特龙智慧-GMapping
特龙智慧 我在大二上学期购买了《概率机器人》一书，当时还没有学概率论，所以我看不懂（但是我大受震撼）。大二下的暑假曾经学了一段时间，但是没有深入，到第五章就结束了。直到现在，大四了，项目有这方面的需求了，才重新开始看特龙(Sebstian Thrun)这本口碑很好的书。尽管这本书是2006年出版…
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文章67
全部归档CUDA踩坑实录【2】
CUDA II I. Introduction CUDA十分有趣。因为我基本就是做算法和软件的，所以对于计算机体系结构，硬件设计等等了解得不多。尽管个人这方面知识有限，我仍然觉得这方面知识十分必要。Profiler能帮助我们在数据驱动的形式下优化代码，但并不会有助于我一开始就写出高质量、符合相应…
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Correspondence Problem Papers
Correspondence Problem I. Intros The correspondence problem refers to the problem of ascertaining which parts of one image correspond to which parts o…
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CUDA踩坑实录【1】
CUDA I I. Introduction 在复现A Decomposition Model for Stereo Matching这篇论文的时候，发现其Sparse matching并不是直接的pytorch实现。本来我想直接pytorch了事的，但仔细一思考后觉得虽然反向传播实现不用考虑了…
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【笔记】两篇双目相关论文
Stereo! 最开始的时候，我在人机所的工作是搞双目开发，但是当时还完全不懂深度学习，觉得这就是个玄学玩意（事实上我现在还是这么觉得，只不过有些简单的网络，具有很好的理论解释，我觉得还挺妙的）。但是当年（也就是2020）的KITTI榜就已经被深度学习刷爆了啊，前100目测98个非传统方法。现在…
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GPU Architecture Intros
GPU 懂GPU加速必须要懂GPU设计，GPU和CPU太不一样了。之前写CUDA的时候感觉都是瞎写。在开学花个时间补了补，花一天时间（没有实践的那种）看完了加州理工的CS179以及一些附属资料： Figure 1. 什么？CUDA是Nvidia的？
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Contrastive Learning Intros
CL I. Introduction 根据个人粗浅的了解，有监督的简单图像分类在高一些奇怪的东西，比如我觉得Inception就很奇怪，强行变宽，更不要说它的改进了。新的网络结构感觉就是，没什么理论道理，全是 empirical xxxx的，让人看得一头雾水，做这样的浅层次理解或者是复现也没有什…
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2D LiDAR Simulator Release Notice
2D LiDAR Simulator V 1.0 2D LiDAR Simulator V 1.0🎇 is built upon the repository🎉🎉: Github🔗: Enigamtisms/Volume2D, which is, recently, updated. Thi…
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诡异bug背后的一些知识
Untitled-NO.1 在构建2D激光雷达模拟器的时候，在某个自定义地图中碰上一个奇怪的bug。当然，我从现在完全弄明白这个问题的角度出发，这个bug一点也不奇怪，反倒是警示我要多查cppreference，使用一个STL提供的工具就要看一份文档。 CPP Reference
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关于变形金刚的一些思考
Transformer I. 引入 在NLP（Natural Language Processing 而不是 Non-Linear Programming）问题中，经常涉及到sequence to sequence的问题，在这种问题上最广为人知的应用就是【机器翻译】： Watch out eve…
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