利用矢量传感器阵列隐含的多平移不变特性，可构建出三阶输出数据张量；
进而利用张量PARAFAC分解算法（交替最小二乘，ALS）完成信号DOA-极化联合估计。
该算法为R.Bro&N.D.Sidiropoulos于1998年提出，是PARAFAC分解应用于矢量阵列信号处理的早期成果。
进而利用张量PARAFAC分解算法（交替最小二乘，ALS）完成信号DOA-极化联合估计。
该算法为R.Bro&N.D.Sidiropoulos于1998年提出，是PARAFAC分解应用于矢量阵列信号处理的早期成果。
2024/5/10 12:35:39
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在屏幕中心绘制原始图形，通过按钮实现平移、比例、旋转、反射和错切这5种变换。
在屏幕中心绘制原始图形，通过按钮实现平移、比例、旋转、反射和错切这5种变换。
在屏幕中心绘制原始图形，通过按钮实现平移、比例、旋转、反射和错切这5种变换。
2024/5/8 8:16:34
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论文+翻译+PPT+代码+动画视频PoseCNN：AConvolutionalNeuralNetworkfor6DObjectPoseEstimationinClutteredScenes；
机器人与现实世界进行交互时，对已知目标的6D姿态估计至关重要。
由于对象的多样性，以及由于对象之间的杂波和遮挡而导致场景的复杂性，使得该问题具有挑战性。
本文介绍了一种用于6D目标姿态估计的新型卷积神经网络PoseCNN。
PoseCNN通过在图像中定位物体的中心并预测其与摄像机的距离来估计物体的三维平移。
通过回归到四元数(w,x,y,z)表示来估计物体的三维旋转。
机器人与现实世界进行交互时，对已知目标的6D姿态估计至关重要。
由于对象的多样性，以及由于对象之间的杂波和遮挡而导致场景的复杂性，使得该问题具有挑战性。
本文介绍了一种用于6D目标姿态估计的新型卷积神经网络PoseCNN。
PoseCNN通过在图像中定位物体的中心并预测其与摄像机的距离来估计物体的三维平移。
通过回归到四元数(w,x,y,z)表示来估计物体的三维旋转。
2024/4/26 2:23:44
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卷积神经网络python实现。
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积或相关计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning）的代表算法之一[1-2]。
由于卷积神经网络能够进行平移不变分类（shift-invariantclassification），因此也被称为“平移不变人工神经网络（Shift-InvariantArtificial
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积或相关计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning）的代表算法之一[1-2]。
由于卷积神经网络能够进行平移不变分类（shift-invariantclassification），因此也被称为“平移不变人工神经网络（Shift-InvariantArtificial
2024/4/12 15:49:47
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该资源主要参考我的博客【数字图像处理】六.MFC空间几何变换之图像平移、镜像、旋转、缩放详解，博客地址http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/46345299主要讲述基于VC++6.0MFC图像处理的应用知识，要通过MFC单文档视图实现显示BMP图片空间几何变换，包括图像平移、图形旋转、图像反转倒置镜像和图像缩放的知识，并结合前一篇论文灰度直方图进行展示。
其中代码中含有详细注释。
免费资源，希望能结合原文学习，也期望对你有所帮助，尤其是初学者！By:EastmountBUG修改见原文
其中代码中含有详细注释。
免费资源，希望能结合原文学习，也期望对你有所帮助，尤其是初学者！By:EastmountBUG修改见原文
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文档为机器视觉，手眼系统标定部分的论文，对手眼系统的标定的理解很有帮助.一共有4篇分别为：工业机器人手眼标定技术研究简便高精度的机器人手眼视觉标定方法无标定摄像机手眼系统平移下的目标深度估计一种新的机器人手眼关系标定方法
2024/3/11 17:43:49
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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