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今日期待しているのは政府系じゃなくて昔からある短期筋による日本のGW狙いのおふざけです。 手法は、GW前に暴騰させ、GW内にUGをかまして多くのLCを誘い、GWが終わる頃キッチリGW前の価格に戻るというもの。
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15分50秒 https://youtu.be/CIcS4qE8Ssw?si=0VF3UG7yMY7EZjxN
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シマエナガさん、UGって何のことですか?
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UGって?何ですか?
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まあ介入でもなんでもよいからUGしてほしい立場ではあるんだけど、実際UGが起きる時のチャート形状ってあって、今の形はそうじゃないんだよね。 一昨年のCPIとその数日後の2発はまともにその形で直前に入れた売りであっという間に6円近く貰えたけど。
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h ttps://www.youtube.com/watch?v=uG2R8EMGbqU 【ワ〇〇ン 】皆様を裏切って申し訳ございませんでした 20,659 回視聴 2024/04/23 1 時間前 おみそちゃんねる【世界どん深闇ニュース】11分08秒 11:09
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【ワ〇〇ン 】皆様を裏切って申し訳ございませんでした https://youtu.be/uG2R8EMGbqU?si=hXU4JDnPbevfH1sm
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求人情報は、dodaエージェントサービス 株式会社ネットスターズ ■事業内容: 当社は日本で最初にQRサービスを提供し、現在ではPayPayやd払いを始めとして20のQR決済ブランドを取り扱い、流通系を中心に1.5万社以上が利用するQRプラットフォーム提供会社です。 https://doda.jp/DodaFront/View/JobSearchDetail.action?jid=3009690733&cid=001005229319003&utm_id=001005229319003&argument=MC76WbSa&dmai=a65b77d4713654&rtbhc=NIbrYsgNVoLtKLIhw7L0mySYVjyn6Zj18CMUB7WV6IE.3009690733.1713773038887.0.BnSI064ug4taZYCYQV2Z
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Kudanは一瞬で読み取った点群から 自己位置推定とマッピング(SLAM)を同時にやってのけてる企業である。 点群生成するだけなら、点群に色付けするだけなら3流企業でも出来る。 SLAMとは? SLAMの作り方 https:// jp.mathworks.com/help/nav/ug/perform-lidar-slam-using-3d-lidar-point-clouds.html 3 次元 LiDAR 点群を使用した SLAM の実行 ※一部抜粋 この例では、点群処理アルゴリズムと姿勢グラフの最適化を使用して、収集された 3 次元 LiDAR センサー データに "自己位置推定と環境地図作成の同時実行" (SLAM) アルゴリズムを実装する方法を説明します。この例の目標は、ロボットの軌跡を推定し、3 次元 LiDAR 点群と推定された軌跡から環境の 3 次元占有マップを作成することです。 ここで示す SLAM アルゴリズムでは、正規分布変換 (NDT) に基づく点群レジストレーション アルゴリズムを使用して軌跡を推定し、ロボットが同じ場所を通るたびに信頼領域ソルバーを使用した SE3 姿勢グラフの最適化を使用してドリフトを減らします。 データの読み込みと調整可能なパラメーターの設定 ある駐車場で Clearpath™ Husky ロボットから収集した 3 次元 LiDAR データを読み込みます。この LiDAR データには、"n" 行 3 列の行列の cell 配列が格納されています。ここで、"n" は取得された LiDAR データ内の 3 次元の点の数で、列は取得された各点に関連付けられている "xyz" 座標を表します。 Get outputFolder = fullfile(tempdir,'ParkingLot'); dataURL = ['https://ssd.mathworks.com/supportfiles/lidar/data/' ... 'NatickParkingLotLidarData.tar']; pClouds = helperDownloadData(outputFolder,dataURL); 点群レジストレーション アルゴリズムのパラメーター 点群レジストレーション アルゴリズムを使用した軌跡の推定のパラメーターを指定します。maxLidarRange で 3 次元レーザー スキャナーの最大範囲を指定します。 Get maxLidarRange = 20; 屋内環境で取得された点群データには床面と天井面の点が含まれていて、点群レジストレーション アルゴリズムで混同されます。次のパラメーターにより、一部の点が点群から削除されます。 referenceVector - 床面の法線方向。 maxDistance - 床面と天井面を削除するときのインライアの最大距離。 maxAngularDistance - 床面と天井面を当てはめるときの基準ベクトルからの最大角度偏差。 Get referenceVector = [0 0 1]; maxDistance = 0.5; maxAngularDistance = 15; レジストレーション アルゴリズムの効率と精度を高めるために、randomSampleRatio で指定したサンプル比の無作為抽出を使用して点群がダウンサンプリングされます。
「えげつない人」外国人観光客続…
2024/04/29 23:10
「えげつない人」外国人観光客続々 7千円超の豪華海鮮丼に1万円超のステーキ串堪能 円安どこまで? https://www.youtube.com/watch?v=LiS7mRxy6Ug 日本安いね! 日本人も安い! 安倍と黒田のプレゼント!