武汉大学i2Nav实验室的开源代码OB- GINS
时间: 2023-11-20 21:07:30 浏览: 654
武汉大学i2Nav实验室开源的OB-GINS是一个基于图神经网络的开源软件，用于解决图结构数据上的分类、聚类、链接预测等问题。OB-GINS的主要特点是引入了基于残差的动态权值函数，可以更好地处理节点之间的关系，提高了模型的准确性和鲁棒性。
OB-GINS的开源代码包含了使用Python语言编写的模型训练和测试代码，以及使用C++语言编写的部分模块。该代码库提供了多个数据集的示例，可以方便地进行实验和测试。
OB-GINS的开源代码已经发布在GitHub上，任何人都可以下载和使用。如果您对图神经网络感兴趣，可以尝试使用OB-GINS进行相关问题的解决。
相关问题
武汉大学i2Nav实验室的开源代码OB- GINS开源代码地址
武汉大学i2Nav实验室开源的OB-GINS的代码地址在GitHub上，您可以通过以下链接访问：
https://github.com/i2nav/OB-GINS
在这个链接中，您可以找到完整的OB-GINS代码仓库，包括模型训练和测试代码以及使用C++编写的部分模块。仓库中还包含了多个数据集的示例和模型的预训练权重，方便用户进行实验和测试。
如果您对图神经网络和OB-GINS感兴趣，可以前往GitHub仓库了解更多信息。
武汉大学开源kf-gins如何跑自己的数据
### 使用武汉大学 kf-gins 开源项目运行自定义数据
要使用武汉大学的 `kf-gins` 项目来处理自定义数据，可以按照以下方法进行配置和调整：
#### 数据准备
为了使 `kf-gins` 能够正常工作，需要准备好 GNSS 和 INS 的原始测量数据。这些数据通常包括但不限于时间戳、位置、速度、姿态以及 IMU 测量值（加速度计和陀螺仪）。确保数据格式与项目的输入要求一致。
- **GNSS 数据**: 需要有伪距观测值及其对应的卫星星历信息。
- **IMU 数据**: 提供高频率的时间序列惯性传感器读数，如三轴加速度和角速率[^2]。
#### 修改代码适配新数据流
针对不同的硬件平台或者采集方式可能产生的差异，在导入个人收集到的新数据之前，需修改部分核心算法逻辑以适应特定场景需求。比如在 imu预积分过程中涉及到重力补偿项计算时可能会因为坐标系转换等原因造成偏差，则应仔细核对该部分内容并作出相应修正。
以下是几个关键环节的操作指南：
1. **更新初始化参数**
- 打开程序中的配置文件夹下的`.cfg`设置文档，找到关于初始状态估计的部分，依据实际状况重新指定纬度经度高度等地理坐标的初值还有东向北向上方向的速度分量大小等等属性值。
2. **定制化imuPreintegration模块**
```cpp
void newImuProcess(const Eigen::Vector3d &acc, const Eigen::Vector3d &gyr){
// 实现具体功能...
}
```
3. **调整ekfUpdate机制**
当接收到新的GPS定位结果后触发卡尔曼增益矩阵K重新构建过程，并利用当前时刻的状态转移方程预测下一阶段最优解。
```cpp
void gnssUpdate(const Eigen::VectorXd &z_gps){
auto temp = H * Cov_ * H.transpose() + R;
Eigen::MatrixXd K = Cov_ * H.transpose() * temp.inverse();
Eigen::MatrixXd I;
I.resizeLike(Cov_);
I.setIdentity();
I -= K*H;
dx_ += K*(z_gps-H*dx_);
Cov_ = I*Cov_*I.transpose()+K*R*K.transpose();
}
```
通过以上步骤完成整个系统的搭建之后就可以加载本地存储好的测试样本集来进行验证实验了。
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1. 数据集概述：
该数据集名为“U.S. International Air Traffic data(1990-2020)”，记录了美国与国际间航空客运和货运的详细统计信息。数据集涵盖的时间范围从1990年至2020年，这说明它包含了长达30年的时间序列数据，对于进行长期趋势分析非常有价值。
2. 数据来源及意义：
此数据来源于《美国国际航空客运和货运统计报告》，该报告是美国运输部(USDOT)所管理的T-100计划的一部分。T-100计划旨在收集和发布美国和国际航空公司在美国机场的出入境交通报告，这表明数据的权威性和可靠性较高，适用于政府、企业和学术研究等领域。
3. 数据内容及应用：
数据集包含两个主要的CSV文件，分别是“International_Report_Departures.csv”和“International_Report_Passengers.csv”。
a. International_Report_Departures.csv文件可能包含了以下内容：
- 离港航班信息：记录了各航空公司的航班号、起飞和到达时间、起飞和到达机场的代码以及国际地区等信息。
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这些数据可以用于航空交通流量分析、机场运营效率评估、航空市场分析等。
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- 航班乘客信息：可能包括乘客的国籍、年龄、性别等信息。
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这些数据可以用于航空客运市场分析、需求预测、收益管理等方面。
4. 数据分析和应用实例：
- 航空流量分析：通过分析离港航班数据，可以观察到哪些航线最为繁忙，哪些机场的国际航空流量最大，这有助于航空公司调整航班时刻表和运力分配。
- 市场研究：乘客数据可以揭示不同国家和地区之间的人口流动趋势，帮助航空公司和政府机构了解国际旅行市场的需求变化。
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5. 技术和方法论：
分析此类数据通常涉及数据清洗、数据整合、统计分析、时间序列分析、预测建模等数据科学方法。使用Excel、SQL、R、Python等工具进行数据处理和分析是常见的做法。例如，可以使用Python的Pandas库来清洗和准备数据，使用Matplotlib和Seaborn库来可视化数据，然后利用Scikit-learn或Statsmodels库来构建预测模型。
通过以上知识点的提取和分析，我们可以理解到“U.S. International Air Traffic data(1990-2020)-数据集”的重要性，它不仅记录了跨越30年的航空交通数据，还为各种分析和应用提供了详实的基础信息。对于航空业从业者、政策制定者、研究人员以及数据分析师来说，这是一个极具价值的数据资源。
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### 1. 对比学习（Contrastive Learning）
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UniMoCo的实现基于MoCo框架，MoCo是一种基于队列（queue）的对比学习方法，它在训练过程中维持一个动态的队列，其中包含了成对的负样本。MoCo通过 Momentum Encoder（动量编码器）和一个队列来保持稳定和历史性的负样本信息，使得模型能够持续地进行对比学习，即使是在没有足够负样本的情况下。
### 3. 无监督学习（Unsupervised Learning）
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### 4. 半监督学习（Semi-Supervised Learning）
半监督学习结合了无监督和有监督学习的优势，它使用少量的标注数据与大量的未标注数据进行训练。UniMoCo中实现半监督学习的方式，可能是通过将已标注的数据作为对比学习的一部分，以此来指导模型学习到更精准的特征表示。这对于那些拥有少量标注数据的场景尤为有用。
### 5. 全监督学习（Full-Supervised Learning）
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### 6. PyTorch
PyTorch是一个开源机器学习库，由Facebook的人工智能研究团队开发，主要用于计算机视觉和自然语言处理等任务。它被广泛用于研究和生产环境，并且因其易用性、灵活性和动态计算图等特性受到研究人员的青睐。UniMoCo官方实现选择PyTorch作为开发平台，说明了其对科研社区的支持和对易于实现的重视。
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### 结论
UniMoCo的提出，以及其官方PyTorch实现的发布，将对计算机视觉领域产生深远影响。它不仅提供了一个统一的对比学习框架，使得从无监督到全监督的学习过程更加灵活和高效，而且为研究者们提供了一个强力的工具，以便更好地探索和实现各种视觉任务。UniMoCo的研究和应用前景，为机器学习尤其是深度学习在视觉领域的研究和实践提供了新的视角和可能。
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汉堡应用程序开发教程：实现汉堡跟踪功能
根据给定文件信息，可以提取出以下知识点：
1. **项目技术栈**：
- **MySQL**: 一个广泛使用的开源关系型数据库管理系统，用于存储汉堡应用中的数据。
- **Node**: Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境，允许开发者使用JavaScript进行服务器端编程，非常适合处理异步数据。
- **Express**: 是一个基于Node.js平台的最小和灵活的web应用开发框架，提供了一系列强大的功能来创建web应用。
- **Handlebars**: 是一个模板系统，允许开发者在应用中使用模板进行数据绑定，通过逻辑控制来渲染动态内容。
- **本地ORM（对象关系映射）**：虽然文件中没有明确指出具体的ORM工具，但可以推断项目中使用了一种ORM工具来抽象数据库操作，简化数据库的增删改查操作。
2. **汉堡应用功能描述**：
- 用户可以输入汉堡名称，并通过提交功能将汉堡名称存储到数据库中。
- 汉堡数据将会在网页左侧展示，每个汉堡旁边都有一个“Devour It”按钮。
- 用户点击“Devour It”按钮后，系统将更新数据库中的记录状态，并将汉堡名称移动到页面右侧，表示该汉堡已被吞噬。
3. **数据库设计**：
- 数据库中包含一个名为`burgers`的表，用于存储汉堡的相关信息。
- `burgers`表的结构设计包括以下字段：
- `id`: 作为表的主键，类型为整型（INT），用于唯一标识每个汉堡记录。
- `名称`: 用于存储汉堡名称，类型为字符串（VARCHAR），最大长度为30。
- `isDevoured`: 一个布尔类型（BOOLEAN）字段，表示汉堡是否被吞噬。
4. **文件结构和部署**：
- 该项目可以在GitHub上找到，链接可能指向具体的代码仓库。
- 项目部署和使用可以通过Node和Express框架来完成，这表明应用可能使用Express框架来处理HTTP请求，并使用Node作为应用服务器。
5. **前端技术**：
- 描述中提到了HTML，但是没有详细展开前端实现的具体技术。可以推测，应用可能使用了HTML来构建用户界面，并通过Handlebars模板引擎来动态渲染汉堡列表。
- 用户界面中的按钮元素用于触发吞噬汉堡的行为，这可能涉及到JavaScript或者Express框架提供的路由处理逻辑。
6. **开发流程**：
- 开发者可能首先通过orm.js文件创建了数据库模型，这些模型定义了如何与数据库交互，其中包含了创建、读取、更新和删除汉堡数据的方法。
- 通过控制器来处理用户的输入和按钮点击事件，控制器将与数据库模型交互，更新或检索数据，并使用Handlebars模板引擎来呈现动态内容。
7. **项目链接和代码库**：
- 项目可以通过提供的链接进行查看和使用，这表明应用可能有一个在线的演示环境或者是一个开源的代码库。
总结以上知识点，这个名为“burger-app”的项目是一个使用现代web技术栈开发的简易应用，它展示了如何结合Node.js和Express框架以及数据库技术，来实现一个动态交互的网页应用。通过前端界面与后端逻辑的配合，用户能够与网页上的汉堡进行互动，体验到数据从输入到数据库存储，再到动态渲染展示的整个过程。同时，该应用也涉及到前端展示、用户输入处理、后端逻辑控制、数据库操作和ORM应用等多个方面的知识，是一个典型的web开发实践示例。