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虚拟现实开发之HTC Vive
开箱配置：
主要配置：一个头戴式显示器、两个单手持控制器、一个能于空间内同时追踪显示器与控制器的定位系统（Lighthouse）
以及各种电源线和HDMI是（High Definition Multimedia Interface）的缩写，意思是高清晰度多媒体接口，是一种数字化视频/音频接口技术。
连接HTC…
tf.keras.optimizers.Adam函数
函数原型
tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate0.001,beta_10.9,beta_20.999,epsilon1e-07,amsgradFalse,nameAdam,**kwargs
)函数说明
Adam函数定义了参数更新的方式，模型参数 θ \theta θ的具体更新过程如下所示： 参数leanrning_rate对应于学习…
从loss处理图像分割中类别极度不均衡的状况---keras
文章目录 前言场景loss function一、Log loss二、WCE Loss三、Focal loss四、Dice loss五、IOU loss六、Tversky loss七、敏感性--特异性 loss八、Generalized Dice loss九、BCE Dice loss十、Dice Focal loss十一、Exponential Logarithmic loss 参考 前言
最近在做小目标图…
如何读懂和利用你的微生物多样性测序结果？
再次友情转发：来自杭州谷禾健康的微生物测序和技术科普。工欲善其事，必先利其器；器欲尽其能，必先得其法。另外可以安利一下他们的肠道菌群检测产品 做过16s测序的小伙伴们都知道 测完之后会拿到一份结果报告 但这并不代表可以开始…
Spike-in：微生态16S扩增子绝对定量重磅上线！
16S扩增子测序是一种广泛应用于微生物群落分析的技术，主要用于研究环境样本中微生物的种类、丰度及其生态关系。
然而，传统的16S扩增子测序通常只能提供相对丰度数据，无法准确反映样本中各微生物的绝对数量，导致在一定程度上掩盖…
前景检测算法（七）--ViBe算法
原文：
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9622285 因为监控发展的需求，目前前景检测的研究还是很多的，也出现了很多新的方法和思路。个人了解的大概概括为以下一些： 帧差、背景减除（GMM、CodeBook、 SOBS…
【计算机视觉】基于自组织背景减除的运动目标检测算法
本文根据M. Lucia等人的论文“A self-Organizing approach to background subtraction for visual surveillance applications ”结合自己的理解而成，如果对论文感兴趣的，将在后面给出相应的链接下载，有问题欢迎交流。另转载请注明出处&#…
10X单细胞（10X空间转录组）SeuratPCA分析之三---维度的选取
hello，大家好，今天我们来分享一下有关PCA维度选取的知识，深入探讨一下PCA维度选取的原理，我们首先需要知道的是单细胞PCA分析的降维原理 ，以及10X单细胞10X空间转录组降维分析之PCA轴的秘密,接下来我们就要进行下游的非…
前景检测算法（一）--综述
原文：
https://www.52ml.net/17001.html?utm_sourcetuicool&utm_mediumreferral
运动前景对象检测一直是国内外视觉监控领域研究的难点和热点之一，其目的是从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来，运动前景对象的有效检测对于对象…
DeepSeek R1 给我写了一个基于清晰度排序的图片视频人类检查工具
用于制作深度学习数据集时，快速的浏览图片与视频并勾选需要的文件。
我用了，没问题！ 项目文档 ps：有些部分优化过，代码与文档不符 图片、视频、检查工具，主要用于深度学习数据集制作。
它能辅助人类快速的…
Apollo 10.0 Public Road Planner 详解（Planning代码学习）（五）
速度规划 速度规划概况一、 明确速度规划的坐标系二、 不同主车行为在st图投影三、具体TASK任务 基于动态规划的速度规划一、对路程和时间进行采样二、动态规划状态转移方程1. 障碍物cost计算：2. 距离cost计算3. 节点之间状态转移cost计算4. 总的代价转移方程 基于二…
带避障功能的MPC局部路径规划+跟踪控制学习笔记
目录
1 轨迹跟踪MPC设计
1.1 非线性模型预测控制算法
1.1.1 非线性MPC概述
1.1.2 基于动力学的车辆点质量模型（非线性、连续）
1.1.3 离散化为预测模型 1.1.4 避障功能函数及MPC目标函数
1.1.5 5次多项式拟合
1.2 代码实现
S 函数框架
初始化子…
微生物测序报告中的多样性数据详细解读
随着技术的发展，高通量测序技术已成为研究微生物群落的重要工具。这种技术使得科学家们能够解析巨量微生物DNA序列，从而获得丰富的微生物组数据，包括16S rRNA基因、ITS序列和宏基因组。然而，这些数据只是迈向揭示微生物群落复杂性…
3、微生物α多样性分析-R
α多样性主要关注局域均匀生境下的物种数目，因此也被称为生境内的多样性（within-habitatdiversity）。群落生态学中研究微生物多样性，通过单样品的多样性分析（α多样性）可以反映微生物群落的丰度和多样性&am…
![[CTO札记]架构改造(SOBS)4原则](http://pic.002.xiahunao.cn/mzlw/[CTO札记]架构改造(SOBS)4原则)
[CTO札记]架构改造(SOBS)4原则
上周我在‘ [CTO札记]架构的改造是个持续、全面、螺旋的过程’一文中提到了架构改造的3个过程特点，不过‘分步进行’这条最重要的没有明确，因此现在重新整理成‘架构改造4原则’。 本文转自DavyYew 51CTO博客，原文链接： http://bl…
图像处理之前景检测（四）之自组织背景检测（SOBS）（转载）
图像处理之前景检测（四）之自组织背景检测（SOBS）（转载） 一种基于自组织神经网络（ self-Organizing through artificial neural networks ）的背景减除算法（简称 SOBS 算法&…
【背景建模】SOBS
SOBS（self-Organizing through artificial neural networks）是一种基于自组织神经网络的背景差分算法，主要是借鉴神经网络的特性，一个网络输入节点，对应多个中间节点，将背景模型中的一个像素映射到模型的多…
前景检测算法（十）--SOBS算法
 SOBS（self-Organizing through artificial neural networks）是一种基于
自组织神经网络的背景差分算法，主要是借鉴神经网络的特性，一个网络输入节点，对应多个中间节点，
将背景模…
