Resource-efficient and Automated Image-based Indoor Localization

EU4dll：Europa Universalis IV双字节语言补丁； 大师：1.30.4.0，开发：1.30.4.0

传感器节点定位是无线传感器网络领域应用的研究热点之一。 本文提出了一种基于改进的支持向量机的大规模无线传感器网络定位算法。 对于大规模无线传感器网络，基于支持向量机的定位算法面临着大规模学习样本的问题。 大规模的训练样本将导致训练的负担重，计算，过度学习和分类准确性低。 为了解决这些问题，本文提出了一种新颖的规模化的训练样本约简方法（FCMTSR）。 FCMTSR以训练样本为点集，通过分析点与集之间的关系，得到潜在的支持向量，并去除混合的非边界离群数据。为减少计算量，在模型中采用了模糊C均值聚类算法。 FCMTSR。 通过FCMTSR，可以减少训练时间并提高定位精度。 通过仿真，评估了基于FCMTSR-支持向量机的定位性能。 实验结果表明，与不带FCMTSR的支持向量机的现有定位算法相比，该算法的定位精度提高了2％，训练时间减少了55％。 支持FCMTSR的向量机定位算法还可以有效解决边界问题和覆盖漏洞。 最后，讨论了所提出的定位算法的局限性，并提出了今后的工作。

你在哪 受到启发。 使用用户设备的Wifi信号强度进行被动室内定位。 一组从属设备（如Raspberry Pis）分布在该位置，并将检测到的设备的信号强度发送到主服务器。 主机根据预先训练的模型预测当前设备的位置。 建立 安装Cython apt-get install cython 安装Python依赖项pip install -r requirements.txt 奴隶 安装aircrack-ng apt-get install aircrack-ng 将您的Wifi界面设置为监控模式，例如airmon-ng start wlp3s0 主 最初创建数据库python -c "from

1.Simultaneous Localization and Mapping(SLAM)_Part I

Python中的卡尔曼滤波器 这是Kalman过滤器如何在Python中工作的基本示例。 我确实计划在将来重构和扩展此存储库。 我一直关注的有关卡尔曼滤波器的系列文章可以在找到。 我正在使用的示例也可以在同一视频中找到。 只需运行： python kalman . py 开始。 应使用传感器和预测值生成图。 真实值（假设未知）为72。

ensemble_kalman_filter python ensemble_kalman_filter.py 结果 集成卡尔曼滤波器（粒子数= 20） 作为参考， （粒子数= 20） 参考 片山，“非线性卡尔曼滤波器”，2011，p121-p140（日文）

基于对等（P2P）的内容分发系统已成为Internet上内容分发的主要形式，它可以大大降低内容提供商的分发成本并提高整体系统的可伸缩性。 但是，覆盖网络和底层网络之间的不匹配会导致大量的冗余流量，从而加剧了P2P内容提供商和ISP之间的紧张关系。 因此，如何有效利用网络资源来减轻ISP的流量负担，对于P2P系统的可持续发展至关重要。 本文从三个方面概述了最新的P2P流量优化技术：P2P缓存，位置感知和数据调度。 介绍了技术细节，这些技术及其适用性之间的比较，然后讨论了仍有待解决的问题以及未来内容分发研究的方向。

UrbanNavDataset：UrbanNav：在包括东京和香港在内的亚洲城市峡谷中收集的开源本地化数据

gradcam-pytorch：在Pytorch中实现GradCAM算法