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- Android D8 编译器 和 R8 工具,【一篇文章搞懂】
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android.enableIncrementalDesugaring=false.android.enableDesugar=false2.1Lambda表达式Java8中一个重大变更是引入Lambda表达式。publicclassLambda{publicstaticvoidmain(String[]args){logDebug(msg->System.out.println(msg),"He
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之前分享了teslamate的功能和简单安装方法,很多喜欢尝鲜的车友尝试了,但安装过程对不熟悉linux服务器的非码农来说还是有点小艰辛。趁这回双十一腾讯云重磅优惠,我也重新屯了服务器重装了一遍,现在把简化后安装过程、一键安装方法包括加密登录的方式分享一下。目录1.购买服务器2.登录服务器3.安装TeslaMate3.1切换管理员用户3.2一键安装TeslaMate-【简单模式】3.3一键安装Te
- 特斯拉神器TeslaMate一键安装,来了
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- TeslaMate特斯拉神器本地Docker部署实现无公网远程访问
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- Ubuntu环境搭建TeslaMate,特斯拉车友必备,可视化数据仪表!使用极空间Z4虚拟机
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能点进来的大概率都是特斯拉车友~~本篇记录一下使用极空间Z4家庭NAS搭建TeslaMate的全过程,使用极空间最近更新的虚拟机功能,在虚拟机中安装Ubuntu部署Docker。当然大家用PC虚拟机搭建也可以啦!至于为什么不用极空间自带的Docker功能,emmm并不好用。要是想要使用自带的docker来搭建,可以参照这个https://post.smzdm.com/p/az59px95/本人自学
- 使用Docker部署TeslaMate并结合内网穿透软件实现远程访问车辆数据
比奥利奥还傲.
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日出等日落
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- ROS目标跟随(路径规划、雷达、slam、定位)
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这篇的目的是方便自己复习总体流程1、gazebo仿真世界2、机器人模型3、slam建图4、定位5、路径规划6、小车跟随7、总体launch文件第一篇博客给出了总体代码:https://blog.csdn.net/m0_71523511/article/details/135610191第二篇博客改善了跟随的效果:https://blog.csdn.net/m0_71523511/article/d
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基于ORB-SLAM2与YOLOv8剔除动态特征点以下方法以https://cvg.cit.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download#freiburg3_walking_xyz数据集进行实验测试APE首先在不剔除动态特征点的情况下进行测试:方法1:segment坐标点集合逐一排查剔除利用YOLOv8的segment获取动态对象(这里指人person)所在
- 周三 2020-03-11 06:40 - 24:00 晴 05h34m
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本文关注基于特征点方式的视觉里程计算法。将介绍什么是特征点,如何提取和匹配特征点,以及如何根据配对的特征点估计相机运动。目录前言一、特征点法1特征点2ORB特征FAST关键点BRIEF描述子3特征匹配二、实践:特征提取和匹配三、2D-2D:对极几何1对极约束2本质矩阵3单应矩阵四、实践:对极约束求解相机运动五、三角测量总结前言1.理解图像特征点的意义,并掌握在单幅图像中提取出特征点,及多幅图像中匹
- 相机—特点及区别
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1.相机种类RGB,RGB-D,单目,双目,sterro相机,实例相机2.相机特点2.1单目只使用一个摄像头进行SLAM,结构简单,成本低三维空间的二维投影必须移动相机,才能估计场景中物体的远近和大小单目SLAM估计的轨迹和地图与真实的相差一个因子2.2双目由两个单目相机组成,两个相机之间的距离(基线)是已知的根据基线估计每个像素的空间位置,距离估计:比较左右眼的图像室内+室外缺点:配置与标定较为
- 视觉SLAM十四讲学习笔记——第五讲 相机与图像
晒月光12138
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这一讲主要内容就是了解摄像机的成像模型以及OpenCV的使用。1.四种坐标系坐标系基本描述世界坐标系因为摄像机和物体可以随便摆放在空间中的任何位置,所以我们必须用一个固定的坐标系来描述空间中任何物体的位置和摄像机的位置和朝向,这个基准坐标系我们称之为世界坐标系。在计算机视觉中,我们通常把世界坐标系定义为摄像机坐标系或者所观测的物体的中心。摄像机坐标系摄像机坐标系的原点是摄像机的光心,X、Y轴分别平
- 视觉slam十四讲学习笔记(四)相机与图像
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理解理解针孔相机的模型、内参与径向畸变参数。理解一个空间点是如何投影到相机成像平面的。掌握OpenCV的图像存储与表达方式。学会基本的摄像头标定方法。目录前言一、相机模型1针孔相机模型2畸变单目相机的成像过程3双目相机模型4RGB-D相机模型二、图像计算机中图像的表示三、图像的存取与访问1安装OpenCV2存取与访问总结前言前面介绍了“机器人如何表示自身位姿”的问题,部分地解释了SLAM经典模型中
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Robot_Yue
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参考Cartographer官方文档Cartographer从入门到精通1.Cartographer安装1.1前置条件推荐在刚装好的Ubuntu16.04或Ubuntu18.04上进行编译ROS安装:ROS学习1:ROS概述与环境搭建1.2依赖库安装资源下载完解压并执行以下指令https://pan.baidu.com/s/1LWqZ4SOKn2sZecQUDDXXEw?pwd=j6cf$sudo
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目录什么是FaaS?什么是BaaS?什么是FaaS?FaaS即FunctionsasaService,函数即服务,是Serverless架构的一种形态,面向函数编程,基于事件驱动提供云服务之间端到端的解决方案。借助FaaS,开发人员可以快速构建任何类型的应用和服务,并且只需为任务实际消耗的资源付费。FaaS是Serverless模型中代码的托管计算服务。阿里云的函数计算、AWSLambda都是Fa
- 扩展速度提高了12倍!AWS Lambda 函数重大改进!
诗者才子酒中仙
物联网/互联网/人工智能/其他awsjava面试
Marcia是AmazonWebServices的首席开发倡导者,在软件行业构建和扩展应用程序方面拥有20年的工作经验。她热衷于设计能够充分利用云并拥抱DevOps文化的系统。最近她发表了一篇博文,带来了一个AWSLambda重大改进:扩展速度提升了12倍!1、Lambda函数更新,扩展速度倍增现在,AWSLambda的扩展速度提高了12倍。每个同步调用的Lambda函数现在每10秒扩展1000个
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目前手上有一个特定的任务,做应急救援的视觉SLAM,目前公共数据集比较少,考虑自建数据集,从网络上爬虫火灾、地震的等手机录制的视屏,应用一些现有成熟ORB-SLAM3系统到这个数据集上看效果,然后根据效果得到一些模型改进思路。文章目录一、系统配置二、制作数据集1、脚本编写2、配置文件编写3、录制视频素材4、修改CMakeLists.txt5、编译运行一、系统配置系统版本ubuntu20.04Ope
- 视觉SLAM十四讲学习笔记(二)三维空间刚体
苦瓜汤补钙
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1.理解李群与李代数的概念,掌握SO(3),SE(3)与对应李代数的表示方式。2.理解BCH近似的意义。3.学会在李代数上的扰动模型。4.使用Sophus对李代数进行运算。目录前言一、李群李代数基础1群2李代数的引出3李代数的定义4李代数so(3)5李代数se(3)二、指数与对数映射1SO(3)上的指数映射2SE(3)上的指数映射三、李代数求导与扰动模型1BCH公式与近似形式2SO(3)李代数上的
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- 【Ubuntu18.04搭建 SLAM环境】
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CMake、g++、git的安装这是最基本的c++编译环境,可能已经安装了sudoapt-getinstallcmakesudoapt-getinstallg++sudoapt-getinstallgitOpencv3.4.16配置+opencv_contribOpencv有很多版本,建议采用源码安装对于Opencv3来说,最好安装3.4.5/3.4.16安装包下载注意opencv与opencv-
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1.需要安装cudacudnneigen-3.4.0opencv4.4以上(推荐opencv-4.5.5)需要gui,还要安装glfw:sudoapt-getinstalllibglfw3-devlibgl1-mesa-devlibglu1-mesa-devlibglew-dev2.run下载源码:给你了解压VocabularycdVocabularytarzxfORBvoc.txt.tar.gz
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cocos2d-x小菜
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bozch
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&
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- JVM 不稳定参数
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
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- Mockito异常测试实例
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import static org.mockito.Mockito.mock;
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import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
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spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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public class PC {
/**
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* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
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- 使用Struts2.2.1配置
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Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
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- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
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34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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If i select like this:
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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