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动作捕捉用于蛇运动分析及蛇形机器人开发

仿生机器人是指模仿自然界生物生理结构或功能特征,设计具有一定工程应用背景的机器人。目前,良好的地形能力和高效的运动方式是仿生机器人发展的主要方向。蛇作为一种无腿的爬行动物,可以通过多种运动方式进行移动,对复杂的地貌环境有优越的适应能力。这使得仿生蛇型机器人具有更广阔的应用前景。长春理工大学的研究人员针对多环境下蛇的运动接触行为及其鳞片摩擦性能进行了研究,从而给蛇形机器人提供设计依据。研究人员首先利用NOKOV度量三维动作捕捉系统,对蛇在不同环境下(干燥、湿润、不同粗糙度的砂纸及光滑平面)的运动行为进行测试,获得蛇运动的状态和规律,为设计蛇运动接触力学测试装置提供依据,并探究蛇在不同环境氛围下的

openkylin (linux内核)微信(wechat)安装介绍

1.Openkylin介绍Openkylin是麒麟软件公司主导的开源操作系统,正在逐步与该公司的银河麒麟操作系统保持基础库的同源。时至2022年12月,开源操作系统Openkylin的默认软件商场版本中还没有微信可供下载,预计后续会和麒麟银河系统一样上线微信官方版本。2.OpenKylin版本本文介绍安装微信(wechat)的系统版本,本机为X86的cpu,在选择安装包时选择amd版。arm版本不在本文介绍范围。3.安装包下载连接https://archive.ubuntukylin.com/software/pool/partner/链接中有很多软件,找到weixin,选择最新版本下载,例如

Linux防火墙部署与配置

Linux防火墙部署与配置1.实验概述Linux作为网关,搭建小型局域网,在此基础上进行实验,了解Linux防火墙的构成、NAT和包过滤配置方法等。2.实验环境网络大致结构如图2-1所示,由centos虚拟机作为防火墙,实现NAT和包过滤等功能,两台ubuntu作为内网服务器,kali作为外网的客户端。图2-1拓扑结构3.实验原理3.1防火墙防火墙是建立在两个网络的边界上的实现安全策略和网络通信监控的系统或系统组,强制执行对内部网和外部网的访问控制。通过建立一整套规则和策略来监测、限制、更改跨越防火墙的数据流,达到保护内部网络的目的。简单来说,防火墙作为网关,可以检测进出局域网边界的所有数据包

vivo 服务端监控体系建设实践

作者:vivo互联网服务器团队-ChenNingning本文根据“2022vivo开发者大会"现场演讲内容整理而成。经过几年的平台建设,vivo监控平台产品矩阵日趋完善,在vivo终端庞大的用户群体下,承载业务运行的服务数量众多,监控服务体系是业务可用性保障的重要一环,监控产品全场景覆盖生产环境各个环节。从事前发现,事中告警、定位、恢复,事后复盘总结,监控服务平台都提供了丰富的工具包。从以前的水平拆分,按场景建设,到后来的垂直划分,整合统一,降低平台割裂感。同时从可观测性、AIOps、云原生等方向,监控平台也进行了建设实践。未来vivo监控平台将会向着全场景、一站式、全链路、智能化方向不断探索

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Linux防火墙部署与配置

Linux防火墙部署与配置1.实验概述Linux作为网关,搭建小型局域网,在此基础上进行实验,了解Linux防火墙的构成、NAT和包过滤配置方法等。2.实验环境网络大致结构如图2-1所示,由centos虚拟机作为防火墙,实现NAT和包过滤等功能,两台ubuntu作为内网服务器,kali作为外网的客户端。图2-1拓扑结构3.实验原理3.1防火墙防火墙是建立在两个网络的边界上的实现安全策略和网络通信监控的系统或系统组,强制执行对内部网和外部网的访问控制。通过建立一整套规则和策略来监测、限制、更改跨越防火墙的数据流,达到保护内部网络的目的。简单来说,防火墙作为网关,可以检测进出局域网边界的所有数据包

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作者:vivo互联网服务器团队-ChenNingning本文根据“2022vivo开发者大会"现场演讲内容整理而成。经过几年的平台建设,vivo监控平台产品矩阵日趋完善,在vivo终端庞大的用户群体下,承载业务运行的服务数量众多,监控服务体系是业务可用性保障的重要一环,监控产品全场景覆盖生产环境各个环节。从事前发现,事中告警、定位、恢复,事后复盘总结,监控服务平台都提供了丰富的工具包。从以前的水平拆分,按场景建设,到后来的垂直划分,整合统一,降低平台割裂感。同时从可观测性、AIOps、云原生等方向,监控平台也进行了建设实践。未来vivo监控平台将会向着全场景、一站式、全链路、智能化方向不断探索

CSS元素水平垂直居中方式-最全

最全的CSS盒子(div)水平垂直居中布局,对CSS布局掌握程度决定你在Web开发中的开发页面速度。相对于屏幕方法一:利用定位body{background:green;}.box{position:fixed;top:50%;left:50%;margin:-150px00-150px;width:300px;height:300px;background:orange;}设置Position为fixed定位,top和left各设置50%,margin设置负的容器宽高的一半。方法二:利用transformbody{background:green;}.box{position:fixed;t

CSS元素水平垂直居中方式-最全

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动作捕捉系统用于地下隧道移动机器人定位与建图

在煤矿巷道、地铁隧道等危险、幽闭的地下场景下,使用移动机器人完成探测、开采和搜救任务安全且高效。地下机器人自主智能的完成任务,精准的定位和地图构建是前提和关键。图1-地下隧道中的机器人机器人在地下环境中自主运行时往往没有先验的地图信息,而且不能使用GPS进行定位,需要机器人在未知环境创建地图,同时利用地图进行自主定位和导航,即SLAM技术。由于地下环境中场景在几何特征上极其相似,且激光雷达点云在远处分布极少,基于激光雷达的SLAM方法效果不好;中国矿业大学的研究人员采用一种多传感器融合的方法,基于图优化的框架将UWB和IMU融合定位系统提供的位置约束添加到位姿图优化约束中,为激光雷达扫描匹配提