【重读经典】DeepDriving: Learning Affordance for Direct Perception in Autonomous Driving
标题中的 Affordance 一词，本意是”预设用途，功能特性“，最初在知觉心理学和设计学领域出现。 后来在人机交互领域，Affordance 的含义变成了：一个产品让用户自然领悟到用法的能力。 在机器人领域（自动驾驶和机器人的感知不分家），被引申为可以执行的潜在动作，即在特定情况下哪些动作是可执
深度学习 - 网络的优化 Optimisation for Training Deep Networks
深度学习问题需要一个损失函数，我们的目标就是通过优化算法来最小化损失，即最小化目标（损失）函数。 需要注意的是，优化和深度学习的本质目标有差异：优化关注的是最小（最大）化目标函数，深度学习更关注模型的泛化能力。比如说，训练阶段的目标是最小化训练误差，但深度学习真正关心的是减小泛化误差，也就是推理阶段
可变参数模板和折叠表达式的工程示例
多传感器融合算法往往都需要一个时间同步算法，时间同步算法的输入一般是多个带时间戳的传感器数据。 使用 C++ 不久的人，往往会给这多个传感器的类分别创建实例，在处理的时候再根据传感器数量进行遍历。这样写没有问题，就是不够优雅。 学习可变参数模板和折叠表达式需要先对 C++ 中的 Template 有
Ubuntu开发板多用户开发权限配置指南
本文主要是为了解决多用户在同一台开发板上开发时，导致的 GitHub 等 SSH key 混乱的问题。 Linux 系统多用户 # 切换到管理员权限
sudo su
# 创建用户 wfy（会自动创建 home 目录）
adduser wfy
# 系统会提示设置密码，输入 1（注意：Ubuntu
Kalman Filter原理及公式推导
卡尔曼滤波是一种高效的递归（自回归）滤波器。能够从一系列的不完全及包含噪声的测量中，估计动态系统的状态。卡尔曼滤波会根据各测量值在不同时间下的值，考虑各时间下的联合分布，再产生对未知变量的估计，因此会比只以单一测量值为基础的估计方式要准^{[1]}。 几个值 先说明一下卡尔曼滤波中涉及到的各个值：
C++11及其之后的新特性（简单介绍）
C++11 自动类型推导 auto 需要注意的是： 必须在定义时初始化 auto 类型的变量 auto 类型不能定义数组 一旦初始化，就不可更改类型 auto x = 5;
auto y = 3.14;
auto a; // 错误
auto array[10]; //错误
auto a = 1
ROS1的launch文件
之前一直是 rosrun 方式启动ros节点的, 一是因为懒, 二是因为我只负责一个节点, 用不到 launch 方式. 这次遇到了不能保存 ROS 日志的 bug, 换成 launch 方式启动就能成功保存日志了... Launch文件 ROS中 .launch 文件可以同时启动多个 node,