在自动驾驶、机器人和无人机等领域，激光雷达（LiDAR）和相机（Camera）是最常见的两类传感器。激光雷达擅长提供精确的三维空间几何信息，相机则能提供丰富的纹理与颜色信息。为了充分发挥两者优势，我们需要将它们的坐标系统一，这一过程被称为激光雷达与相机联合标定（LiDAR-Camera Calibration）。 本文将详细介绍标定流程和标定结果分析。

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在 Linux 系统下管理多块磁盘是一个非常常见的系统管理任务。这篇指南将从最基础的磁盘识别，到分区、格式化、挂载，再到多磁盘管理的高级方案（如 RAID 和 LVM），为你提供一个全面而详细的讲解。

在计算机视觉领域，目标检测（Object Detection）是一个核心且极具挑战性的任务。在2015年之前，以R-CNN系列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）为代表的检测算法占据了主导地位。它们通过一个复杂且多阶段的流程来实现高精度检测：首先生成潜在的候选区域（Region Proposal），然后对这些区域进行分类和位置精修。这个流程虽然精确，但速度却是一个巨大的瓶颈，难以满足实时应用的需求。

就在这时，一篇名为《You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection》的论文横空出世，彻底改变了游戏规则。Joseph Redmon等人提出的YOLO（You Only Look Once）框架，只需要一次就可以同时回归类别和目标位置。

2023年3月14日，OpenAI发布了GPT-4，瞬间引爆了全球科技圈。随之而来的，还有一份备受期待的《GPT-4 Technical Report》。不过这份报告并没有太多技术细节，更像是一份“宣传手册”，重点强调模型能力和安全。但是作为一个AI世上重要的里程碑，今天简单解读一下这份手册的部分细节。