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华为的老师们好： 已知鱼眼相机接入后经hi3559_0/1去畸变后，视场角减小为100~120，请问是发布到host和mini的两路成像都会有视场角的减小吗？还是只是发布到host上的视场角会减少？
【功能模块】模型相机上初始化报错【操作步骤&问题现象】1、转wk文件正常2、在相机上跑demo，模型加载初始化时报错【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）模型为语义分割模型，demo参考NNIE-Lite上的caffemodel，在ruyi上进行wk模型的转换https://github
2、多种多样的镜头拓展表现力 数码单反相机起源于胶片单反相机，所以同样具有通过更换镜头来应对多种拍摄需求的能力。而小型数码相机的镜头与机身为一体，一般不可更换镜头。小型数码相机不管采用多高倍率的变焦镜头，表现力还是不及可更换镜头的数码单反相机。EOS相机用的EF镜头覆盖从8mm至800
yaw即可。所以可以将用直线来做约束和校准，得到下图的公式： 1.2 Camera 与 Camera 外参标定 作为相机与相机之间的标定，其本质和双目摄像头的标定步骤类似，通过拿到的图像信息来还原点在3D空间下的位置。如果获取两个相机与点的转换关系就可以得到TcamacambT_{cam_a}^{cam_b}Tcamacamb的坐标系变换。
采用sdc相机进行行人检测，当检测到行人后，将此信息通过扩音器放出来；这个实现是只能将检测到的结构化数据，输出以后，经过第三方处理后才能实现；还是本身sdc相机或者其sdk是支持这功能的
8.1.3 相机取景器 QCameraViewfinder类提供了一个相机取景器的小部件。QCameraViewfinder类继承于QVideoWidget类，用于显示多媒体类提供的视频。 (配套代码CH8-1) 使用取景器配合QCamera显示摄像头的图像:
相机刚到，说明书上说ip是：192.168.0.120；但采用相机和电脑直连(设置电脑ip为：192.168.0.100)还是放在一个交换机下，都无法ping 通192.168.0.120，请问这个问题怎么解决
服务公告 全部公告 > 产品公告 > 华为云深度学习服务推理特性(公测)于2018年12月21日00:00（北京时间）下线通知 华为云深度学习服务推理特性(公测)于2018年12月21日00:00（北京时间）下线通知 2018-11-20 尊敬的华为云客户： 华为云计划于2018/12/21
Leopard Aro231相机，部署在host上，实例id为1，硬件接口为B1,配置显示成功，但是无码流，且运行自带接受数据显示如下：
【功能模块】【操作步骤&问题现象】1、只有一个森云相机imx390相机，接在block0的 slotid=3 的位置2、森云相机imx390 配置文件 usrCfg_sensing390_isp.yaml配置文件无修改，执行 /home/mdc/bin/mdc_camera_config
鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
标定文件模板 Vehicle车辆标定文件模板 Camera相机标定文件模板 Lidar激光雷达标定文件模板 父主题： 标定管理
Editor，可以在里面编辑和运行cell。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
destructiveButtonTitle:nil otherButtonTitles: @"打开照相机", @"从手机相册获取",nil]; [myActionSheet showInView:self.view];} <
经网络这一术语来自于神经生物学，然而，虽然深度学习的一些核心概念是从人们对大脑的理解中汲取部分灵感而形成的，但深度学习模型不是大脑模型。没有证据表明大脑的学习机制与现代深度学习模型所使用的相同。你可能会读到一些流行科学的文章，宣称深度学习的工作原理与大脑相似或者是根据大脑的工作原
前言 在使用深度学习时候，我们可以有效地提取出我们想要的结果，但是常常会缺少深度信息（双目测景深会耗费大量的计算资源）。因此将激光雷达和单目摄像头相结合，可以有效的补充室内环境的深度信息，而目前3D的激光雷达成本高昂，这里提供一个2D激光雷达的解决方案。 1. 相机坐标系变换 上文提过
本实验以某数据中心MySQL数据库迁移为例，指导用户掌握DRS迁移流程。 立即实验 基于深度学习算法的语音识别 利用新型的人工智能（深度学习）算法，结合清华大学开源语音数据集THCHS30进行语音识别的实战演练 利用新型的人工智能（深度学习）算法，结合清华大学开源语音数据集THCHS30进行语音识别的实战演练。
epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
全面地讲述深度学习的历史超出了本书的范围。然而，一些基本的背景对理解深度学习是有用的，深度学习经历了三次发展浪潮：20世纪40年代到60年代深度学习的雏形出现在控制论（cybernetics）中，20世纪80年代到90年代深度学习表现为联结主义（connectionism），直到
加智能。借助深度学习，我们可以制造出具有自动驾驶能力的汽车和能够理解人类语音的电话。由于深度学习的出现，机器翻译、人脸识别、预测分析、机器作曲以及无数的人工智能任务都成为可能，或相比以往有了显著改进。虽然深度学习背后的数学概念几十年前便提出，但致力于创建和训练这些深度模型的编程库
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