When Non-Convex Modeling meets Hyperspectral Remote Sensing

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第一次看高光谱相关的paper，大概？由于光谱波段之间的高度相关特性，高光谱图像受到信息冗余的影响，这可能会降低在某些极端条件的情况下对材质的判别能力。此外，高光谱纬度沿着光谱域的逐渐增加，需要大存储功能和高性能计算。因此，对高光谱图像进行降维处理，具有重要的研究和实际意义。

本文从无监督、监督和半监督模型三个方面介绍基于非凸模型的高光谱图像降维方法。

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《组合优化》部分结果整理-1

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​ 《Combinatorial Optimization Theory and Algorithms(6th,2018)》是一本内容相当广泛而全面的教材，但因其证明的晦涩使人望而却步，本文的目的是整理本学期所学内容涉及的相关结果，仅给出概括性描述，如对相关结果感兴趣，可从此书中找到相关内容及引文。

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ORB_SLAM2的Rviz可视化

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最近我在考虑能不能使用RVIZ可视化ORB_SLAM2,突然发现一位前辈的分享,为防止以后大佬删除了,我fork到了自己的github,这里做个笔记,记录一下.

这篇博客主要分析一下相关代码

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Autoware

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Autoware最早是由名古屋大学研究小组在加藤伸平教授的领导下于2015年8月正式发布，2015年12月下旬，加藤伸平教授创立了Tier IV，以维护Autoware并将其应用于真正的自动驾驶汽车。

随着时间流逝，Autoware已成为公认的开源项目，Autoware也是世界上第一个用于自动驾驶“多合一”开源软件，在业内使用也较为广泛。

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图像语义融合关键技术知识点

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图像融合是将两个或多个具有互补信息和冗余特性的图像进行多层次、多级别、多方向的综合处理，减小图像的冗余性和模糊性，使得融合后的图像信息更丰富、更精准、更可靠，为后续的图像检测、图像识别、图像分类、图像理解等相关研究和应用提供技术基础。

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关于脉冲特征提取的想法

字数统计: 772字   |   阅读时长: 2分

选的毕设题目是《脉冲信号的智能提取软件设计》，虽然之前基本没处理过脉冲数据，但是数据处理的套路都差不多，无非先进行数据清洗，然后去直流、降噪，再对信号进行加窗（滤波、分析信号得到想要频段内的信号），再通过一些方法，如FFT、小波或者一些其他变换，通过这些变换得出频率成分，异常特征值。

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    缺失模块。
    1、请确保node版本大于6.2
    2、在博客根目录（注意不是yilia根目录）执行以下命令：
    npm i hexo-generator-json-content --save

    3、在根目录_config.yml里添加配置： 

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计算机科学先驱阿兰·图灵说，“We can only see a short distance ahead, but we can see plenty there that needs to be done.”<br> 我们只能向前看到一小段未来，但我们可以在那里看到足够多可以做的事。很难说当代一个受过良好教育的人，一个理解银河系、理解宇宙演化史、理解现代社会法则的人和16世纪一个仍然相信地球是平的的人有什么本质的区别。看起来16世纪的你一定会比21世纪的你更愚蠢，但从未知的方面看，两者其实同等幼稚。今天宏大的宇宙观可能就是另一个版本的平坦地球，如果被25世纪的人观察的话。正因为如此，图灵的话才会有意义。正是因为所有人都没有大自然聪明，才会有文明的发展，才会有人秉持真理去挑战所谓的人类权威；正是因为问题永远都无法完善，才会有生机与希望，才会有足够多的工作可以做。 所以我想实际上图灵是在说，既然都离不开这艘飞船，那就让我们在这里做一些可以做的事吧，或许会有些惊喜也说不定呢。