉伸实体几何图形的标准箱梁。图439显示了结果形状。 具有直拉伸和参数化轮廓定义的梁。 注意文件中没有颜色信息，显示的颜色已由目标应用程序设置为默认值。
NR中系统消息如MIB - 可用于无线帧同步等，SIB1 - 小区物理信道公共配置等，是驻留一个小区所必需获得的信息，这类系统信息小区是进行周期性广播。 在SI的配置中，系统消息分为BroadCasting和non-BroadCasting，BroadCasting类系统消息基站也是周期性进行广播的，而non-BroadCast
鹰策略（ES）是一个两阶段的过程，由杨等人开发。ES的灵感来源于鹰的觅食行为。 Eagle strategy (ES) is a two-stage process, developed by Yang et al. ES is inspired by the foraging behavior of eagles. 它使用不同的算法进行全局搜索和局部搜索，是一种两级实现的方法。 It
2019-09-10 19:29:26 问题描述：什么是Seq2Seq模型？Seq2Seq模型在解码时有哪些常用办法？ 问题求解： Seq2Seq模型是将一个序列信号，通过编码解码生成一个新的序列信号，通常用于机器翻译、语音识别、自动对话等任务。在Seq2Seq模型提出之前，深度学习网络在图像分类等问题上取得了非常好的效
Diverse Beam Search for Improved Description of Complex Scenes 2019-07-06 14:36:34 Paper: https://www.aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI18/paper/viewPaper/17329 Code: https://github.com/ashwinkalyan/dbs 1. Background and Motivation:
[USACO18DEC]Balance Beam bk讲过的题还是不会 众所周知，期望经常会出现f[i]=a*f[i-1]+b*f[i+1]这样 可以高斯消元、设主元、k*x+b这种搞一搞。 但是，本题显然是：f[i]=max(w[i],a*f[i-1]+b*f[i+1])这种形式。 max很讨厌。 这种期望式子，还是要从实际意义或者某个定值入手。 本题
Empirical Analysis of Beam Search Performance Degradation in Neural Sequence Models 2019-06-13 10:28:44 Paper: [abs] [Download PDF][Supplementary PDF] Eldan Cohen, Christopher Beck ; PMLR 97:1290-1299 Code: 尚无 1. Background and Motivation:
题目链接：洛谷 这道题看起来是个期望题，但是其实是一道计算几何（这种题太妙了） 首先有一个很好的结论，在一个长度为$L$的数轴上，每次从$x$处出发，不停地走，有$\frac{x}{L}$的概率从右端点掉下去，$\frac{L-x}{L}$从左端点掉下去。 这个证明的话，感性理解一下。 令$f_x$表示从$x$处掉到左端点
