粒子滤波器这部分内容涉及到的理论和数据结构比较多，我们分好几讲来介绍。这一讲的内容是对pf文件夹的简要分析，蒙特卡罗定位在pf中的代码具体实现，KLD采样算法的理论介绍以及它在pf中的代码具体实现。 1.pf文件夹头文件简要分析 说到AMCL包下的pf文件夹，它其实就是 由这几部分组成
通常小体积封装的MCU有着成本较低的优势，被广泛用于BLDC电机的六步方波控制中，此类应用对MCU的各类资源要求较低，小体积封装的MCU往往能够胜任。而基于FOC的PMSM电机开发中，对MCU的运算能力和ADC速度等各类资源有着较高的要求，大部分现有的小体积封装MCU无法满足此类需求。 CH32V203F8
Visual data analysis with Python and Clickhouse sampling 使用 Python 和 Clickhouse 采样进行大型数据集可视化分析 当您使用 Clickhouse 时，通常意味着使用（至少）数十亿个数据点。同时 Python 数据分析工具（包括 Matplotlib）通常使用内存数据集。为了从 2 个世界中获得最佳效果，我
作为一个搞物联网应用的，最近才接触到NCS这个概念。有点东西，赶紧记录一下。 NCS由通过网络连通的控制环路组成，控制信号和反馈信号会在控制器和本地系统间交换。典型的方块图如下： 其中，本地（Plant）信号是通过传感器(Sensor)进行采集的，然后通过模数转换器转换成数字信号，经过网络到达控
什么是链路追踪？分布式系统如何实现链路追踪？ 在分布式系统，尤其是微服务系统中，一次外部请求往往需要内部多个模块，多个中间件，多台机器的相互调用才能完成。在这一系列的调用中，可能有些是串行的，而有些是并行的。在这种情况下，我们如何才能确定这整个请求调用了哪些应用？哪些模块？哪些
千兆以太网和FPGA交互的接口就是DDR的双沿采样 DDR的DRAM也是双沿采样 ADC CMOS的一些芯片这些和FPGA交互的接口都是DDR接口 SCR DDR-DIRECT- 一个周期上升沿和下降沿都进行采样 还是这个模型 认为数据和时钟的PCB布线是等长布线 我们只要知道源端芯片时钟和数据的状态
SSAO 也叫环境光遮蔽，那么也就是对环境光的一种处理，尽管空间中存在许多的环境光，但是还是会存在一些阴暗的角落，光线一旦进去，就很难再出来，因此，也难以进入人的眼睛，光线好像被遮蔽了，这便是环境光遮蔽。 采样核心 SSAO技术可以通过计算一个片段附近
什么是ADC转换? CUBEMX配置ADC时需要注意的几个点： 1. adc采样的精度最高位数是16位。 这个设置是微秒级别的。所以不影响。
查看全文：http://tecdat.cn/?p=27949 原文出处：拓端数据部落公众号 作者：Youming Zhang 随着互联网经济的迅猛发展，个人信贷规模在近年来呈现了爆炸式增长。信用风险 管控一直是金融机构研究的热点问题。信贷违约预测目标包括两个方面。其一是为了使 债务人通过模型来进行财务方面
【博物纳新】专栏是UWA旨在为开发者推荐新颖、易用、有趣的开源项目，帮助大家在项目研发之余发现世界上的热门项目、前沿技术或者令人惊叹的视觉效果，并探索将其应用到自己项目的可行性。很多时候，我们并不知道自己想要什么，直到某一天我们遇到了它。 今天推荐的项目来自UWA开源库：http
paper read - 2022 - a real time visual boolean operation on triangular mesh models Chen, S., Chen, M., & Lu, S. (2022). A real time visual boolean operation on triangular mesh models. Computer-Aided Design and Applications, 19(3), 470–480. https://doi
视频重采样 视频重采样参数 1.图像色彩空间转换； 2.分辨率缩放； 3.前后图像滤波处理 图像宽高、像素格式、尺寸转换算法 视频像素和尺寸转换api 【第一】创建格式转换上下文 SwsContext* video_swscontext = NULL; 【第二】格式变换上下文初始化 【函数原型】 struct SwsContext *s
参考文献 合并单元简介
测绘单位，施工单位在使用CAD的过程当中，往往需要基于高精度无人机航测成果数据进行高程点提取，以生 成等高线或者作为地形参考点在设计中应用，图新地球桌面端可以方便的通过简单的打点、划线、画面的方式，还可以进行地形高程点的提取。 今天来分享一下图新地球如何快速提取DEM、倾斜
原文链接：http://tecdat.cn/?p=2687 原文出处：拓端数据部落公众号 在贝叶斯方法中，马尔可夫链蒙特卡罗方法尤其神秘。它们肯定是数学繁重且计算量大的过程，但它们背后的基本推理，就像数据科学中的许多其他东西一样，可以变得直观。这就是我的目标。 相关视频：马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC
一、NeRF介绍 1. 背景 传统计算机图形学技术经过几十年发展，主要技术路线已经相对稳定。随着深度学习技术的发展，新兴的神经渲染技术给计算机图形学带来了新的机遇，受到了学界和工业界的广泛关注。神经渲染是深度网络合成图像的各类方法的总称，各类神经渲染的目标是实现图形渲染中建模
1、样本不均衡可能带来的问题 模型训练的本质是最小化损失函数，当某个类别的样本数量非常庞大，损失函数的值大部分被样本数量较大的类别所影响，导致的结果就是模型分类会倾向于样本量较大的类别。咱们拿上面文本分类的例子来说明，现在有1W条用户搜索的样本，其中50条和传奇游戏标签有关
7.4 Umbrella Sampling Example计算丙氨酸二肽 Phi/Psi 旋转的 PMF http://ambermd.org/tutorials/advanced/tutorial17/index.php 1) Generating and Relaxing the Initial Structure 2) Running the Umbrella Sampling Calculations 现在我们有了一个轻松的起始结
\[E_p [f(z)] = \int p(z)f(z) dz = \int \frac {p(z)}{q(z)} q(z) f(z) dz = \int \frac{p(z)}{q(z)} f(z) q(z) dz \approx \frac{1}{N}\sum_{i=1}^Nf(z_i)\frac{p(z_i)}{q(z_i)} \]\[z_i \sim q(z) , i = 1, \dots ,N \]用\(q(z_i)\)采样，得到\(z_i\), 然后用
简介： 基于 Prometheus 的监控实践中，尤其是在规模较大时，时序数据的存储与查询是其中非常关键，而且问题点较多的一环。如何应对大数据量下的长周期查询，原生的 Prometheus 体系并未能给出一个令人满意的答案。对此，ARMS Prometheus 近期上线了降采样功能，为解决这个问题做出了新的尝试
作者：智真 基于 Prometheus 的监控实践中，尤其是在规模较大时，时序数据的存储与查询是其中非常关键，而且问题点较多的一环。如何应对大数据量下的长周期查询，原生的 Prometheus 体系并未能给出一个令人满意的答案。对此，ARMS Prometheus 近期上线了降采样功能，为解决这个问题做出了新的
信号的几个基本特征： 采样率：1秒钟采样的样本个数（单位Hz） 周期：重复一段变化的时间（单位s） 频率：1秒钟重复多少次周期内的信号（单位Hz） 频率和周期是互为倒数的关系。 频率和采样率的单位都是Hz，但是意义却没什么联系。 Analog to Digital Converter ：模拟/数字转换器，简称ADC 同理，与之相反的
1. 高斯金字塔 (1)下采样原理 (2)上采样原理 img = cv2.imread('./lena.jpg') # 分辨率减小的操作，下采样 dst = cv2.pyrDown(img) # 分辨率增大的操作，上采样 dst = cv2.pyrUp(img) 2. 拉普拉斯金字塔
数字角频率的理解 与模拟角频率的联系 数字角频率 \(\omega_0\) 是描述离散时间信号的物理量，如 \[cos(\omega_0 t) \]相对应的，模拟角频率\(\Omega\)是描述连续时间信号的物理量，如 \[cos(\Omega_0 t) \]一般我们将离散与连续联系起来讲，即认为离散信号是连续信号的采样序列。 数字角
翻译自： https://learning.oreilly.com/library/view/designing-audio-effect/9780429954313/xhtml/Ch01.xhtml#sec1_1 第一批负担得起的数字音频设备在80年代中期开始出现。数字信号处理（DSP）数学从1960年代起就已经出现了。商业数字录音首次出现在20世纪70年代初，但该技术直到15年后
