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阅读笔记: Robust Vehicle Localization in Urban Environments Using Probabilistic Maps

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

beam.inp

*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.

Beam Search

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

使用matlab绘制卫星点波束的定点位置(数量7)

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 [

Apache Beam入门及Java SDK开发初体验

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

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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

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【CT】Filtered Backprojection原理(parallel-beam&fan-beam)

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

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

beam search

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

字节跳动广告召回端到端算法 - Deep Retrieval 算法

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

实时流处理新选择:LinkedIn重磅发布Samza 1.0

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

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

使用飞桨模型生成情话情诗

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

[NLP] beam search的简单案例实现

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

Beam简介

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

Beam Schema定义

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()

IfcExtrudedAreaSolid—Beam extruded solid

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/5G - On demand SI

  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

【源码】PSO_Eagle:基于ES的粒子群优化算法仿真与示例

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

介绍 Seq2Seq 模型

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

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

[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

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:   

Luogu5155 [USACO18DEC]Balance Beam

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